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Enregistrement W2010854125 · doi:10.1186/s12859-014-0383-1

Efficient prediction of human protein-protein interactions at a global scale

2014· article· en· W2010854125 sur OpenAlexafffund
Andrew Schoenrock, Bahram Samanfar, Sylvain Pitre, Mohsen Hooshyar, Ke Jin, Charles Phillips, Hui Wang, Sadhna Phanse, Katayoun Omidi, Yuan Gui, Md Alamgir, Alex Wong, Fredrik Barrenäs, Mohan Babu, Mikael Benson, Michael A. Langston, James R. Green, Frank Dehne, Ashkan Golshani

Notice bibliographique

RevueBMC Bioinformatics · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBioinformatics and Genomic Networks
Établissements canadiensUniversity of ReginaUniversity of TorontoCarleton University
Organismes subventionnairesNational Institute on Minority Health and Health DisparitiesNational Institute on Alcohol Abuse and AlcoholismNational Energy Research Scientific Computing CenterSahlgrenska AkademinNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOffice of ScienceSaskatchewan Health Research FoundationLinköpings UniversitetNational Science FoundationCanadian Institutes of Health ResearchU.S. Department of EnergyNational Institutes of HealthVetenskapsrådet
Mots-clésComputer scienceComputational biologyPrecision and recallDNA microarrayScale (ratio)Protein Interaction NetworksRange (aeronautics)Protein–protein interactionRecallSystems biologyData miningMachine learningArtificial intelligenceBioinformaticsBiologyGeneticsGeneEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Our knowledge of global protein-protein interaction (PPI) networks in complex organisms such as humans is hindered by technical limitations of current methods. RESULTS: On the basis of short co-occurring polypeptide regions, we developed a tool called MP-PIPE capable of predicting a global human PPI network within 3 months. With a recall of 23% at a precision of 82.1%, we predicted 172,132 putative PPIs. We demonstrate the usefulness of these predictions through a range of experiments. CONCLUSIONS: The speed and accuracy associated with MP-PIPE can make this a potential tool to study individual human PPI networks (from genomic sequences alone) for personalized medicine.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,226 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations46
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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