کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4947931 | 1439599 | 2017 | 6 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
An improved sequence-based prediction protocol for protein-protein interactions using amino acids substitution matrix and rotation forest ensemble classifiers
ترجمه فارسی عنوان
یک پروتکل پیش بینی پیشرفته مبتنی بر دنباله برای متابولیسم پروتئین-پروتئین با استفاده از ماتریس جایگزینی آمینواسیدها و طبقه بندی دسته جنگل چرخش
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
تعامل پروتئین-پروتئین، ماتریس جایگزینی، جنگل چرخش دنباله پروتئین، دسته بندی گروهی،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
Protein-protein Interactions (PPIs) play important roles in a wide variety of cellular processes, including metabolic cycles, DNA transcription and replication, and signaling cascades. High-throughput biological experiments for identifying PPIs are beginning to provide valuable information about the complexity of PPI networks, but are expensive, cumbersome, and extremely time-consuming. Hence, there is a need for accurate and robust computational methods for predicting PPIs. In this article, a sequence-based approach is proposed by combining a novel amino acid substitution matrix feature representation and Rotation Forest (RF) classifier. Given the protein sequences as input, the proposed method predicts whether or not the pair of proteins interacts. When performed on the PPI data of Saccharomyces cerevisiae, the proposed method achieved 93.74% prediction accuracy with 90.05% sensitivity at the precision of 97.08%. Extensive experiments are performed to compare our method with the existing sequence-based method. Experimental results demonstrate that PPIs can be reliably predicted using only sequence-derived information. Achieved results show that the proposed approach offers an inexpensive method for computational construction of PPI networks, so it can be a useful supplementary tool for future proteomics studies.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 228, 8 March 2017, Pages 277-282
Journal: Neurocomputing - Volume 228, 8 March 2017, Pages 277-282
نویسندگان
Zhu-Hong You, Xiao Li, Keith CC Chan,