Predicting protein–protein interactions between human and hepatitis C virus <i>via</i> an ensemble learning method
Notice bibliographique
Résumé
An estimated 170 million people, approximately 3% of the world population, are chronically infected with the hepatitis C virus (HCV). More than 350,000 deaths are reported annually, which are caused by HCV. HCV, similar to a variety of viruses, causes disease in humans by altering protein-protein interactions within the host cells. Experimental approaches for the detection of host-virus PPIs have many inherent limitations. Computational approaches to predict these interactions are therefore of significant importance. While many studies have been developed to predict intra-species PPIs in the last decade, predictions on inter-species PPIs such as human-HCV PPIs are rare. In this study, we developed an ensemble learning method to predict PPIs between human and HCV proteins. Our model utilises four well-established diverse learners as base classifiers including random forest (RF), Naïve Bayes (NB), support vector machine (SVM) and multilayer perceptron (MLP). In addition, an MLP was used as a meta-learner to combine base learners' predictions to provide the final prediction. To encode human and HCV proteins as feature vectors, we used six different descriptors as follows: amino acid composition (ACC), pseudo amino acid composition (PAC), evolutionary information feature, network centrality measures, tissue information and post-translational modification information. To assess the prediction power of the proposed method, we assembled a benchmark dataset composed of confident positive and negative PPIs. In a 10-fold cross-validation experiment, our prediction method achieved accuracy and specificity as high as 83% and 94%, respectively. Furthermore, in an independent test set the proposed method achieved an accuracy of 84% and a specificity of 92%. When compared with the existing method, our method showed a better performance. These results revealed that our method is suitable for performing PPI prediction in a host-pathogen context.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».