TŁO: Kompleksy białkowe są podstawowymi jednostkami komórkowymi, które realizują funkcje swoich składników. Można stwierdzić, że w bazach danych kompleksów białkowych kompleksów białkowych drożdży, takich jak CYC2008, głównym typem znanych kompleksów białkowych są kompleksy heterodimeryczne. Chociaż istnieje wiele metod próbujących przewidzieć zestawy białek, które jednocześnie tworzą dowolne typy kompleksów białkowych kompleksy białkowe jednocześnie, można stwierdzić, że często nie są one w stanie przewidzieć kompleksów heterodimerycznych. heterodimerycznych. WYNIKI: W tym artykule zaprojektowaliśmy kilka cech charakteryzujących heterodimeryczne kompleksy białkowe. heterodimeryczne kompleksy białkowe w oparciu o zbiory danych genomowych i zaproponowaliśmy metodę do przewidywania heterodimerycznych kompleksów białkowych. kompleksów białkowych. Metoda ta uczy się parametrów cech, które są osadzone w naiwnej klasie Bayesa. w naiwnym klasyfikatorze Bayesa. Współczynnik logarytmu prawdopodobieństwa pochodzący z naiwnego klasyfikatora Bayesa z wartościami parametrów uzyskanymi przez estymację maksymalnego prawdopodobieństwa daje wynik danej pary białek, aby przewidzieć, czy para jest heterodimerem. para jest kompleksem heterodimerycznym, czy nie. Pięciokrotna walidacja krzyżowa wykazuje dobrą wydajność na drożdżach. Wyszkolone klasyfikatory wykazują również wyższą przewidywalność niż różne istniejące algorytmy na zestawach danych drożdży z przybliżonymi i dokładnymi kryteriami dopasowania. kryteria dopasowania. WNIOSKI: Przewidywanie heterodimerycznych kompleksów białkowych jest raczej trudniejszym problemem niż przewidywanie heteromerycznego kompleksu białkowego, ponieważ heterodimeryczny kompleks białkowy jest topologicznie prostszy. Okazuje się jednak, że poprzez zaprojektowanie cech wyspecjalizowanych dla heterodimerycznych kompleksów białkowych, można poprawić ich przewidywalność. można poprawić. Tak więc, projektowanie bardziej wyrafinowanych cech dla heterodimerycznych kompleksów białkowych heterodimerycznych kompleksów białkowych, a także gromadzenie bardziej dokładnych i i użytecznych zestawów danych obejmujących cały genom doprowadzi do większej przewidywalności heterodimerycznych kompleksów białkowych. kompleksów białkowych. Nasze narzędzie można pobrać ze strony http://imi.kyushu-u.ac.jp/~om/. --- TŁO: W ciągu ostatnich lat opracowano wysokoprzepustowe metody eksperymentalne, które które generują duże zbiory danych dotyczących interakcji białko-białko (PPI). Jednak ze względu na metodologie eksperymentalne te zbiory danych zawierają błędy, głównie pod względem fałszywie dodatnich zestawów danych, a tym samym obniżają jakość wszelkich uzyskanych informacji. Zazwyczaj te zbiory danych można modelować jako grafy, w których wierzchołki reprezentują białka, a krawędzie pary PPI, dzięki czemu łatwe zastosowanie zautomatyzowanych metod grupowania w celu wykrycia kompleksów białkowych lub innych biologicznie istotnych grup funkcjonalnych. METODY: W niniejszym artykule przedstawiono narzędzie do klastrowania o nazwie GIBA (nazwane od pierwszych znaków pseudonimów jego twórców). pierwszych znaków pseudonimów jego twórców). GIBA implementuje dwuetapową procedurę dwuetapową procedurę dla danego zbioru danych interakcji białko-białko. Najpierw stosowany jest algorytm algorytm klasteryzacji jest stosowany do danych interakcji, a następnie etap filtrowania w celu wygenerowania ostatecznej listy przewidywanych kompleksów. WYNIKI: Skuteczność GIBA została zademonstrowana poprzez analizę 6 różnych zestawów danych interakcji białek drożdży w porównaniu z czterema innymi dostępnymi algorytmami. dostępnymi algorytmami. Porównaliśmy wyniki różnych metod poprzez stosując pięć różnych metryk pomiaru wydajności. Co więcej, parametry parametry metod, które tworzą filtr, zostały sprawdzone pod kątem ich wpływu na wyniki końcowe. wpływają na wyniki końcowe. WNIOSKI: GIBA jest skutecznym i łatwym w użyciu narzędziem