Predicția funcției proteinelor reprezintă o sarcină dificilă în domeniul bioinformaticii. În timp ce predicția structurii proteinelor a înregistrat progrese semnificative, determinarea precisă a funcției proteinelor este limitată de lipsa de adnotări privind funcțiile disponibile și de complexitatea interacțiunilor proteinelor. Cu toate acestea, un studiu recent publicat în revista Nature Machine Intelligence introduce o metodă nouă numită DeepGO-SE care își propune să abordeze aceste provocări.
DeepGO-SE utilizează un model lingvistic proteinic pre-antrenat pentru a prezice funcțiile ontologiei genelor (GO) din secvențele de proteine. Spre deosebire de metodele tradiționale care se bazează pe similaritatea secvențelor, DeepGO-SE incorporează cunoștințe de bază din axiomele formale din GO-uri pentru a îmbunătăți predicțiile. Prin utilizarea implicației semantice, care ia în considerare veridicitatea mai multor modele aproximative, DeepGO-SE depășește metodele de bază în predicția funcțiilor proteinelor.
Cercetătorii au evaluat DeepGO-SE utilizând setul de date UniProtKB/Swiss-Prot și au constatat că acesta a depășit alte metode în toate cele trei sub-ontologii ale GO-ului. În ceea ce privește funcțiile moleculare, DeepGO-SE a atins o măsură F maximă (F max) de 0,554, depășind metodele DeepGoZero și MLP. Pentru procesele biologice, F max-ul DeepGO-SE (0,432) a fost cu 8% mai mare decât DeepGraphGO. În componente celulare, DeepGO-SE a obținut o F max de 0,721.
Pentru a îmbunătăți în continuare predicțiile, cercetătorii au modificat vectorii de intrare ai DeepGO-SE prin încorporarea informațiilor suplimentare despre interacțiunile proteine-proteină (PPIs). Această integrare a îmbunătățit predicția proceselor biologice, în timp ce a redus ușor acuratețea funcțiilor moleculare. De remarcat faptul că DeepGO-SE a demonstrat performanțe superioare în comparație cu alte metode în predicția funcțiilor proteinelor utilizând setul de date neXtPro.
De asemenea, s-a efectuat un studiu de ablație pentru a evalua contribuția componentelor individuale la modele. Eliminarea anumitor funcții de pierdere a avut impacte variate asupra performanței, evidențiind importanța diferitelor componente pentru predicții precise.
În concluzie, DeepGO-SE prezintă o abordare promițătoare în predicția funcției proteinelor prin utilizarea unui model lingvistic pre-antrenat al proteinelor, cunoștințe de bază ale GO-ului și informații despre interacțiunile proteină-proteină. Această metodă demonstrează performanțe superioare în comparație cu metodele existente și prezintă potențial pentru îmbunătățiri ulterioare în domeniul bioinformaticii. Deoarece studiul subliniază nevoia de metode care să prevadă interacțiunile pentru proteinele noi, cercetările viitoare pot fi concentrate pe dezvoltarea algoritmilor care se bazează exclusiv pe secvențele de proteine pentru a depăși această limitare.
Întrebări frecvente:
1. Ce este predicția funcției proteinelor?
Predicția funcției proteinelor este sarcina de a determina rolul sau funcția specifică a unei proteine într-un sistem biologic.
2. Care sunt provocările în predicția funcției proteinelor?
Scăderea disponibilității adnotărilor privind funcțiile și complexitatea interacțiunilor proteinelor reprezintă provocări în determinarea precisă a funcției proteinelor.
3. Ce este DeepGO-SE?
DeepGO-SE este o metodă nouă care utilizează un model lingvistic proteinic pre-antrenat pentru a prezice funcțiile ontologiei genelor (GO) din secvențele de proteine. Aceasta încorporează cunoștințe de bază din axiomele formale ale GO-ului pentru a îmbunătăți predicțiile.
4. Cum se diferențiază DeepGO-SE față de metodele tradiționale?
Spre deosebire de metodele tradiționale care se bazează pe similaritatea secvențelor, DeepGO-SE utilizează implicația semantică pentru a lua în considerare veridicitatea mai multor modele aproximative, obținând predicții îmbunătățite.
5. Cum a fost evaluat DeepGO-SE?
DeepGO-SE a fost evaluat utilizând setul de date UniProtKB/Swiss-Prot și a depășit alte metode în toate cele trei sub-ontologii ale GO-ului, inclusiv funcțiile moleculare, procesele biologice și componente celulare.
6. Care este impactul încorporării informațiilor despre interacțiunile proteină-proteină?
Prin încorporarea informațiilor suplimentare despre interacțiunile proteină-proteină (PPIs), DeepGO-SE a îmbunătățit predicția proceselor biologice, reducând ușor acuratețea funcțiilor moleculare.
7. Cum se compară DeepGO-SE cu alte metode?
DeepGO-SE a demonstrat performanțe superioare în comparație cu alte metode, inclusiv DeepGoZero, MLP și DeepGraphGO, în predicția funcțiilor proteinelor utilizând setul de date neXtPro.
8. Care a fost rezultatul studiului de ablație?
Studiul de ablație a relevat faptul că eliminarea anumitor funcții de pierdere a avut impacte variate asupra performanței, evidențiind importanța diferitelor componente pentru predicții precise.
9. Care este potențialul lui DeepGO-SE?
DeepGO-SE prezintă o abordare promițătoare în predicția funcției proteinelor și are potențial pentru îmbunătățiri ulterioare în domeniul bioinformaticii. Aceasta abordează nevoia de metode care să prevadă interacțiunile pentru proteinele noi.
Definiții:
– Bioinformatică: Utilizarea metodelor computaționale pentru analiza datelor biologice, în special în domeniul genomicii.
– Secvențe de proteine: O serie de aminoacizi care formează o proteină.
– Gene Ontology (GO): Un sistem standardizat de definire și categorizare a funcțiilor genelor și proteinelor.
– Implicație semantică: Relația între două enunțuri în care adevărul unui enunț implică logic adevărul altui enunț.
– UniProtKB/Swiss-Prot: O bază de date cuprinzătoare a secvențelor de proteine care conține intrări complet adnotate și revizuite.
– Interacțiuni proteină-proteină (PPIs): Interacțiunile fizice dintre două sau mai multe proteine în cadrul unei celule.
Link-uri relevante sugerate:
– Nature Machine Intelligence
– UniProtKB
The source of the article is from the blog reporterosdelsur.com.mx