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J-GLOBAL ID：201802264599403881   整理番号：18A0407998

PSOPIA:配列情報からより多くに向けて信頼性のある蛋白質-蛋白質相互作用予測【Powered by NICT】

PSOPIA: Toward more reliable protein-protein interaction prediction from sequence information

著者 (2件)： Murakami Yoichi (Department of Informatics, Tokyo University of Information Sciences, Chiba, Japan) ,  Mizuguchi Kenji (Laboratory of Bioinformatics, National Institutes of Biomedical Innovation, Health and, Nutrition. Osaka, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICIIBMS  ページ： 255-261  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 生物学的プロセス,経路と機能のより良い理解は,蛋白質-蛋白質相互作用(PPI)に関する信頼できる情報を必要とする。しかし,細胞または生体における実験的に完全なPPIネットワークを同定するために困難な仕事である。電流実験技術の限界を補うために,PSOPIA,二--蛋白質が相互作用するかどうかを予測するための計算法(http://mizuguchilab.org/PSOPIA/)[1]を提案した。データセット選択はPPI予測[2]の大きな問題である。の例の大きさと多様性の増加データセットをより代表し,雑音の影響を低減するものと思われるが,多くのアルゴリズムでは,メモリとCPU時間要求のために,プロテオームレベルでの大規模データセットを使用することは,実際的ではない。本研究では,PSOPIAはプロテオームレベルで例の多様な集合を持つ高度に不均衡な大規模データセット上で再訓練した。データセットはTargetMine[4](陽性として全体の0.13%にすぎない)及び33,098,951名の陰性PPIから得た43,060高信頼直接物理的PPIから成っていた。結果として,新しい予測モデルはPSOPIAの以前のモデルよりも0.89(pAUCfpr<o.5%=0.24)のより高いAUCを達成した。さらに,低信頼ヒトPPIデータセットからの相互作用(偽陽性)として測定した誤って蛋白質対をフィルタリングの問題に適用した。ここでは,多様な大規模例をより信頼性の高いPPI予測への鍵である,プロテオームレベルでPSOPIAの性能を示すことを示唆した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： ヒト ,  *相互作用 ,  ネットワーク ,  *信頼性 ,  雑音 ,  計算 ,  *タンパク質 ,  アルゴリズム ,  *予測 ,  予測モデル ,  CPU時間 ,  フィルタリング ,  不均衡 ,  *蛋白質間相互作用 ,  モデル
準シソーラス用語： 大規模データセット , 【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 (3件)： 配列情報 ,  蛋白質-蛋白質相互作用 ,  予測