Prediction of biological protein–protein interactions using atom‐type and amino acid properties
Notice bibliographique
Résumé
Identification and analysis of types of biological protein-protein interactions and their interfaces to predict obligate and non-obligate complexes is a problem that has drawn the attention of the research community in the past few years. In this paper, we propose a prediction approach to predict these two types of complexes. We use desolvation energies - amino acid and atom type - of the residues present in the interface. The prediction is performed via two state-of-the-art classification techniques, namely linear dimensionality reduction (LDR) and support vector machines (SVM). The results on a newly compiled data set, namely BPPI, which is a joint and modified version of two well-known data sets consisting of 213 obligate and 303 non-obligate complexes, show that the best prediction is achieved with SVM (76.94% accuracy) when using desolvation energies of atom-type features. Also, the proposed approach outperforms the previous solvent accessible area-based approaches using SVM (75% accuracy) and LDR (73.06% accuracy). Moreover, a visual analysis of desolvation energies in obligate and non-obligate complexes shows that a few atom-type pairs are good descriptors for these types of complexes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».