論文の概要: A Supervised Machine Learning Approach for Sequence Based Protein-protein Interaction (PPI) Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.12659v1
• Date: Wed, 23 Mar 2022 18:27:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-25 15:28:57.586705
• Title: A Supervised Machine Learning Approach for Sequence Based Protein-protein Interaction (PPI) Prediction
• Title（参考訳）: シーケンスベースタンパク質間相互作用(PPI)予測のための機械学習手法
• Authors: Soumyadeep Debnath and Ayatullah Faruk Mollah
• Abstract要約: 計算タンパク質間相互作用(PPI)予測技術は、時間、コスト、偽陽性相互作用の低減に大きく貢献する。 提案したソリューションをSeqPIPコンペティションの結果とともに紹介した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.916874464940376
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Computational protein-protein interaction (PPI) prediction techniques can contribute greatly in reducing time, cost and false-positive interactions compared to experimental approaches. Sequence is one of the key and primary information of proteins that plays a crucial role in PPI prediction. Several machine learning approaches have been applied to exploit the characteristics of PPI datasets. However, these datasets greatly influence the performance of predicting models. So, care should be taken on both dataset curation as well as design of predictive models. Here, we have described our submitted solution with the results of the SeqPIP competition whose objective was to develop comprehensive PPI predictive models from sequence information with high-quality bias-free interaction datasets. A training set of 2000 positive and 2000 negative interactions with sequences was given to us. Our method was evaluated with three independent high-quality interaction test datasets and with other competitors solutions.
• Abstract（参考訳）: 計算タンパク質間相互作用(PPI)予測技術は, 実験手法と比較して時間, コスト, 偽陽性相互作用の低減に大きく寄与する。 配列は、PPI予測において重要な役割を果たすタンパク質の鍵および一次情報の一つである。 PPIデータセットの特徴を利用するために、いくつかの機械学習アプローチが適用されている。 しかし、これらのデータセットは予測モデルの性能に大きな影響を及ぼす。 したがって、データセットのキュレーションと予測モデルの設計の両方に注意する必要がある。 そこで本研究では,高品質なバイアスフリーインタラクションデータセットを用いたシーケンス情報に基づく包括的ppi予測モデルの開発を目的としたseqpipコンペティションの結果について述べる。 2000の正と負の相互作用のトレーニングセットを我々に与えた。 本手法は,3つの独立した高品質インタラクションテストデータセットと,他の競合ソリューションを用いて評価した。

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