do wykrywania kompleksów białkowych kompleksów białkowych z eksperymentalnie zmierzonych sieci interakcji białko-białko. sieci. Wyniki pokazują, że GIBA ma lepszą dokładność przewidywania niż wcześniej opublikowane metody. --- Struktury trzeciorzędowe kompleksów białkowych zapewniają kluczowy wgląd w mechanizmy molekularne mechanizmów molekularnych, które regulują ich funkcje i montaż. Jednakże, rozwiązywanie struktur kompleksów białkowych metodami eksperymentalnymi jest często niż struktur pojedynczych białek. Tutaj opracowaliśmy nową metodę obliczeniowy algorytm dokowania wielu białek, Multi-LZerD, który buduje modele kompleksów modele kompleksów multimerycznych poprzez efektywne ponowne wykorzystanie przewidywań dokowania parami białek składowych. Algorytm genetyczny jest stosowany do eksploracji przestrzeni konformacyjnej przestrzeni konformacyjnej, po której następuje procedura udoskonalania struktury. Test porównawczy na na jedenastu hetero-multimerycznych kompleksach zaowocował niemal natywnymi konformacjami dla wszystkich z wyjątkiem jednego z nich (odchylenie średniokwadratowe mniejsze niż 2,5Å). Pokazujemy również że nasza metoda dobrze radzi sobie z przypadkami dokowania niezwiązanego, przewyższając metodologię, którą można bezpośrednio porównać z naszym podejściem. Multi-LZerD był w stanie w stanie przewidzieć struktury zbliżone do natywnych dla kompleksów multimerycznych o różnych topologiach. topologii. --- Wykrywanie kompleksów białkowych z sieci interakcji białko-białko (PPI) staje się trudnym wyzwaniem w biologii obliczeniowej. staje się trudnym wyzwaniem w biologii obliczeniowej. Istnieje wiele dowodów na to że wiele mechanizmów chorobowych obejmuje kompleksy białkowe, a możliwość przewidywania tych kompleksów jest ważna dla scharakteryzowania danej choroby do celów diagnostycznych i terapeutycznych. Niniejszy artykuł przedstawia nowatorską metodę wykrywania kompleksów białkowych z PPI przy użyciu algorytmu rankingu białek (ProRank). algorytmu rankingu białek (ProRank). ProRank określa ilościowo znaczenie każdego białka na podstawie strukturę interakcji i ewolucyjne relacje między białkami w sieci. Nowatorski sposób identyfikacji istotnych białek, które są znane z ich krytycznej roli w pośredniczeniu w procesach komórkowych i konstruowaniu kompleksów białkowych. kompleksów białkowych. Oceniamy wydajność ProRank przy użyciu dwóch sieci PPI na dwóch referencyjnych zestawach kompleksów białkowych utworzonych z Munich Munich Information Center for Protein Sequence, zawierających odpowiednio 81 i 162 znane kompleksy, odpowiednio. Porównujemy wydajność ProRank z niektórymi z dobrze znanych metodami przewidywania kompleksów białkowych (ClusterONE, CMC, CFinder, MCL, MCode i Core) pod względem precyzji i wycofania. Pokazujemy, że ProRank poprawnie przewiduje więcej kompleksów na konkurencyjnym poziomie precyzji i wycofania. Poziom dokładności osiągnięty przy użyciu ProRank w porównaniu z innymi najnowszymi metodami wykrywania kompleksów białkowych jest silnym argumentem na korzyść proponowanej metody. metody. --- Kompleksy białkowe odgrywają ważną rolę w mechanizmach komórkowych. Identyfikacja kompleksów białkowych w sieciach interakcji białko-białko (PPI) jest pierwszym etapem krok w zrozumieniu organizacji i dynamiki funkcjonowania komórek. Kilka technik eksperymentalnych o wysokiej przepustowości wytwarza dużą ilość interakcji białkowych. interakcji białkowych, które można wykorzystać do przewidywania kompleksów białkowych w sieci PPI. Opracowaliśmy algorytm PROCOMOSS (Protein Complex Detection using wielopodmiotowego podejścia ewolucyjnego opartego na podobieństwie semantycznym) do podziału całej sieci PPI na klastry, które służą jako przewidywane kompleksy białkowe. kompleksy białkowe. Bierzemy pod uwagę zarówno właściwości graficzne sieci PPI, jak i jak i właściwości biologiczne oparte na miarze podobieństwa semantycznego GO jako funkcje celu. jako funkcje celu. W tym przypadku