Protein-Protein Interaction Network Evaluation for Identifying Potential Drug Targets
Notice bibliographique
Résumé
As pathogens evolve effective schemes to overcome the effect of antibiotics, the prevalent "one drug and one drug target" approach is falling behind. We propose novel strategies for identifying potential multiple-drug targets in pathogenic protein-protein interaction (PPI) networks with the goal of disrupting known pathways/complexes. Given a set S of pathogenic pathways/complexes, we first consider computing the minimum number of proteins (with no human orthologs) whose removal from the PPI network disrupts all pathways/complexes. Unfortunately, even the best approximation algorithms for this (NP-hard) problem return too many targets to be practical. Thus, we focus on computing the optimal tradeoff (i.e., maximum ratio) between the number of disrupted essential pathways/complexes and the protein targets. For this "sparsest cut" problem, we describe two polynomial time algorithms with respective approximation factors of |S| and O(√ n) (n: number of nodes). On the Escherichia coli PPI network with nine essential (signaling) paths from the KEGG database, our algorithms show how to disrupt three of them by targeting only three proteins (two of them essential proteins). We also consider the case where there are no available essential pathways/complexes to guide us. In order to maximize the number of disrupted "potential" pathways/complexes, we show how to compute the smallest set of proteins whose removal partitions the PPI network into two almost-equal sized subnetworks so as to maximize the number of potential pathways/complexes disrupted. This approach yields 28 potential targets (four of them known drug targets) on the E. coli PPI network whose removal partitions it to two subnetworks with relative sizes of 1-5.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».