Predicting Subcellular Localization via Protein Motif Co-Occurrence
Notice bibliographique
Résumé
The prediction of subcellular localization of proteins from their primary sequence is a challenging problem in bioinformatics. We have created a Bayesian network localization predictor called PSLT that is based on the combinatorial presence of InterPro motifs and specific membrane domains in human proteins. This probabilistic framework generates a likelihood of localization to all organelles and allows to predict multicompartmental proteins. When used to predict on nine compartments, PSLT achieves an accuracy of 78% as estimated by using a 10-fold cross-validation test and a coverage of 74%. When used to predict the localization of proteins from other closely related species, it achieves a prediction accuracy and a coverage >80%. We compared the localization predictions of PSLT to those determined through GFP-tagging and microscopy for a group of human proteins. We found two general classes of proteins that are mislocalized by the GFP-tagging strategy but are correctly localized by PSLT. This suggests that PSLT can be used in combination with experimental approaches for localization to identify proteins for which additional experimental validation is required. We used our predictor to annotate all 9793 human proteins from SWISS-PROT release 41.25, 16% of which are predicted by PSLT to be present in more than one compartment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».