Predicting direct protein interactions from affinity purification mass spectrometry data
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Affinity purification followed by mass spectrometry identification (AP-MS) is an increasingly popular approach to observe protein-protein interactions (PPI) in vivo. One drawback of AP-MS, however, is that it is prone to detecting indirect interactions mixed with direct physical interactions. Therefore, the ability to distinguish direct interactions from indirect ones is of much interest. RESULTS: We first propose a simple probabilistic model for the interactions captured by AP-MS experiments, under which the problem of separating direct interactions from indirect ones is formulated. Then, given idealized quantitative AP-MS data, we study the problem of identifying the most likely set of direct interactions that produced the observed data. We address this challenging graph theoretical problem by first characterizing signatures that can identify weakly connected nodes as well as dense regions of the network. The rest of the direct PPI network is then inferred using a genetic algorithm.Our algorithm shows good performance on both simulated and biological networks with very high sensitivity and specificity. Then the algorithm is used to predict direct interactions from a set of AP-MS PPI data from yeast, and its performance is measured against a high-quality interaction dataset. CONCLUSIONS: As the sensitivity of AP-MS pipeline improves, the fraction of indirect interactions detected will also increase, thereby making the ability to distinguish them even more desirable. Despite the simplicity of our model for indirect interactions, our method provides a good performance on the test networks.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 | 0,001 |
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 ».