Interaction Profile-Based Protein Classification of Death Domain
Notice bibliographique
Résumé
Background: The increasing number of protein sequences and 3D structure obtained fromgenomic initiatives is leading many of us to focus on proteomics, and to dedicate our experimentaland computational efforts on the creation and analysis of information derived from 3D structure.In particular, the high-throughput generation of protein-protein interaction data from a feworganisms makes such an approach very important towards understanding the molecularrecognition that make-up the entire protein-protein interaction network. Since the generation ofsequences, and experimental protein-protein interactions increases faster than the 3D structuredetermination of protein complexes, there is tremendous interest in developing in silico methodsthat generate such structure for prediction and classification purposes. In this study we focused onclassifying protein family members based on their protein-protein interaction distinctiveness.Structure-based classification of protein-protein interfaces has been described initially by Ponstinglet al. [1] and more recently by Valdar et al. [2] and Mintseris et al. [3], from complex structures thathave been solved experimentally. However, little has been done on protein classification based onthe prediction of protein-protein complexes obtained from homology modeling and dockingsimulation.Results: We have developed an in silico classification system entitled HODOCO (Homologymodeling, Docking and Classification Oracle), in which protein Residue Potential InteractionProfiles (RPIPS) are used to summarize protein-protein interaction characteristics. This systemapplied to a dataset of 64 proteins of the death domain superfamily was used to classify eachmember into its proper subfamily. Two classification methods were attempted, heuristic andsupport vector machine learning. Both methods were tested with a 5-fold cross-validation. Theheuristic approach yielded a 61% average accuracy, while the machine learning approach yielded an89% average accuracy.Conclusion: We have confirmed the reliability and potential value of classifying proteins via theirpredicted interactions. Our results are in the same range of accuracy as other studies that classifyprotein-protein interactions from 3D complex structure obtained experimentally. While ourclassification scheme does not take directly into account sequence information our results are inagreement with functional and sequence based classification of death domain family members.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».