stosowane są trzy różne miary podobieństwa semantycznego do grupowania funkcjonalnie podobnych białek w tych samych klastrach. Zastosowaliśmy algorytm PROCOMOSS na dwóch różnych zestawach danych Saccharomyces cerevisiae w celu znaleźć i przewidzieć kompleksy białkowe. Rzeczywiste zastosowanie PROCOMOSS jest również jest również pokazane tutaj poprzez zastosowanie go w ludzkiej sieci PPI składającej się z różnie wyrażanych genów, na które wpływa rak żołądka. Analiza ontologii genów i i analizy oparte na ścieżkach są również przeprowadzane w celu zbadania biologicznego znaczenia znaczenie wyodrębnionych modułów genów. --- TŁO: Kompleksy białkowe są ważnymi jednostkami organizującymi różne procesy biologiczne w komórce, takie jak procesy biologiczne w komórce, takie jak transdukcja sygnału, ekspresja genów i transmisja molekularna. transmisja molekularna. W większości przypadków białka wykonują swoje wewnętrzne zadania w z ich specyficznymi partnerami, tworząc kompleksy białkowe. Dlatego też wzbogacony katalog kompleksów białkowych w komórce może przyspieszyć dalsze badania w celu wyjaśnienia mechanizmów leżących u podstaw wielu procesów biologicznych. procesów biologicznych. Jednak liczba znanych kompleksów jest wciąż ograniczona. W związku z tym, obliczeniowe przewidywanie problemem jest obliczeniowe przewidywanie kompleksów białkowych z sieci interakcji białko-białko sieci interakcji białko-białko i innych zbiorów danych obejmujących cały genom. METODY: Macropol i in. zaproponowali algorytm przewidywania kompleksów białkowych o nazwie RRW, który wielokrotnie rozszerza bieżący klaster białek zgodnie z wektorem stacjonarnym wektora stacjonarnego losowego spaceru z ponownym uruchomieniem z klastrem, którego białka są jednakowo ważone. Podczas rozszerzania klastra, wszystkie białka w klastrze mają równy wpływ na określenie nowo dodanego białka do klastra. klastra. W tym artykule rozszerzamy algorytm RRW, wprowadzając losowy spacer z restartami z klastrem białek, z których każde jest ważone przez sumę mocnych dowodów na bezpośrednie interakcje fizyczne z udziałem białka. z udziałem białka. Wynikowy algorytm nosi nazwę NWE (Node-Weighted Ekspansja klastrów białek). Te dane interakcji są uzyskiwane z bazy danych WI-PHI. WYNIKI: Zweryfikowaliśmy biologiczne znaczenie wyników przy użyciu w bazie danych CYC2008 i porównaliśmy naszą metodę z RRW i MCL (Markov Clustering). MCL (Markov Clustering), popularną metodą opartą na klastrach, i stwierdziliśmy, że nasz algorytm algorytm przewyższa inne algorytmy. WNIOSKI: Okazało się, że jest to skuteczne podejście w przewidywaniu kompleksów białkowych. białek, z których każde jest ważone przez sumę mocnych dowodów na istnienie kompleksu białkowego. mocnych dowodów potwierdzających bezpośrednie interakcje fizyczne z udziałem białka. z udziałem białka. --- TŁO: Chociaż metody oparte na homologii są jednymi z najczęściej stosowanych metod do przewidywania struktury i funkcji białek, pytanie, czy czy zachowanie sekwencji interfejsu może być skutecznie wykorzystane w w przewidywaniu interfejsów białko-białko było przedmiotem debaty. WYNIKI: Przeanalizowaliśmy ponad 300 000 par sekwencji białkowych ze strukturalnie scharakteryzowanych kompleksów białkowych, w tym zarówno kompleksów obligatoryjnych, jak i przejściowych. i przejściowych. Zidentyfikowaliśmy kryteria podobieństwa sekwencji wymagane dla dokładnego wnioskowania opartego na homologii o resztach interfejsu w sekwencji białka zapytania. Na podstawie tych analiz opracowaliśmy HomPPI, klasę metod opartych na homologii sekwencji do przewidywania kompleksów białkowych. HomPPI, klasę metod opartych na homologii sekwencji do przewidywania reszt interfejsu białko-białko. My przedstawiamy dwa warianty HomPPI: (i) NPS-HomPPI (Non partner-specific HomPPI), który może być używany do przewidywania reszt interfejsu białka zapytania przy braku wiedzy o partnerze interakcji; oraz (ii) PS-HomPPI (HomPPI specyficzny dla partnera), który