Protein-protein växelverkan spelar en nyckelroll i många biologiska system. Höggenomströmningsmetoder kan direkt upptäcka uppsättningen interagerande proteiner i jäst, men resultaten är ofta ofullständiga och uppvisar höga falskt positiva och falskt negativa nivåer. Nyligen föreslog många olika forskargrupper självständigt att använda övervakade inlärningsmetoder för att integrera direkta och indirekta biologiska datakällor för uppgiften att förutsäga proteininteraktion. Datakällorna, tillvägagångssätten och genomförandet varierade dock. Dessutom kan aktiviteten för proteininteraktionsförutsägelse i sig indelas i förutsägelse av (1) fysisk interaktion, (2) samkomplex relation och (3) väg med medlemsskap. För att systematiskt undersöka nyttan av olika datakällor och hur datan kodas som funktioner för att förutsäga var och en av dessa typer av proteininteraktioner, samlade vi en stor uppsättning biologiska egenskaper och varierade deras kodning för användning i var och en av de tre förutsägelser uppgifter. Sex olika klassificeringar användes för att bedöma exaktheten i att förutsäga interaktioner, Random Forest (RF), RF likhetsbaserad k-Nearest-Neighbor, Naïve Bayes, Decision Tree, Logistic Regression, och Support Vector Machine. För alla klassificeringar, de tre förutsägelser uppgifter hade olika framgångsfrekvens, och co-komplex förutsägelse verkar vara en lättare uppgift än de andra två. Oberoende av förutsägelse uppgift, men RF klassifier konsekvent rankas som en av de två toppklassificerare för alla kombinationer av funktionsuppsättningar. Därför använde vi denna klassificering för att studera betydelsen av olika biologiska datauppsättningar. För det första använde vi delningsfunktionen i RF-trädets struktur, Gini-indexet, för att uppskatta funktionens betydelse. För det andra bestämde vi klassificeringsnoggrannheten när endast toprankingfunktionerna användes som indata i klassificeringsmaskinen. Vi finner att betydelsen av olika funktioner beror på den specifika förutsägelse uppgift och hur de kodas. Genuttryck är konsekvent den viktigaste funktionen för alla tre förutsägelser uppgifter, medan de proteininteraktioner som identifierats med hjälp av jäst-2-hybrid systemet inte var bland de top-ranking funktioner under något tillstånd. Proteiner 2006;63:490 -500.
qi m.fl. REF genomförde nyligen en omfattande studie där man jämförde flera metoder för att förutsäga komplexa medlemsskap, fysiska interaktioner och co-pathway-relationer.
Evaluation of different biological data and computational classification methods for use in protein interaction prediction
{'venue': 'Proteins', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}