文献

J-GLOBAL ID：201702278459131846   整理番号：17A1777495

構造的および非構造的生物学的データの統合による蛋白質-蛋白質相互作用を推定するためのBayesアプローチ【Powered by NICT】

A Bayesian approach for estimating protein-protein interactions by integrating structural and non-structural biological data

著者 (4件)： Ur Rehman Hafeez (Department of Computer Science, FAST National University of Computer & Emerging Sciences, Peshawar, Pakistan. [e-mail]) ,  Bari Inam ,  Ali Anwar ,  Mahmood Haroon
資料名： Molecular BioSystems  (Molecular BioSystems)
巻： 13  号： 12  ページ： 2592-2602  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2331A  ISSN： 1742-206X  CODEN： MBOIBW  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ゲノムワイド蛋白質-蛋白質相互作用の正確な解明は,細胞の調節過程を理解するために重要である。,酵母2ハイブリッド(Y2H)アッセイ,共免疫沈澱(co-IP),質量分析(MS)蛋白質複合体の同定,親和性精製(AP)などのようなハイスループット技術は,一般的に蛋白質相互作用を決定するために対応する。残念なことに,各型の方法は本質的に偽陽性相互作用における騒音と結果の異なるタイプにさらされている。一方,蛋白質,特にそれらの機能的関連性の知識の正確な理解は,複雑な分子機械はどのように機能するかについて理解するために必要である。この問題を解決するために,計算機技法は一般的に蛋白質相互作用を正確に予測してしまう。本研究では,蛋白質相互作用を正確に予測する構造的および非構造的生物学的データを組み合わせた新しい方法を示した。提案アプローチの考え方の新規性は,同定と相互作用の手がかりを提供することを生物学的情報を正確にである。著者らのモデルは,各相互作用の可能性を計算するためにBayes統計を用いた構造的および非構造的情報を組み合わせたものである。提案したモデルは,DIPとIntActデータベースから抽出したSaccharomyces cerevisiaeの相互作用で試験し,正確度,精度,再現率とF1スコアに関して大幅な改善を提供し,最も広く使用されている関連最新技術と比較した。Copyright 2017 Royal Society of Chemistry All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： Saccharomyces cerevisiae ,  タンパク質複合体 ,  質量分析 ,  *タンパク質 ,  沈殿 ,  *相互作用 ,  親和性 ,  酵母 ,  データベース
準シソーラス用語： 再現率 ,  Bayes統計 ,  分子機械 ,  ハイスループット ,  酵母ツーハイブリッド法 ,  *蛋白質間相互作用 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 蛋白質・ペプチド一般  (EB03010N) ,  分子・遺伝情報処理  (JE15040B)

タイトルに関連する用語 (4件)： 生物学 ,  統合 ,  蛋白質-蛋白質相互作用 ,  推定