może być używany do przewidywania reszt interfejsu białka zapytania z określonym białkiem docelowym. Nasze eksperymenty na wzorcowym zestawie danych Nasze eksperymenty na wzorcowym zestawie danych obowiązkowych kompleksów homodimerycznych pokazują, że NPS-HomPPI może niezawodnie przewidywać reszty interfejsu białko-białko w danym białku, ze średnim współczynnikiem korelacji (CC). współczynnikiem korelacji (CC) 0,76, czułością 0,83 i specyficznością 0,78, gdy można wiarygodnie zidentyfikować sekwencje homologiczne białka zapytania. NPS-HomPPI niezawodnie przewiduje również reszty interfejsu wewnętrznie nieuporządkowanych białek. nieuporządkowanych białek. Nasze eksperymenty sugerują, że NPS-HomPPI jest konkurencyjny w stosunku do z kilkoma najnowocześniejszymi serwerami przewidywania interfejsów, w tym tymi, które wykorzystują strukturę białek zapytania. Klasyfikator specyficzny dla partnera, PS-HomPPI może, na dużym zbiorze danych kompleksów przejściowych, przewidzieć pozostałości interfejsu białka zapytania z określonym celem, z CC wynoszącym 0,65, czułością 0,69 i swoistością 0,70, gdy homologi zarówno zapytania i celu mogą być wiarygodnie zidentyfikowane. Serwer internetowy HomPPI jest dostępny pod adresem http://homppi.cs.iastate.edu/. WNIOSKI: Metody oparte na homologii sekwencji oferują klasę obliczeniowo wydajnych i niezawodnych podejść do przewidywania interfejsów białko-białko pozostałości, które uczestniczą w obowiązkowych lub przejściowych interakcjach. Dla białek zapytań zaangażowanych w przejściowe interakcje, niezawodność interfejsu można poprawić, wykorzystując wiedzę o domniemanych partnerach interakcji. partnerów interakcji. --- Identyfikacja interfejsów w kompleksach białkowych jest skuteczna dla funkcji białek i pomaga nam zrozumieć ich rolę w procesach biologicznych. procesach biologicznych. Wraz z wykładniczo rosnącą ilością danych dotyczących sekwencji białek sekwencji białek, badanie nowych metod, które przewidują miejsca interakcji białek na podstawie wyłącznie na podstawie informacji o sekwencji staje się coraz bardziej pilne. Ponieważ kombinacja różnych metod może dać lepsze wyniki niż pojedyncza metoda, przewidywanie miejsc metoda, przewidywanie miejsc interakcji może zostać ulepszone poprzez wykorzystanie różnych metod. W niniejszym artykule opisano nową metodę przewidywania miejsc interakcji na podstawie sekwencji białek poprzez integrację pięciu różnych algorytmów wykorzystujących meta-metodę, głosowanie większościowe i techniki regresji SVMhmm. The "metaPIS" został zaimplementowany do meta-przewidywania. Przeprowadzono ocenę meta-metod przy użyciu niezależnych zestawów danych wykazała, że Majority Vote osiągnęła najwyższy średni współczynnik korelacji Matthewsa (0,181) spośród wszystkich ocenianych metod. ocenianych. Regresja SVM osiągnęła niższy wynik, ale zapewniła bardziej stabilny wynik. wynik. Serwer metaPIS pozwala biologom eksperymentalnym spekulować na temat funkcji białek poprzez identyfikację potencjalnych miejsc interakcji na podstawie sekwencji białek. sekwencji białka. Jako serwer internetowy, metaPIS jest ogólnodostępny pod adresem http://202.116.74.5:84/metapis. --- TŁO: Identyfikacja kompleksów białkowych w dużych sieciach interakcji jest jest kluczowa dla zrozumienia zasad organizacji komórkowej i przewidywania funkcji białek. funkcji białek, co jest jednym z najważniejszych zagadnień w erze postgenomowej. Każde białko może podlegać wielu kompleksom białkowym w rzeczywistych sieciach interakcji białko-białko. sieci interakcji białko-białko. Identyfikacja nakładających się kompleksów białkowych z sieci interakcji białko-białko jest ważnym tematem badawczym. WYNIK: Jako skuteczny algorytm identyfikacji nakładających się struktur modułów, metoda perkolacji kliki (CPM) ma szeroki zakres zastosowań w sieciach społecznych i biologicznych. sieciach społecznych i biologicznych. Jednak dokładność rozpoznawania algorytmu CPM jest niska. Ponadto algorytm