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J-GLOBAL ID：201902267095708484   整理番号：19A1651328

NcRNA-蛋白質相互作用を予測する計算のための複雑な特徴の構築【JST・京大機械翻訳】

Construction of Complex Features for Computational Predicting ncRNA-Protein Interaction

著者 (6件)： Dai Qiguo (School of Computer Science and Engineering, Dalian Minzu University, Dalian, China) ,  Dai Qiguo (Dalian Key Laboratory of Digital Technology for National Culture, Dalian Minzu University, Dalian, China) ,  Guo Maozu (School of Electrical and Information Engineering, Beijing University of Civil Engineering and Architecture, Beijing, China) ,  Duan Xiaodong (Dalian Key Laboratory of Digital Technology for National Culture, Dalian Minzu University, Dalian, China) ,  Teng Zhixia (School of Information and Computer Engineering, Northeast Forestry University, Harbin, China) ,  Fu Yueyue (Department of Hematology, The First Affiliated Hospital of Harbin Medical University, Harbin, China)
資料名： Frontiers in Genetics (Web)  (Frontiers in Genetics (Web))
巻： 10  ページ： 18  発行年： 2019年 
JST資料番号： U7071A  ISSN： 1664-8021  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 非コードRNA(ncRNA)は多くの重要な調節過程において重要な役割を果たす。多くのncRNAはRNA-蛋白質複合体の形によりそれらの調節機能を遂行する。したがって,ncRNAと蛋白質の間の相互作用を同定することは,ncRNAの機能を理解するために基本的である。実験技術の高価なコストからの圧力下で,正確な計算予測モデルを開発することは,ncRNA-蛋白質相互作用を同定するための不可欠な方法になった。ncRNA-蛋白質相互作用の強力な予測モデルは,相互作用を特徴付ける良い特徴セットを必要とする。本論文では,ncRNA-蛋白質相互作用(CFRPと命名)を特性化するための複雑な特徴を生成するための新しい方法を提唱した。ncRNA-蛋白質相互作用の包括的な記述を得るために,複雑な特徴がncRNAと蛋白質配列の伝統的なk-mer特徴から非線形変換により生成される。複雑な特徴の次元をさらに減らすために,識別特徴のグループをランダムフォレストによって選択した。提案した方法の性能を検証するために,いくつかの広く使われている公共データセットについて一連の実験を行った。従来のk-mer特徴と比較して,CFRP複合体特性は,ncRNA-蛋白質相互作用予測モデルの性能を上げることができた。一方,CFRPベースの予測モデルをいくつかの最先端の方法と比較し,結果は,提案方法が評価計量の観点で他より良い性能を達成することを示した。結論として,CFRPによって生成された複雑な特徴は,ncRNA-蛋白質相互作用の強力な予測モデルを構築するために有益である。Copyright 2019 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *相互作用 ,  タンパク質複合体 ,  アミノ酸配列 ,  特徴選択 ,  炭素繊維強化プラスチック ,  予測モデル ,  複合体 ,  キャラクタリゼーション ,  *タンパク質 ,  *RNA【核酸】
準シソーラス用語： ランダムフォレスト ,  非線形変換 ,  実験技術 ,  非翻訳RNA ,  *蛋白質間相互作用 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： NcRNA-蛋白質相互作用 ,  複雑な特徴 ,  特徴構築 ,  特徴選択 ,  ランダムフォレスト

分類 (2件)： 遺伝子発現  (EC02040Q) ,  牛  (FD02020Y)

引用文献 (31件)：

• Arlot S., Celisse A. (2010). A survey of cross-validation procedures for model selection. Stat. Surv. 4, 40-79. doi: 10.1214/09-SS054
• Bellucci M., Agostini F., Masin M., Tartaglia G. G. (2011). Predicting protein associations with long noncoding rnas. Nat. Methods 8:444. doi: 10.1038/nmeth.1611
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• Cheng Z., Zhou S., Guan J. (2015). Computationally predicting protein-RNA interactions using only positive and unlabeled examples. J. Bioinformat. Comput. Biol. 13:1541005. doi: 10.1142/S021972001541005X
• Chu C., Zhang Q. C., Darocha S., Flynn R., Bharadwaj M., Calabrese J. M., et al. (2015). Systematic discovery of xist RNA binding proteins. Cell 161:404. doi: 10.1016/j.cell.2015.03.025

タイトルに関連する用語 (3件)： 予測 ,  計算 ,  構築