Передбачення функції білка є складним завданням у галузі біоінформатики. В той час як передбачення структури білка зробило значний прогрес, точне визначення функції білка обмежується недостатністю доступних анотацій функцій та складністю взаємодій білків. Однак недавнє дослідження, опубліковане в журналі Nature Machine Intelligence, пропонує новий метод під назвою DeepGO-SE, який має на меті вирішити ці проблеми.
DeepGO-SE використовує велику попередньо навчену модель білкової мови для передбачення функцій гена від послідовностей білків. У відміну від традиційних методів, які базуються на подібності послідовностей, DeepGO-SE включає фонові знання з формальних аксіом від GO, щоб покращити передбачення. Застосовуючи семантичне наслідування, яке враховує правильність кількох наближених моделей, DeepGO-SE перевершує базові методи в передбаченні функцій білків.
Дослідники перевіряли DeepGO-SE за допомогою набору даних UniProtKB/Swiss-Prot і виявили, що він перевершує інші методи в усіх трьох підонтологіях GO. Щодо молекулярних функцій, DeepGO-SE досяг максимального значення F-міри (F max) 0.554, перевищуючи методи DeepGoZero та MLP. У біологічних процесах F max DeepGO-SE (0.432) був на 8% вище, ніж DeepGraphGO. Щодо клітинних компонентів, DeepGO-SE досяг максимального значення F-міри 0.721.
Для подальшого покращення передбачень дослідники модифікували вектори вводу DeepGO-SE, включивши додаткову інформацію про взаємодії білків-білків (PPIs). Ця інтеграція покращила передбачення біологічних процесів, але трохи знизила точність молекулярних функцій. Варто зауважити, що DeepGO-SE продемонстрував високу продуктивність порівняно з іншими методами передбачення функцій білків за допомогою набору даних neXtPro.
Також було проведено дослідження абляції для оцінки внеску окремих компонентів у моделі. Видалення конкретних функцій втілення мало різні впливи на продуктивність, що підкреслює важливість різних компонентів для точних передбачень.
Висновки: DeepGO-SE пропонує перспективний підхід до передбачення функції білків, використовуючи попередньо навчену модель білкової мови, фонові знання GO і інформацію про PPI. Цей метод демонструє високу продуктивність порівняно з існуючими методами і виявляє потенціал для подальшого розвитку у галузі біоінформатики. Оскільки дослідження наголошує на необхідності методів, які прогнозують взаємодії для нових білків, майбутні дослідження можуть спрямовуватися на розробку алгоритмів, які ґрунтуються виключно на послідовностях білків, щоб подолати це обмеження.
FAQ Розділ:
1. Що таке передбачення функції білка?
Передбачення функції білка – це завдання визначення конкретної ролі або функції білка у біологічній системі.
2. Які проблеми існують у передбаченні функції білка?
Недостатня кількість доступних анотацій функцій та складність взаємодій білків ускладнюють точне визначення функції білка.
3. Що таке DeepGO-SE?
DeepGO-SE – це новий метод, який використовує велику попередньо навчену модель білкової мови для передбачення функцій гена з послідовностей білків. Він враховує фонові знання з формальних аксіом у GO для покращення передбачень.
4. В чому відмінність DeepGO-SE від традиційних методів?
У відміну від традиційних методів, які базуються на подібності послідовностей, DeepGO-SE використовує семантичне наслідування, щоб враховувати правильність кількох наближених моделей, що призводить до покращення передбачень.
5. Як оцінювалась робота DeepGO-SE?
DeepGO-SE був перевірений за допомогою набору даних UniProtKB/Swiss-Prot і перевершив інші методи в усіх трьох підонтологіях GO, включаючи молекулярні функції, біологічні процеси та клітинні компоненти.
6. Який вплив має включення інформації про взаємодії білків-білків?
За допомогою включення додаткової інформації про взаємодії білків-білків (PPIs), DeepGO-SE покращив передбачення біологічних процесів, але трохи знизив точність молекулярних функцій.
7. Як DeepGO-SE порівнюється з іншими методами?
DeepGO-SE продемонстрував вищу продуктивність порівняно з іншими методами, включаючи DeepGoZero, MLP і DeepGraphGO, у передбаченні функцій білків за допомогою набору даних neXtPro.
8. Який був результат дослідження абляції?
Дослідження абляції показало, що видалення конкретних функцій втілення мало різні наслідки на продуктивність, підкреслюючи важливість різних компонентів для точних передбачень.
9. Який потенціал має DeepGO-SE?
DeepGO-SE пропонує перспективний підхід до передбачення функції білків і має потенціал для подальшого розвитку у галузі біоінформатики. Він вирішує потребу у методах, що передбачають взаємодії для нових білків.
Визначення:
– Біоінформатика: Використання обчислювальних методів для аналізу біологічних даних, особливо в галузі геноміки.
– Послідовності білків: Послідовність амінокислот, які складають білок.
– Gene Ontology (GO): Стандартизована система визначення та категоризації функцій генів та білків.
– Семантичне наслідування: Відношення між двома виразами, де правдивість одного виразу логічно випливає з правдивості іншого виразу.
– UniProtKB/Swiss-Prot: Комплексна база даних послідовностей білків, яка містить повність анотовані та переглянуті записи.
– Взаємодії білків-білків (PPIs): Фізичні взаємодії між двома або більше білками у межах клітини.
Пропоновані пов’язані посилання:
– Nature Machine Intelligence
– UniProt
The source of the article is from the blog regiozottegem.be