CPM nie nadaje się do identyfikacji kompleksów białkowych w skali mezo. kompleksów białkowych w skali mezo, gdy jest stosowany w sieciach interakcji białko-białko sieci interakcji białko-białko. W niniejszym artykule proponujemy nowy model topologiczny poprzez rozszerzenie k-clique algorytmu CPM i wprowadziliśmy ograniczenie odległości. i opracowaliśmy nowy algorytm o nazwie CP-DR oparty na nowym modelu topologicznym do identyfikacji kompleksów białkowych. modelu topologicznym do identyfikacji kompleksów białkowych. W tym nowym algorytmie rozmiar kompleksu białkowego jest ograniczony przez ograniczenie odległości, aby przezwyciężyć niedociągnięcia algorytmu CPM. Algorytm CP-DR został zastosowany do sieci interakcji białek Sacchromyces cerevisiae i identyfikuje wiele dobrze znanych kompleksów. kompleksów. WNIOSKI: Zaproponowany algorytm CP-DR oparty na perkolacji kliki i ograniczeniu odległości i ograniczaniu odległości umożliwia identyfikację gęstych podgrafów w sieciach interakcji białkowych. interakcji białkowych, z których duża liczba odpowiada znanym kompleksom białkowym. kompleksom białkowym. W porównaniu do algorytmu CPM, algorytm CP-DR ma lepszą wydajność. wydajność. --- 1. --- Wraz z dostępnością coraz większej liczby sieci interakcji białko-białko w skali genomu (PPI), zainteresowania badawcze stopniowo przenoszą się na systematyczną analizę tych dużych zbiorów danych. tych dużych zbiorów danych. Kluczowym tematem jest przewidywanie kompleksów białkowych w sieciach PPI poprzez identyfikację klastrów, które są gęsto połączone wewnątrz siebie ale słabo połączone z resztą sieci. W tym artykule przedstawiamy nowy algorytm oparty na topologii, HKC, do wykrywania kompleksów białkowych w sieciach PPI w skali genomu. PPI w skali genomu. HKC wykorzystuje głównie koncepcje najwyższego rdzenia k i spójności do do przewidywania kompleksów białkowych poprzez identyfikację nakładających się klastrów. Eksperymenty na dwóch zestawach danych i dwóch testach porównawczych pokazują, że nasz algorytm ma stosunkowo wysoki współczynnik F i wykazuje lepszą wydajność w porównaniu z niektórymi innymi metodami. --- TŁO: Opracowano wiele podejść obliczeniowych do wykrywania kompleksów białkowych z sieci interakcji białko-białko (PPI). Jednak te sieci PPI są zawsze tworzone na podstawie eksperymentów o wysokiej wydajności. Obecność niewiarygodnych interakcji w sieci PPI sprawia, że zadanie to jest bardzo trudne. METODY: W tym badaniu zaproponowaliśmy filtr Genetic-Algorithm Fuzzy Naïve Bayes (GAFNB) do klasyfikacji kompleksów białkowych z podgrafów kandydujących. Uwzględnia on bierze pod uwagę niewiarygodność i radzi sobie z obecnością niewiarygodnych interakcji w kompleksie białkowym. interakcji w kompleksie białkowym. Najpierw otrzymaliśmy kandydujące kompleksy białkowe za pomocą istniejących popularnych metod. Każdy kandydujący kompleks białkowy jest reprezentowany przez 29 cech graficznych i 266 cech opartych na właściwościach biologicznych. Model GAFNB jest następnie zastosowany do klasyfikacji kandydujących kompleksów na pozytywne lub negatywne. WYNIKI: Nasza ocena wskazuje, że algorytmy identyfikacji kompleksów białkowych z wykorzystaniem modelu GAFNB przewyższają algorytmy oryginalne. Dla oceny modelu GAFNB, porównaliśmy również wydajność GAFNB z Naïve Bayesa (NB). Wyniki pokazują, że GAFNB działa lepiej niż NB. Wskazuje to, że model rozmyty jest bardziej odpowiedni, gdy występuje niewiarygodność. WNIOSKI: Wnioskujemy, że filtrowanie kandydujących kompleksów białkowych za pomocą modelu GAFNB może poprawić skuteczność identyfikacji kompleksów białkowych. Konieczne jest konieczne jest uwzględnienie niewiarygodności w tym zadaniu. --- MOTYWACJA: Kompleksy białkowe są ważne dla zrozumienia zasad organizacji organizacji i funkcji komórek. Wysokowydajne techniki eksperymentalne pozwoliły wytworzyły dużą ilość interakcji białkowych, co umożliwia przewidywanie kompleksów białkowych na podstawie sieci interakcji