Removing bias against membrane proteins in interaction networks
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cellular interaction networks can be used to analyze the effects on cell signaling and other functional consequences of perturbations to cellular physiology. Thus, several methods have been used to reconstitute interaction networks from multiple published datasets. However, the structure and performance of these networks depends on both the quality and the unbiased nature of the original data. Due to the inherent bias against membrane proteins in protein-protein interaction (PPI) data, interaction networks can be compromised particularly if they are to be used in conjunction with drug screening efforts, since most drug-targets are membrane proteins. RESULTS: To overcome the experimental bias against PPIs involving membrane-associated proteins we used a probabilistic approach based on a hypergeometric distribution followed by logistic regression to simultaneously optimize the weights of different sources of interaction data. The resulting less biased genome-scale network constructed for the budding yeast Saccharomyces cerevisiae revealed that the starvation pathway is a distinct subnetwork of autophagy and retrieved a more integrated network of unfolded protein response genes. We also observed that the centrality-lethality rule depends on the content of membrane proteins in networks. CONCLUSIONS: We show here that the bias against membrane proteins can and should be corrected in order to have a better representation of the interactions and topological properties of protein interaction networks.
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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 | 0,001 | 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 découle