En karta över proteinproteininteraktioner ger värdefull insikt i proteomens cellulära funktion och maskineri. Genom att mäta likheten mellan två Gene Ontology (GO) termer med en relativ specificity semantic relation, här, föreslog vi en ny metod för att rekonstruera en jästprotein-protein interaktion karta som enbart bygger på GO kommentarer. Metoden validerades med hjälp av högkvalitativa interaktionsdata för dess effektivitet. Baserat på en Z-poängsanalys härleddes ett positivt dataset och ett negativt dataset för protein-proteininteraktioner. Dessutom härleddes ett GSP-dataset (Gold Standard positive) med högsta förtroendenivå som täckte 78 % av de högkvalitativa interaktionsdataseten och ett GSN-dataset (Gold Standard Negative) med lägsta förtroendenivå. Dessutom bedömde vi fyra högpresterande experimentella interaktionsdata med hjälp av positiva och negativa såväl som GSP och GSN. Vårt förutsagda nätverk rekonstruerat från GSP består av 40 753 interaktioner mellan 2259 proteiner och bildar 16 anslutna komponenter. Vi kartlade alla MIPS-komplex utom homodimerer på det förutsagda nätverket. Som ett resultat av detta identifierades 35 procent av komplexen sammankopplade. För sju komplex identifierade vi också några icke-medlemsproteiner som kan vara funktionellt relaterade till de berörda komplexen. Denna analys förväntas ge en ny metod för att förutsäga protein-protein interaktion kartor från andra helt sekvenserade genom med högkvalitativa GO-baserade annoteringar.
Yu Ref föreslår att man använder likheten mellan två Gene Ontology (GO) termer för att rekonstruera och förutsäga en jäst PPIN baserat enbart på kunskap om funktionella samband mellan GO annoteringar.
Prediction of yeast protein–protein interaction network: insights from the Gene Ontology and annotations
{'venue': 'Nucleic Acids Research', 'journal': 'Nucleic Acids Research', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine']}