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J-GLOBAL ID：201902254380915661   整理番号：19A2423090

多層血球PPIネットワークにおける蛋白質-蛋白質相互作用の予測【JST・京大機械翻訳】

Predicting Protein-Protein Interaction in Multi-layer Blood Cell PPI Networks

著者 (4件)： Kapadia Paritosh (PES University, Bangalore, India) ,  Khare Saudamini (PES University, Bangalore, India) ,  Priyadarshini Piali (PES University, Bangalore, India) ,  Das Bhaskarjyoti (PES University, Bangalore, India)
資料名： Communications in Computer and Information Science  (Communications in Computer and Information Science)
巻： 1076  ページ： 240-251  発行年： 2019年 
JST資料番号： W5071A  ISSN： 1865-0929  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 蛋白質-蛋白質相互作用(PPI)の予測は,計算生物学における重要な問題であり,多様な応用がある。本研究では,多層PPIネットワークとしてモデル化された血液組織細胞系の文脈における蛋白質-蛋白質相互作用の存在を予測する試みを行った。PPIの予測に及ぼすネットワークにおける層間の相互依存性の影響を,リンク予測問題としてこれを定式化することにより探索した。多層ノード埋込みアルゴリズムにより生成された階層的特徴を,強化されたノード特徴をもたらす重み付き付加法を用いて捉えた。これらの特徴を可視化し,次にリンク予測タスクを実行するために使用した。得られた結果を既存の技術と比較した。層間依存性を捕捉する多層ノード埋め込みは,仮定を単純化し,計算資源を制限することにより制約された限られたデータセットにおいてさえ,多層ネットワーク上に適用される単一層アルゴリズムよりも優れていることが分かった。Copyright 2019 Springer Nature Singapore Pte Ltd. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 学習 ,  *予測 ,  *多層 ,  モデリング ,  定式化 ,  アルゴリズム ,  *ネットワーク ,  単一層 ,  簡素化 ,  *血球 ,  可視化
準シソーラス用語： 計算資源 ,  相互依存性 ,  細胞株 ,  *蛋白質間相互作用 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 表現学習 ,  特徴学習 ,  グラフ埋込み ,  多層ネットワーク ,  PPI ,  リンク予測

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

タイトルに関連する用語 (5件)： 多層 ,  血球 ,  PPI ,  蛋白質-蛋白質相互作用 ,  予測