Component puzzle protein–protein interaction prediction
Notice bibliographique
Résumé
Proteins primarily perform their functions through interactions with other proteins, making the accurate prediction of protein-protein interactions (PPIs) a fundamental problem. Experimental methods for determining PPIs are often slow and expensive, which has driven significant efforts to improve the performance of computational methods in this field. While many methods have been designed, recent thorough investigations proved that the existing methods learn exclusively from sequence similarities and node degrees. When such data leakage is avoided, performances were shown to become random. We introduce C3PI, a novel sequence-based deep learning framework designed for predicting PPIs. C3PI uses as input ProtT5 protein embeddings into a complex architecture that includes two novel components, a puzzler and an entangler, which significantly enhance the model's performance. Through extensive comparisons with state-of-the-art methods across many datasets, C3PI consistently outperforms competing approaches, especially in key metrics such as AUPRC and AUROC. Most importantly, C3PI is the first PPI prediction method to achieve a significant improvement over random on the leakage-free gold standard dataset. C3PI is available as a web server at c3pi.csd.uwo.ca and source code from github.com/lucian-ilie/C3PI.
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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 ».