Protein function prediction from dynamic protein interaction network using gene expression data

功能(生物学) 基因表达 蛋白质功能预测 计算生物学 基因 蛋白质功能 表达式(计算机科学) 计算机科学 生物 生物系统 遗传学 程序设计语言
作者
Sovan Saha,Abhimanyu Prasad,Piyali Chatterjee,Subhadip Basu,Mita Nasipuri
出处
期刊:Journal of Bioinformatics and Computational Biology [World Scientific]
卷期号:17 (04): 1950025-1950025 被引量:11
标识
DOI:10.1142/s0219720019500252
摘要

Computational prediction of functional annotation of proteins is an uphill task. There is an ever increasing gap between functional characterization of protein sequences and deluge of protein sequences generated by large-scale sequencing projects. The dynamic nature of protein interactions is frequently observed which is mostly influenced by any new change of state or change in stimuli. Functional characterization of proteins can be inferred from their interactions with each other, which is dynamic in nature. In this work, we have used a dynamic protein-protein interaction network (PPIN), time course gene expression data and protein sequence information for prediction of functional annotation of proteins. During progression of a particular function, it has also been observed that not all the proteins are active at all time points. For unannotated active proteins, our proposed methodology explores the dynamic PPIN consisting of level-1 and level-2 neighboring proteins at different time points, filtered by Damerau-Levenshtein edit distance to estimate the similarity between two protein sequences and coefficient variation methods to assess the strength of an edge in a network. Finally, from the filtered dynamic PPIN, at each time point, functional annotations of the level-2 proteins are assigned to the unknown and unannotated active proteins through the level-1 neighbor, following a bottom-up strategy. Our proposed methodology achieves an average precision, recall and F-Score of 0.59, 0.76 and 0.61 respectively, which is significantly higher than the reported state-of-the-art methods.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
大幅提高文件上传限制,最高150M (2024-4-1)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
秋之至完成签到,获得积分10
1秒前
喜悦的板凳完成签到 ,获得积分10
2秒前
文竹薄荷完成签到 ,获得积分10
3秒前
ccc完成签到,获得积分10
3秒前
踏雪飞鸿完成签到,获得积分10
4秒前
只想顺利毕业的科研狗完成签到,获得积分10
4秒前
xueshidaheng完成签到,获得积分10
6秒前
风中的老九完成签到,获得积分10
8秒前
Brief完成签到,获得积分10
8秒前
深情安青应助科研通管家采纳,获得10
10秒前
benben应助科研通管家采纳,获得10
10秒前
Jason完成签到 ,获得积分10
11秒前
duxh123完成签到 ,获得积分10
11秒前
秃然完成签到 ,获得积分10
22秒前
zhang005on完成签到,获得积分10
22秒前
陈曦完成签到,获得积分10
36秒前
Dr.Zheng完成签到 ,获得积分10
49秒前
南风完成签到 ,获得积分10
1分钟前
浠苒完成签到 ,获得积分10
1分钟前
小学生完成签到,获得积分10
1分钟前
原点完成签到 ,获得积分10
1分钟前
困困困完成签到 ,获得积分10
1分钟前
廉洁完成签到,获得积分10
1分钟前
阡陌完成签到,获得积分10
1分钟前
单薄广山完成签到,获得积分10
1分钟前
123完成签到 ,获得积分10
1分钟前
肉肉完成签到 ,获得积分10
1分钟前
爱学习的小白完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
PV YTT完成签到,获得积分10
1分钟前
曾建完成签到 ,获得积分10
1分钟前
八乙基环辛四烯完成签到,获得积分10
2分钟前
2分钟前
benben应助科研通管家采纳,获得10
2分钟前
猫沫沫829发布了新的文献求助10
2分钟前
matilda完成签到 ,获得积分10
2分钟前
小白完成签到 ,获得积分10
2分钟前
ANT完成签到 ,获得积分10
2分钟前
AHA完成签到,获得积分10
2分钟前
2分钟前
高分求助中
请在求助之前详细阅读求助说明!!!! 20000
Sphäroguß als Werkstoff für Behälter zur Beförderung, Zwischen- und Endlagerung radioaktiver Stoffe - Untersuchung zu alternativen Eignungsnachweisen: Zusammenfassender Abschlußbericht 1500
One Man Talking: Selected Essays of Shao Xunmei, 1929–1939 1000
Yuwu Song, Biographical Dictionary of the People's Republic of China 700
[Lambert-Eaton syndrome without calcium channel autoantibodies] 520
The Three Stars Each: The Astrolabes and Related Texts 500
A radiographic standard of reference for the growing knee 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 有机化学 工程类 生物化学 纳米技术 物理 内科学 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 电极 光电子学 量子力学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 2468888
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 2136196
关于积分的说明 5442921
捐赠科研通 1860798
什么是DOI,文献DOI怎么找? 925473
版权声明 562694
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 495093