Pattern Discovery in Protein Networks Reveals High-Confidence Predictions of Novel Interactions
Notice bibliographique
Résumé
Pattern discovery in protein interaction networks can reveal crucial biological knowledge on the inner workings of cellular machinery. Although far from complete, extracting meaningful patterns from proteomic networks is a nontrivial task due to their size-complexity. This paper proposes a computational framework to efficiently discover topologically-similar patterns from large proteomic networks using Particle Swarm Optimization (PSO). PSO is a robust and low-cost optimization technique that demonstrated to work effectively on the complex, mostly sparse proteomic networks. The resulting topologicallysimilar patterns of close proximity are utilized to systematically predict new high-confidence protein-protein interactions (PPIs). The proposed PSO-based PPI prediction method (3PI) managed to predict high-confidence PPIs, validated by more than one computational/experimental source, through a proposed PPI knowledge transfer process between topologically-similar interaction patterns of close proximity. In three case studies, over 50% of the predicted interactions for EFGR, ERBB2, ERBB3, GRB2 and UBC are overlapped with publically available interaction databases, ~80% of the predictions are found among the Top 1% results of another PPI prediction method and their genes are significantly co-expressed across different tissues. Moreover, the only single prediction example that did not overlap with any of our validation sources was recently experimentally supported by two PubMed publications.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 | 0,000 |
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 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 ».