Data Mining Methods for Protein-Protein Interactions
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, recent bioinformatics methods using data mining techniques are presented to analyze protein-protein interaction data gathered from recent large-scale biological studies. Novel approaches are suggested to tackle some of the challenges in this area. Protein-protein interaction data can provide a wealth of information to better understand the biology of a cell. The analysis of these interactions is also important for the discovery of disease-associated proteins. The data can also be used for the identification of novel cellular sites that are crucial for the development of new and improved pharmaceutical drugs. Knowledge discovery and data mining (KDD) is the process of extracting implicit information from large amounts of data using mathematical and statistical methods. It grows in synergy with computer technology, creating new analytical tools and using them for knowledge discovery in large volume of data. A multidisciplinary science and technology with links in statistics, machine learning, database systems, and computer programming and visualization, KDD has proved to be a promising solution to various problems in molecular biology, and gene analysis. An overview of various data mining techniques is presented in this paper with specific examples of their applications in protein-protein interaction data analysis. While some of the most widely used data mining techniques for exploring protein interaction data sets are clustering (including supervised and unsupervised), classification and association rule discovery, others are based on methods for mining interaction information from scientific sources such as PubMed and MedLine. There are areas such as prediction and profiling that have not been explored much for mining information in protein-protein interactions. We propose methods to employ these novel techniques to analyze protein-protein interaction data
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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 | 0,006 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,005 |
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 ».