論文の概要: SCMPPI: Supervised Contrastive Multimodal Framework for Predicting Protein-Protein Interactions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.02698v3
• Date: Sun, 27 Apr 2025 12:55:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:52.376186
• Title: SCMPPI: Supervised Contrastive Multimodal Framework for Predicting Protein-Protein Interactions
• Title（参考訳）: SCMPPI:タンパク質とタンパク質の相互作用を予測するためのコントラスト・マルチモーダル・フレームワーク
• Authors: Shengrui XU, Tianchi Lu, Zikun Wang, Jixiu Zhai,
• Abstract要約: 本稿では,タンパク質-タンパク質相互作用予測のための新しい教師付きコントラスト型マルチモーダルフレームワークSCMPPIを提案する。 8つのベンチマークデータセットの実験では、最先端の精度(98.13%)とAUC(99.69%)と優れたクロス種一般化が示されている。 CD9ネットワーク、Wnt経路解析、がん特異的ネットワークで成功した応用は、さらに疾患標的発見の可能性を強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Protein-protein interaction (PPI) prediction plays a pivotal role in deciphering cellular functions and disease mechanisms. To address the limitations of traditional experimental methods and existing computational approaches in cross-modal feature fusion and false-negative suppression, we propose SCMPPI-a novel supervised contrastive multimodal framework. By effectively integrating sequence-based features (AAC, DPC, ESMC-CKSAAP) with network topology (Node2Vec embeddings) and incorporating an enhanced contrastive learning strategy with negative sample filtering, SCMPPI achieves superior prediction performance. Extensive experiments on eight benchmark datasets demonstrate its state-of-the-art accuracy(98.13%) and AUC(99.69%), along with excellent cross-species generalization (AUC>99%). Successful applications in CD9 networks, Wnt pathway analysis, and cancer-specific networks further highlight its potential for disease target discovery, establishing SCMPPI as a powerful tool for multimodal biological data analysis.
• Abstract（参考訳）: タンパク質-タンパク質相互作用(PPI)予測は、細胞機能と疾患機構の解読において重要な役割を担っている。 クロスモーダルな特徴融合と偽陰性抑圧における従来の実験手法と既存の計算手法の限界に対処するため、SCMPPIは、新しい教師付きコントラッシブ・マルチモーダル・フレームワークである。 シーケンスベースの特徴(AAC, DPC, ESMC-CKSAAP)をネットワークトポロジ(Node2Vec埋め込み)と効果的に統合し, 負のサンプルフィルタリングで強化されたコントラスト学習戦略を取り入れることで, SCMPPIの予測性能が向上する。 8つのベンチマークデータセットの大規模な実験では、最先端の精度(98.13%)とAUC(99.69%)と優れたクロス種一般化(AUC>99%)が示されている。 CD9ネットワーク、Wnt経路解析、がん特異的ネットワークで成功した応用は、病気の標的発見の可能性をさらに強調し、SCMPPIをマルチモーダルな生物学的データ分析の強力なツールとして確立した。

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