białko-białko (PPI). Jednak dane dotyczące interakcji białkowych uzyskane w wyniku wysokoprzepustowych eksperymentów są często często związane z wysokim odsetkiem wyników fałszywie dodatnich i fałszywie ujemnych, co sprawia, że co utrudnia dokładne przewidywanie kompleksów. WYNIKI: Używamy iteracyjnej metody punktacji do przypisywania wag parom białek, a waga pary białek wskazuje na wiarygodność interakcji między dwoma białkami. między dwoma białkami. Opracowaliśmy algorytm o nazwie CMC (clustering-based na maksymalnych klikach) do odkrywania kompleksów z ważonej sieci PPI. CMC najpierw generuje wszystkie maksymalne kliki z sieci PPI, a następnie usuwa lub łączy wysoce nakładające się klastry w oparciu o ich wzajemne połączenia. My CMC i wpływ naszej iteracyjnej metody punktacji na CMC. CMC. Nasze wyniki pokazują, że: (i) iteracyjna metoda punktacji może znacznie poprawić wydajność CMC; (ii) iteracyjna metoda punktacji może skutecznie zmniejszyć wpływ losowego szumu na wydajność CMC; (iii) iteracyjna metoda punktacji może również poprawić wydajność innych metod przewidywania kompleksów białkowych kompleksów białkowych i zmniejszyć wpływ losowego szumu na ich wydajność; oraz i (iv) CMC jest skutecznym podejściem do przewidywania kompleksów białkowych na podstawie sieci interakcji białek. INFORMACJE DODATKOWE: Dane uzupełniające są dostępne na stronie Bioinformatics online. --- Wysokoprzepustowe technologie eksperymentalne, wraz z przewidywaniami obliczeniowymi, przyczyniły się do powstania wielkoskalowych interaktomów dla wielu organizmów. Identyfikacja kompleksów białkowych z tych sieci interakcyjnych ma kluczowe znaczenie dla do zrozumienia zasad organizacji komórkowej i przewidywania funkcji białek. Kompleksy białkowe są zwykle uważane za gęste podgrafy. Jednak rzeczywiste kompleksy białkowe nie zawsze mają wysoce połączone topologie. W tym artykule, zaproponowano nowatorską metodę identyfikacji kompleksów białkowych o nazwie EPOF, wykorzystującą niezbędne białka i lokalną metrykę kondycji wierzchołków. W EPOF kliki w podsieci podsieci, która składa się z niezbędnych białek, są najpierw uważane za nasiona, które są uporządkowane zgodnie z ich rozmiarem i liczbą sąsiadów. ich sąsiadów. Kompleks białkowy jest rozszerzany z nasion na podstawie oceny wartości fitness jego sąsiadów. Następnie podobna procedura jest stosowana do klików zidentyfikowanych w podsieci, która składa się z białek, które nie zostały zgrupowane w pierwszym kroku. Gdy EPOF identyfikuje kompleksy poprzez rozszerzanie kliki istotnych białek, istotne białka mają wyższy priorytet i niższy próg. wyższy priorytet i niższy próg. Kiedy identyfikuje kompleksy poprzez kliki białek nieistotnych, białka nieistotne mają wyższy priorytet i niższy próg. niższy próg. Wreszcie, w ostatnim kroku, wyprowadzamy zidentyfikowany zestaw kompleksów. Proponowany algorytm EPOF jest stosowany do nieważonych i ważonych sieci interakcji sieci interakcji S. cerevisiae i wykrywa wiele dobrze znanych kompleksów białkowych. kompleksów białkowych. Porównujemy wydajność EPOF z innymi dziesięcioma wcześniejszymi algorytmami, w tym EAGLE, NFC, MCODE, DPClus, IPCA, CPM, MCL, CMC, SPICi i Core-Attachment. Wyniki eksperymentalne pokazują, że EPOF przewyższa inne wcześniejsze konkurencyjne algorytmy pod względem dopasowania do znanych kompleksów, czułości, specyficzności, miary f, wzbogacenia funkcji i dokładności. Program i i powiązane pliki są dostępne na stronie https://github.com/gangchen/epof. --- Aby ułatwić realizację funkcji biologicznych, białka są często w kompleksy. Podczas gdy techniki obliczeniowe są wykorzystywane do przewidywania tych kompleksów, szczegółowe zrozumienie ich organizacji pozostaje pozostaje niewystarczające. Oprócz kompleksów, które znajdują się w bardzo gęstych regionach sieci interakcji białek, w których większość algorytmów sieci interakcji białek, które większość algorytmów jest w stanie zidentyfikować, obserwujemy że wiele innych