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Network-based prediction of protein interactions

2019· article· en· 441 citations· W2950742983 sur OpenAlex· 10.1038/s41467-019-09177-y

Pourquoi ce travail est-il 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.

Affiliation canadienneUne personne signataire a déclaré un établissement canadien. C'est la seule voie dont dispose la base habituelle.

Prédiction distillée sur la base complète

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.

Catégories candidates
aucune
Catégories consensuelles
aucune
Domaine
Signal candidat: aucuneSignal consensuel: aucune
Devis d'étude
Signal candidat: Sans objetSignal consensuel: aucune
Genre
Signal candidat: EmpiriqueSignal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants
0,842
Score d'incertitude au seuil
0,258
Statut de validation
machine_predicted_unvalidated · codex-gemma-dda1882f352a

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants
0,244 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validation
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

Résumé

Despite exceptional experimental efforts to map out the human interactome, the continued data incompleteness limits our ability to understand the molecular roots of human disease. Computational tools offer a promising alternative, helping identify biologically significant, yet unmapped protein-protein interactions (PPIs). While link prediction methods connect proteins on the basis of biological or network-based similarity, interacting proteins are not necessarily similar and similar proteins do not necessarily interact. Here, we offer structural and evolutionary evidence that proteins interact not if they are similar to each other, but if one of them is similar to the other's partners. This approach, that mathematically relies on network paths of length three (L3), significantly outperforms all existing link prediction methods. Given its high accuracy, we show that L3 can offer mechanistic insights into disease mechanisms and can complement future experimental efforts to complete the human interactome.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

La notice

Revue
Nature Communications
Thématique
Bioinformatics and Genomic Networks
Domaine
Biochemistry, Genetics and Molecular Biology
Établissements canadiens
Lunenfeld-Tanenbaum Research Institute
Organismes subventionnaires
National Institute of General Medical SciencesNational Human Genome Research InstituteNational Institutes of Health
Mots-clés
InteractomeComputer scienceComplement (music)Computational biologyProtein Interaction NetworksSimilarity (geometry)Biological networkProtein–protein interactionBasis (linear algebra)Artificial intelligenceMachine learningBioinformaticsBiologyGeneticsMathematicsGene
Résumé présent dans OpenAlex
oui