I detta dokument tar vi upp problemet med att extrahera funktioner som är relevanta för att förutsäga protein-protein interaktion platser från de tredimensionella strukturer av proteinkomplex. Vårt tillvägagångssätt bygger på information om evolutionärt bevarande och ytmässig läggning. Vi implementerar ett neuralt nätverk baserat system, som använder ett korsvalideringsförfarande och tillåter korrekt upptäckt av 73% av resterna som är involverade i proteininteraktioner i en vald databas som omfattar 226 heterodimerer. Vår analys bekräftar att de kemiska-fysiska egenskaperna hos interagerande ytor är svåra att skilja från de hos hela proteinytan. Men neurala nätverk tränas med en minskad representation av den interagerande patch och sekvensprofil är tillräckliga för att generalisera över de olika egenskaperna hos kontaktplåster och att förutsäga om en rest i proteinytan är eller inte är i kontakt. Genom att använda en blind test, rapporterar vi förutsägelsen av ytan interagerande platser av tre strukturella komponenter i Dnak molekylärt chaperone systemet, och hitta nära samstämmighet med tidigare publicerade experimentella resultat. Vi föreslår att prediktorn avsevärt kan komplettera resultat från strukturell och funktionell proteomik.
Neurala nätverk har också använts för att förutsäga protein-protein interaktionsställen från kombinationer av fysikalisk-kemiska parametrar REF och rapporteras att returnera noggrannhet i regionen 70-72%.
Prediction of protein–protein interaction sites in heterocomplexes with neural networks
{'venue': 'Eur. J. Biochem', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Biology']}