kompleksów, choć nie znajduje się w bardzo gęstych regionach, znajduje się w regionach o niskiej gęstości sąsiedztwa. regionach o niskiej gęstości sąsiedztwa. Opracowaliśmy algorytm do identyfikacji kompleksów białkowych, biorąc pod uwagę te dwa typy kompleksów oddzielnie. Testujemy testujemy nasz algorytm na kilku sieciach interakcji białek drożdży i pokazujemy, że że nasz algorytm jest w stanie identyfikować kompleksy dokładniej niż istniejące algorytmy. algorytmy. Oprogramowanie NDComplex do implementacji algorytmu jest dostępny na stronie http://faculty.cse.tamu.edu/shsze/ndcomplex. --- MOTYWACJA: Tandemowa spektrometria mas (MS/MS) jest dominującym podejściem do wysokoprzepustowego profilowania modyfikacji potranslacyjnych (PTM). Chociaż obecne najnowocześniejsze algorytmy ślepej analizy spektralnej PTM mogą przewidzieć tysiące zmodyfikowanych peptydów (przewidywania PTM) w eksperymencie MS/MS, znaczny odsetek tych przewidywań ma niedokładne oszacowania masy modyfikacji i fałszywe przypisania miejsc modyfikacji. Problem ten można rozwiązać poprzez postprocessing przewidywań PTM za pomocą algorytmu udoskonalania PTM. My opracowaliśmy nowy algorytm rafinacji PTM, iPTMClust, który rozszerza niedawno wprowadzony algorytm rafinacji PTM. wprowadzony algorytm rafinacji PTM PTMClust i wykorzystuje nieparametryczny model bayesowski model, aby lepiej uwzględnić niepewności dotyczące ilości i tożsamości PTM w danych wejściowych. Zastosowanie tego nowego podejścia do modelowania umożliwia iPTMClust zapewnić wynik zaufania dla każdego miejsca modyfikacji, który pozwala na dostrojenie i interpretację wynikowych przewidywań PTM. WYNIKI: Głównym celem iPTMClust jest poprawa jakości przewidywań PTM. przewidywań. Po pierwsze, aby zademonstrować, że iPTMClust tworzy sensowne i dokładne klastry, porównujemy go z klasteryzacją k-średnich, mieszaninami Gaussa (MOG) i PTMClust na syntetycznie wygenerowanym zbiorze danych PTM. Po drugie, w dwóch oddzielnych eksperymentach porównawczych wykorzystujących dane PTM pobrane z fosfopeptydu i badania proteomu drożdży, pokazujemy, że iPTMClust przewyższa najnowocześniejsze metody przewidywania i udoskonalania PTM algorytmy przewidywania i udoskonalania PTM, w tym PTMClust. Na koniec zilustrować ogólną stosowalność naszego nowego podejścia na zestawie ludzkich danych chromatyny, gdzie jesteśmy w stanie zidentyfikować nowe, przypuszczalnie zmodyfikowane peptydy i miejsca modyfikacji, które mogą być zaangażowane w tworzenie i regulację kompleksów białkowych. Nasza metoda ułatwia dokładne profilowanie PTM profilowanie, co jest ważnym krokiem w zrozumieniu mechanizmów stojących za wielu procesów biologicznych i powinna być integralną częścią każdego badania proteomicznego. DOSTĘPNOŚĆ: Nasz algorytm jest zaimplementowany w języku Java i jest dostępny bezpłatnie do do użytku akademickiego na stronie http://genes.toronto.edu. INFORMACJE DODATKOWE: Dane uzupełniające są dostępne na stronie Bioinformatics online. --- Niniejszy artykuł przedstawia strukturę do przewidywania interakcji białko-białko (PPI), który integruje informacje oparte na strukturze z innymi adnotacjami funkcjonalnymi, np. GO, koekspresją i kolokalizacją itp., Biorąc pod uwagę dwie sekwencje białkowe, technika przewidywania interakcji oparta na strukturze łączy te informacje z innymi funkcjonalnymi adnotacjami. biorąc pod uwagę dwie sekwencje białkowe, technika przewidywania interakcji oparta na strukturze tych dwóch sekwencji do wszystkich kompleksów białkowych w PDB, a następnie wybiera najlepsze potencjalne dopasowanie. potencjalne dopasowanie. Na podstawie tego dopasowania informacje strukturalne są włączane do regresji logistycznej, aby ocenić prawdopodobieństwo interakcji tych dwóch białek. interakcji. W artykule opisano również klasyfikator lasu losowego, który może skutecznie łączyć wyniki przewidywania oparte na strukturze i inne funkcjonalne adnotacje funkcjonalne w celu przewidywania interakcji białek. Wyniki