Proteome scanning to predict PDZ domain interactions using support vector machines
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: PDZ domains mediate protein-protein interactions involved in important biological processes through the recognition of short linear motifs in their target proteins. Two recent independent studies have used protein microarray or phage display technology to detect PDZ domain interactions with peptide ligands on a large scale. Several computational predictors of PDZ domain interactions have been developed, however they are trained using only protein microarray data and focus on limited subsets of PDZ domains. An accurate predictor of genomic PDZ domain interactions would allow the proteomes of organisms to be scanned for potential binders. Such an application would require an accurate and precise predictor to avoid generating too many false positive hits given the large amount of possible interactors in a given proteome. Once validated these predictions will help to increase the coverage of current PDZ domain interaction networks and further our understanding of the roles that PDZ domains play in a variety of biological processes. RESULTS: We developed a PDZ domain interaction predictor using a support vector machine (SVM) trained with both protein microarray and phage display data. In order to use the phage display data for training, which only contains positive interactions, we developed a method to generate artificial negative interactions. Using cross-validation and a series of independent tests, we showed that our SVM successfully predicts interactions in different organisms. We then used the SVM to scan the proteomes of human, worm and fly to predict binders for several PDZ domains. Predictions were validated using known genomic interactions and published protein microarray experiments. Based on our results, new protein interactions potentially associated with Usher and Bardet-Biedl syndromes were predicted. A comparison of performance measures (F1 measure and FPR) for the SVM and published predictors demonstrated our SVM's improved accuracy and precision at proteome scanning. CONCLUSIONS: We built an SVM using mouse and human experimental training data to predict PDZ domain interactions. We showed that it correctly predicts known interactions from proteomes of different organisms and is more accurate and precise at proteome scanning compared with published state-of-the-art predictors.
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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 ».