Motivering: Ett antal beräkningsmetoder har föreslagits som förutsäger protein-proteininteraktioner (PPI) baserat på proteinsekvensfunktioner. Eftersom antalet potentiella icke-interaktiva proteinpar (negativa PPI) är mycket högt både i absoluta tal och i jämförelse med antalet interagerande proteinpar (positiva PPI) är beräkningsmetoder beroende av undergrupper av negativa PPI för utbildning och validering. Behovet av delmängdsprovtagning för negativa PPI-ämnen uppstår därför. Resultat: Vi klargör att det i grunden finns två olika typer av delprovtagning för negativa PPI. En är delmängd provtagning för korsvaliderad testning, där man önskar opartiska delmängder så att prediktiv prestanda uppskattas med dem kan säkert antas generalisera till populationsnivån. Den andra är delprovtagning för träning, där man önskar de undergrupper som bäst tränar prediktiva algoritmer, även om dessa undergrupper är partiska. Vi visar att förvirring mellan dessa två fundamentalt olika typer av delmängdsprovtagning ledde en studie som nyligen publicerats i Bioinformatics till den felaktiga slutsatsen att prediktiva algoritmer baserade på proteinsekvensfunktioner knappast är bättre än slumpmässiga i att förutsäga PPI. Snarare, både proteinsekvens funktioner och "hubbiness" av interagerande proteiner bidrar till effektiv förutsägelse av PPIs. Vi ger vägledning för lämplig användning av slumpmässig kontra balanserad provtagning. Tillgänglighet: De dataset som används för denna studie finns tillgängliga på
I REF Park et al klargörs skillnaden mellan två typer av delprovtagning för negativa PPI: 1) provtagning för korsvaliderade testuppsättningar där opartiska delmängder önskas, så att prediktiva prestanda som uppskattas med testuppsättningen kan tros generalisera till populationsnivån; 2) provtagning för utbildningsuppsättning, där det inte är något problem att ta prov så länge som en bra prediktiv modell kan tränas ut ur den.
Revisiting the negative example sampling problem for predicting protein–protein interactions
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}