Recent advances in protein–protein interaction prediction: experimental and computational methods
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Proteins within the cell act as part of complex networks, which allow pathways and processes to function. Therefore, understanding how proteins interact is a significant area of current research. AREAS COVERED: This review aims to present an overview of key experimental techniques (yeast two-hybrid, tandem affinity purification and protein microarrays) used to discover protein-protein interactions (PPIs), as well as to briefly discuss certain computational methods for predicting protein interactions based on gene localization, phylogenetic information, 3D structural modeling or primary protein sequence data. Due to the large-scale applicability of primary sequence-based methods, the authors have chosen to focus on this strategy for our review. There is an emphasis on a recent algorithm called Protein Interaction Prediction Engine (PIPE) that can predict global PPIs. The readers will discover recent advances both in the practical determination of protein interaction and the strategies that are available to attempt to anticipate interactions without the time and costs of experimental work. EXPERT OPINION: Global PPI maps can help understand the biology of complex diseases and facilitate the identification of novel drug target sites. This study describes different techniques used for PPI prediction that we believe will significantly impact the development of the field in a new future. We expect to see a growing number of similar techniques capable of large-scale PPI predictions.
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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 ».