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Enregistrement W2021487982 · doi:10.1186/1752-0509-7-22

Novel semantic similarity measure improves an integrative approach to predicting gene functional associations

2013· article· en· W2021487982 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueBMC Systems Biology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBioinformatics and Genomic Networks
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health NetworkUniversity of TorontoOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSemantic similarityComputer scienceSimilarity (geometry)Gene ontologySet (abstract data type)AnnotationInteractomeIn silicoMeasure (data warehouse)Gene regulatory networkComputational biologyData miningBiologyArtificial intelligenceGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Elucidation of the direct/indirect protein interactions and gene associations is required to fully understand the workings of the cell. This can be achieved through the use of both low- and high-throughput biological experiments and in silico methods. We present GAP (Gene functional Association Predictor), an integrative method for predicting and characterizing gene functional associations. GAP integrates different biological features using a novel taxonomy-based semantic similarity measure in predicting and prioritizing high-quality putative gene associations. The proposed similarity measure increases information gain from the available gene annotations. The annotation information is incorporated from several public pathway databases, Gene Ontology annotations as well as drug and disease associations from the scientific literature. RESULTS: We evaluated GAP by comparing its prediction performance with several other well-known functional interaction prediction tools over a comprehensive dataset of known direct and indirect interactions, and observed significantly better prediction performance. We also selected a small set of GAP's highly-scored novel predicted pairs (i.e., currently not found in any known database or dataset), and by manually searching the literature for experimental evidence accessible in the public domain, we confirmed different categories of predicted functional associations with available evidence of interaction. We also provided extra supporting evidence for subset of the predicted functionally-associated pairs using an expert curated database of genes associated to autism spectrum disorders. CONCLUSIONS: GAP's predicted "functional interactome" contains ≈1M highly-scored predicted functional associations out of which about 90% are novel (i.e., not experimentally validated). GAP's novel predictions connect disconnected components and singletons to the main connected component of the known interactome. It can, therefore, be a valuable resource for biologists by providing corroborating evidence for and facilitating the prioritization of potential direct or indirect interactions for experimental validation. GAP is freely accessible through a web portal: http://ophid.utoronto.ca/gap.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,942
Score d'incertitude au seuil0,684

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,212 · 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