Abstrakt. På grund av den höga falska positiva frekvensen i den höga genomströmningen experimentella metoder för att upptäcka proteininteraktioner, beräkningsmetoder är nödvändiga och avgörande för att slutföra interaktionen snabbt. Men när man bygger klassificeringsmodeller för att identifiera putativa proteininteraktioner, jämfört med det uppenbara valet av positiva prover från verkligt interagerande proteinpar, är det oftast mycket svårt att välja negativa prover, eftersom icke-interaktionsprotein par hänvisar till dem för närvarande utan experimentella eller beräkningsunderlag för att stödja en fysisk interaktion eller en funktionell förening, som dock kan interagera i verkligheten. För att ta itu med denna svårighet, istället för att använda heuristik som i många befintliga verk, i detta papper löser vi det på ett principfast sätt genom att formulera proteininteraktionsförutsägelseproblem ur ett nytt matematiskt perspektiv -sparse matriskomplettering, och föreslå en ny Nonnegative Matrix Tri-Factorization (NMTF) baserad matriskompletteringsmetod för att förutsäga nya proteininteraktioner från befintliga proteininteraktionsnätverk. Eftersom matriskomplettering endast kräver positiva prover men inte använder negativa prover, är utmaningen i befintliga klassificeringsbaserade metoder för att förutsäga proteininteraktion kringgås. Genom att använda mångfaldig legalisering utvecklar vi ytterligare vår metod för att integrera olika biologiska datakällor, såsom proteinsekvenser, genuttryck, proteinstrukturinformation, etc. Omfattande experimentella resultat på Saccharomyces cerevisiae genom visar att våra nya metoder överträffar de senaste metoderna för att förutsäga proteininteraktion.
I detta REF-dokument att på grund av den höga falska positiva hastigheten i testrutinerna med hög genomströmning för att hitta proteinkommunikation, är beräkningstekniker nödvändiga och viktiga för att avsluta interaktionen snabbt.
Predicting protein-protein interactions from multimodal biological data sources via nonnegative matrix tri-factorization.
{'venue': 'Journal of computational biology : a journal of computational molecular cell biology', 'journal': 'Journal of computational biology : a journal of computational molecular cell biology', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}