eksperymentów wskazują, że moc predykcyjna metody opartej na strukturze jest lepsza niż niż wiele innych źródeł informacji. Ponadto połączenie metody opartej na strukturze z innymi źródłami informacji pozwala nam osiągnąć lepszą wydajność niż wtedy, gdy informacje o strukturze nie są używane. Przetestowaliśmy również naszą metodę na zestawie około 1000 genów drożdży i, co ciekawe, przewidywana sieć interakcji jest siecią bezskalową. jest siecią bezskalową. Nasza metoda przewidziała kilka potencjalnych interakcje z udziałem drożdżowych homologów ludzkich białek związanych z chorobami. INFORMACJE UZUPEŁNIAJĄCE: http://theory.csail.mit.edu/struct2net --- TŁO: Interakcje białko-białko (PPI) odgrywają kluczową rolę w określaniu wyników większości procesów komórkowych. wyniku większości procesów komórkowych. Prawidłowa identyfikacja i prawidłowa identyfikacja i charakterystyka interakcji białkowych i sieci, które obejmują, ma kluczowe znaczenie dla zrozumienia mechanizmów molekularnych w komórce. Techniki na dużą skalę, takie jak testy pull down i tandemowe oczyszczanie powinowactwa są wykorzystywane do wykrywania interakcji białkowych w organizmie. Obecnie, stosunkowo nowe metody o wysokiej przepustowości, takie jak hybryda drożdży, spektrometria mas, mikromacierze i wyświetlanie fagów są również wykorzystywane do ujawniania sieci interakcji białkowych. sieci interakcji białkowych. WYNIKI: W tym artykule oceniliśmy cztery różne algorytmy grupowania przy użyciu sześciu różnych zestawów danych interakcji. sześciu różnych zestawów danych interakcji. Sparametryzowaliśmy algorytmy MCL, Spectral, RNSC i Affinity Propagation i zastosowaliśmy je do sześciu zestawów danych PPI wytworzonych eksperymentalnie za pomocą metod Yeast 2 Hybrid (Y2H) i Tandem Affinity Purification (TAP) metody. Przewidywane klastry, tak zwane kompleksy białkowe, zostały następnie porównane i porównane z już znanymi kompleksami przechowywanymi w opublikowanych bazach danych. WNIOSKI: Chociaż wyniki mogą się różnić w zależności od parametryzacji, algorytmy MCL i RNSC wydają się być bardziej obiecujące i dokładniejsze w przewidywaniu kompleksów PPI. kompleksów. Co więcej, przewidują one więcej kompleksów niż inne recenzowane algorytmy w liczbach bezwzględnych. Z drugiej strony algorytm grupowania spektralnego osiąga najwyższy prawidłowy wskaźnik predykcji w naszych eksperymentach. Jednakże, jest on prawie zawsze przewyższa zarówno RNSC, jak i MCL pod względem dokładności geometrycznej. dokładności, podczas gdy generuje najmniej poprawnych klastrów niż jakikolwiek inny analizowany algorytm. algorytmów. W tym artykule przedstawiono różne wskaźniki służące do oceny dokładności dokładności takich przewidywań, które zostały przedstawione w poniższym tekście. Materiał uzupełniający można znaleźć na stronie: http://www.bioacademy.gr/bioinformatics/projects/ppireview.htm.
Lista algorytmów odpowiednich do przewidywania kompleksów białkowych
Interakcje białko-białko (PPI) odgrywają kluczową rolę w określaniu wyniku większości procesów komórkowych. Prawidłowa identyfikacja i charakterystyka interakcji białkowych i sieci, które one obejmują, ma kluczowe znaczenie dla zrozumienia mechanizmów molekularnych w komórce. W celu wykrycia interakcji białkowych w organizmie stosuje się techniki na dużą skalę, takie jak testy pull down i tandemowe oczyszczanie powinowactwa. Obecnie stosunkowo nowe metody o wysokiej przepustowości, takie jak hybrydyzacja drożdży, spektrometria mas, mikromacierze i wyświetlanie fagów, są również wykorzystywane do ujawniania sieci interakcji białkowych. Niektóre odpowiednie algorytmy do przewidywania kompleksów białkowych to Naive Bayes Classifier, Negatome, Support Vector Machine, PEWCC, iPTMClust, NDComplex, PROCOMOSS, PPI network, metaPIS, EPOF, EAGLE, NFC, MCODE, DPClus, IPCA, CPM, MCL, CMC, SPICi, Core-Attachment, ProRank, ClusterONE, CFinder, Spectral, RNSC, Affinity Propagation, HKC, NWE, CP-DR, Struct2net i PIPE.