Toward a Comprehensive Atlas of the Physical Interactome of Saccharomyces cerevisiae
Notice bibliographique
Résumé
Defining protein complexes is critical to virtually all aspects of cell biology.Two recent affinity purification/mass spectrometry studies in Saccharomyces cerevisiae have vastly increased the available protein interaction data.The practical utility of such high throughput interaction sets, however, is substantially decreased by the presence of false positives.Here we created a novel probabilistic metric that takes advantage of the high density of these data, including both the presence and absence of individual associations, to provide a measure of the relative confidence of each potential protein-protein interaction.This analysis largely overcomes the noise inherent in high throughput immunoprecipitation experiments.For example, of the 12,122 binary interactions in the general repository of interaction data (BioGRID) derived from these two studies, we marked 7504 as being of substantially lower confidence.Additionally, applying our metric and a stringent cutoff we identified a set of 9074 interactions (including 4456 that were not among the 12,122 interactions) with accuracy comparable to that of conventional small scale methodologies.Finally we organized proteins into coherent multisubunit complexes using hierarchical clustering.This work thus provides a highly accurate physical interaction map of yeast in a format that is readily accessible to the biological community. Molecular & Cellular Proteomics 6:439 -450, 2007.Because most cellular functions are mediated by groups of physically associated proteins or complexes that work in a coherent fashion, it is of great interest to systematically map protein-protein interactions (PPIs). 1 In Saccharomyces cerevi-
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| 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 | 0,000 | 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 ».