Identification of Essential Proteins Based on Improved HITS Algorithm
Notice bibliographique
Résumé
Essential proteins are critical to the development and survival of cells. Identifying and analyzing essential proteins is vital to understand the molecular mechanisms of living cells and design new drugs. With the development of high-throughput technologies, many protein–protein interaction (PPI) data are available, which facilitates the studies of essential proteins at the network level. Up to now, although various computational methods have been proposed, the prediction precision still needs to be improved. In this paper, we propose a novel method by applying Hyperlink-Induced Topic Search (HITS) on weighted PPI networks to detect essential proteins, named HSEP. First, an original undirected PPI network is transformed into a bidirectional PPI network. Then, both biological information and network topological characteristics are taken into account to weighted PPI networks. Pieces of biological information include gene expression data, Gene Ontology (GO) annotation and subcellular localization. The edge clustering coefficient is represented as network topological characteristics to measure the closeness of two connected nodes. We conducted experiments on two species, namely Saccharomyces cerevisiae and Drosophila melanogaster, and the experimental results show that HSEP outperformed some state-of-the-art essential proteins detection techniques.
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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 ».