Predikce funkce proteinu je náročný úkol v oblasti bioinformatiky. Zatímco predikce struktury proteinu dosáhla významného pokroku, přesné určení funkce proteinu zůstává omezeno nedostatkem dostupných anotací funkcí a složitostí proteinových interakcí. Nedávná studie publikovaná v časopise Nature Machine Intelligence představuje novou metodu nazvanou DeepGO-SE, která se snaží tyto výzvy řešit.
DeepGO-SE využívá rozsáhlý předtrénovaný proteinový jazykový model k predikci funkcí gene ontology (GO) z proteinových sekvencí. Na rozdíl od tradičních metod, které spoléhají na podobnost sekvencí, DeepGO-SE zahrnuje znalosti z formálních axiomů z GO, aby vylepšil predikce. Pomocí sémantické dedukce, která zohledňuje pravdivost více přibližných modelů, DeepGO-SE překonává základní metody v predikci proteinových funkcí.
Výzkumníci zhodnotili DeepGO-SE pomocí datasetu UniProtKB/Swiss-Prot a zjistili, že předčil ostatní metody ve všech třech subontologiích GO. Pokud jde o molekulární funkce, DeepGO-SE dosáhl maximálního F měřítka (F max) 0,554, předčil metody DeepGoZero a MLP. V biologických procesech dosáhlo DeepGO-SE F max (0,432), což je o 8 % vyšší než DeepGraphGO. V případě buněčných komponent dosáhl DeepGO-SE F max 0,721.
Pro další zlepšení predikcí výzkumníci upravili vstupní vektory DeepGO-SE tím, že zahrnuli další informace o interakcích protein-protein (PPI). Toto sloučení vylepšilo predikci biologických procesů, zatímco mírně snížilo přesnost molekulárních funkcí. DeepGO-SE prokázal vynikající výkonnost ve srovnání s jinými metodami při predikci proteinových funkcí pomocí datasetu neXtPro.
Byla také provedena studie ablace ke zjištění přínosu jednotlivých komponent pro modely. Odebrání konkrétních ztrátových funkcí mělo různý dopad na výkon, což zdůrazňuje důležitost různých komponent pro přesné predikce.
Závěrem DeepGO-SE představuje slibný přístup k predikci funkce proteinů pomocí předtrénovaného proteinového jazykového modelu, znalostí z GO a informací o PPI. Tato metoda dosahuje vynikajících výsledků ve srovnání s existujícími metodami a nabízí potenciál pro další zlepšení v oblasti bioinformatiky. Vzhledem k tomu, že studie zdůrazňuje potřebu metod, které předpovídají interakce pro nové proteiny, budou se budoucí výzkum může zaměřit na vývoj algoritmů, které se spoléhají pouze na proteinové sekvence, aby tato omezení překonaly.
Časté dotazy:
1. Co je predikce funkce proteinu?
Predikce funkce proteinu je úkol určování konkrétní role nebo funkce proteinu v biologickém systému.
2. Jaké jsou výzvy v predikci funkce proteinu?
Nedostatek dostupných anotací funkcí a složitost proteinových interakcí představují výzvy při přesném určování funkce proteinů.
3. Co je DeepGO-SE?
DeepGO-SE je nová metoda, která používá rozsáhlý předtrénovaný proteinový jazykový model k predikci funkcí gene ontology (GO) z proteinových sekvencí. Zahrnuje znalosti z formálních axiomů z GO k vylepšení predikcí.
4. Jak se DeepGO-SE liší od tradičních metod?
Na rozdíl od tradičních metod, které spoléhají na podobnost sekvencí, DeepGO-SE využívá sémantickou dedukci k zohlednění pravdivosti více přibližných modelů, což vede k vylepšeným predikcím.
5. Jak byl DeepGO-SE zhodnocen?
DeepGO-SE byl zhodnocen pomocí datasetu UniProtKB/Swiss-Prot a v předpovídání proteinových funkcí předčil ostatní metody ve všech třech subontologiích GO, včetně molekulárních funkcí, biologických procesů a buněčných komponent.
6. Jaký je vliv zahrnutí informací o interakcích protein-protein?
Zahrnutí dalších informací o interakcích protein-protein (PPI) zlepšilo predikci biologických procesů, zatímco mírně snížilo přesnost molekulárních funkcí.
7. Jaký je výkon DeepGO-SE ve srovnání s jinými metodami?
DeepGO-SE prokázal vynikající výkon ve srovnání s jinými metodami, včetně DeepGoZero, MLP a DeepGraphGO, při predikci proteinových funkcí pomocí datasetu neXtPro.
8. Jaký byl výsledek studie ablace?
Studie ablace odhalila, že odebrání konkrétních ztrátových funkcí mělo různý dopad na výkon, což zdůrazňuje důležitost různých komponent pro přesné predikce.
9. Jaký je potenciál DeepGO-SE?
DeepGO-SE představuje slibný přístup k predikci funkce proteinů a má potenciál pro další zlepšení v oblasti bioinformatiky. Řeší potřebu metod, které předpovídají interakce pro nové proteiny.
Definice:
– Bioinformatika: Použití výpočetních metod k analýze biologických dat, zejména v oblasti genomiky.
– Proteinové sekvence: Řada aminokyselin, které tvoří protein.
– Gene Ontology (GO): Standardizovaný systém definování a kategorizace genových a proteinových funkcí.
– Sémantická dedukce: Vztah mezi dvěma tvrzeními, kdy pravda jednoho tvrzení logicky implikuje pravdu druhého tvrzení.
– UniProtKB/Swiss-Prot: Komplexní databáze proteinových sekvencí obsahující úplně anotované a přezkoumané položky.
– Protein-proteinové interakce (PPI): Fyzické interakce mezi dvěma nebo více proteiny v buňce.
Navrhované související odkazy:
– Nature Machine Intelligence
– UniProtKB
The source of the article is from the blog mgz.com.tw