Reciprocal Perspective for Improved Protein-Protein Interaction Prediction
Notice bibliographique
Résumé
All protein-protein interaction (PPI) predictors require the determination of an operational decision threshold when differentiating positive PPIs from negatives. Historically, a single global threshold, typically optimized via cross-validation testing, is applied to all protein pairs. However, we here use data visualization techniques to show that no single decision threshold is suitable for all protein pairs, given the inherent diversity of protein interaction profiles. The recent development of high throughput PPI predictors has enabled the comprehensive scoring of all possible protein-protein pairs. This, in turn, has given rise to context, enabling us now to evaluate a PPI within the context of all possible predictions. Leveraging this context, we introduce a novel modeling framework called Reciprocal Perspective (RP), which estimates a localized threshold on a per-protein basis using several rank order metrics. By considering a putative PPI from the perspective of each of the proteins within the pair, RP rescores the predicted PPI and applies a cascaded Random Forest classifier leading to improvements in recall and precision. We here validate RP using two state-of-the-art PPI predictors, the Protein-protein Interaction Prediction Engine and the Scoring PRotein INTeractions methods, over five organisms: Homo sapiens, Saccharomyces cerevisiae, Arabidopsis thaliana, Caenorhabditis elegans, and Mus musculus. Results demonstrate the application of a post hoc RP rescoring layer significantly improves classification (p < 0.001) in all cases over all organisms and this new rescoring approach can apply to any PPI prediction method.
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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 | 0,001 | 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 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 ».