ABSTRACT Motivering: Probabilistiska grafiska modeller har tidigare utvecklats för uppgiften proteinklassificering. I många fall har klassificeringar som erhållits från Gene Ontology använts för att validera dessa modeller. I detta arbete införlivar vi direkt strukturen hos Gene Ontology i den grafiska representationen för proteinklassificering. Vi presenterar en metod där varje protein representeras av en replikat av Gene Ontology struktur, effektivt modellera varje protein i sin egen "annotation utrymme". Proteiner är också kopplade till varandra enligt olika mått på funktionell likhet, varefter trosförökning körs för att göra förutsägelser på alla ontologitermer. Resultat: Den föreslagna metoden utvärderades på en uppsättning 4879 proteiner från Saccharomyces Genome Database vars interaktioner också registrerades i GRID-projektet. Resultat indikerar att direkt utnyttjande av Gene Ontology förbättrar prediktiv förmåga, outperforming traditionella modeller som inte dra nytta av beroenden bland funktionella termer. Genomsnittlig ökning i noggrannhet (precision) av positiva och negativa termprognoser på 27,8 % (2,0 %) jämfört med tre olika likhetsmått och tre subontologier observerades.
På senare tid har metoden att införliva Gene Ontology struktur i probabilistiska grafiska modeller REF visat lovande resultat för att förutsäga proteinfunktioner, samtidigt som outperforming metoder som inte dra nytta av beroenden bland olika funktionella termer.
Protein classification using probabilistic chain graphs and the gene ontology structure
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}