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基于蛋白质-蛋白质相互作用数据评估蛋白质功能预测准确性

Assessment of prediction accuracy of protein function from protein--protein interaction data.

作者信息

Hishigaki H, Nakai K, Ono T, Tanigami A, Takagi T

机构信息

Laboratory of Genome Database, Human Genome Center, Institute of Medical Science, The University of Tokyo, 4-6-1 Shirokanedai Minato-ku, Tokyo 108-8639, Japan.

出版信息

Yeast. 2001 Apr;18(6):523-31. doi: 10.1002/yea.706.

DOI:10.1002/yea.706
PMID:11284008
Abstract

Functional prediction of open reading frames coded in the genome is one of the most important tasks in yeast genomics. Among a number of large-scale experiments for assigning certain functional classes to proteins, experiments determining protein-protein interaction are especially important because interacting proteins usually have the same function. Thus, it seems possible to predict the function of a protein when the function of its interacting partner is known. However, in vitro experiments often suffer from artifacts and a protein can often have multiple binding partners with different functions. We developed an objective prediction method that can systematically include the information of indirect interaction. Our method can predict the subcellular localization, the cellular role and the biochemical function of yeast proteins with accuracies of 72.7%, 63.6% and 52.7%, respectively. The prediction accuracy rises for proteins with more than three binding partners and thus we present the open prediction results for 16 such proteins.

摘要

对基因组中编码的开放阅读框进行功能预测是酵母基因组学中最重要的任务之一。在众多将某些功能类别赋予蛋白质的大规模实验中,确定蛋白质 - 蛋白质相互作用的实验尤为重要,因为相互作用的蛋白质通常具有相同的功能。因此,当已知其相互作用伙伴的功能时,似乎有可能预测一种蛋白质的功能。然而,体外实验常常受到假象的影响,并且一种蛋白质通常可以有多个具有不同功能的结合伙伴。我们开发了一种客观的预测方法,该方法可以系统地纳入间接相互作用的信息。我们的方法可以分别以72.7%、63.6%和52.7%的准确率预测酵母蛋白质的亚细胞定位、细胞作用和生化功能。对于具有三个以上结合伙伴的蛋白质,预测准确率会提高,因此我们展示了16种此类蛋白质的公开预测结果。

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