Protein-protein interaktion (PPI) förutsägelse behandlas i allmänhet som ett problem med binär klassificering där negativa data provtagning fortfarande är ett öppet problem att ta itu med. Den allmänt använda slumpmässiga provtagningen är benägen att ge mindre representativa negativa data med betydande falska negativa. Under tiden utövas sällan rationella begränsningar på modellurvalet för att minska risken för falska positiva förutsägelser för de flesta av de befintliga beräkningsmetoderna. I detta arbete, föreslår vi en ny negativ dataprovtagningsmetod baserad på en klass SVM (stöd vektormaskin, SVM) för att förutsäga proteom-omfattande proteininteraktioner mellan HTLV retrovirus och Homo sapiens, där en klass SVM används för att välja tillförlitliga och representativa negativa data, och två-klass SVM används för att ge proteom-omfattande resultat som prediktiv återkoppling för rationellt modellval. Beräkningsresultat tyder på att SVM i en klass är mer lämpad för att användas som negativ dataprovtagningsmetod än två klassens PPI-prediktor, och det prediktiva återkopplingsbegränsade valet av modell hjälper till att ge en rationell prediktiv modell som minskar risken för falska positiva förutsägelser. Vissa förutsägelser har bekräftats av den senaste litteraturen. Slutligen utförs gen ontologibaserad klusterbildning av de förutsagda PPI-nätverken för att ge värdefulla signaler för patogenesen av HTLV retrovirus. P rotein-proteininteraktion (PPI) spelar en viktig roll för att förmedla biologiska processer, cellulära signalvägar och utveckling av organismsystem. En noggrann kartläggning av den proteomomfattande interaktionen är ett centralt problem för proteomik och systembiologi. Även om de senaste åren har bevittnat stora framsteg i experimentell identifiering och beräkningsförutsägelse av PPIs 1, hög risk för falsk upptäckt är fortfarande ett problem som effektivt måste åtgärdas 1,2. För fall, in vitro detektionsmetoder såsom affinitet rening är benägna att fånga falska interaktioner, in vivo jäst tvåhybrid (Y2H) är sannolikt partisk mot icke-specifika interaktioner 3 och gen co-uttryck som kan inducera syntetisk dödlighet är inte effektivt för att upptäcka patogen-host protein interaktioner 4, 5. Nyligen gjorda kritiska bedömningar av experimentellt erhållna PPI-data tyder på att dessa data uppvisar en oacceptabelt hög andel falska positiva och låga överenskommelser mellan varandra [6] [7] [8]. Samtidigt tar beräkningsmetoder också risken för hög falsk upptäcktsfrekvens av följande skäl. För det första kommer de experimentellt identifierade PPI-data sannolikt att innehålla en viss bullernivå (falska interaktioner). För det andra erhålls de negativa uppgifter som krävs för tvåklassiga PPI-prognoser vanligtvis genom slumpmässigt urval [9] [10] [11] [12] [13] [14] [15], vilket kan medföra ett betydande falskt negativt resultat. För det tredje genomförs urvalet av modeller i allmänhet genom korsvalidering av PPI-data för utbildning, och de utbildade modellerna, om de används för proteomomfattande förutsägelser, är benägna att överprediktioner. För pathogen-host PPI förutsägelse, dessa frågor blir värre eftersom de tillgängliga träningsdata är mycket mindre och mindre representativa. Det är därför troligt att modellerna inom arten [12] [13] [14] [15] [17] [18] [19] [20] ger mer falska positiva förutsägelser än modellerna för PPI-prediktioner mellan arter [9] [10] [11]. För närvarande är de negativa data som krävs för beräkningsrekonstruktion av PPI-nät i allmänhet inte tillgängliga. Nyligen har vissa negativa data från biologiska experiment samlats in i databasen, t.ex. Referensuppsättningen negatom 21, men de negativa uppgifterna är inte tillräckligt tåg en tvåklassig klassificering. För att uppfylla behovet av beräkningsmodellering används ofta slumpmässigt urval för att generera negativa data [9] [10] [11] [12] [13] [14] [15]. Antagandet bakom slumpmässig provtagning är att det icke-interaktoma utrymmet är mycket större än interaktionsutrymmet, så att slumpmässig provtagning skulle kunna träffa det icke-interaktoma utrymmet med stor sannolikhet att ta prover på verkliga negativa (icke-interac-OPEN
Vissa föreslagna negativa metoder för provtagning av data och urvalsstrategier genomförs också Ref.
A novel one-class SVM based negative data sampling method for reconstructing proteome-wide HTLV-human protein interaction networks
{'venue': 'Scientific Reports', 'journal': 'Scientific Reports', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}