利用功能相互作用表征与检测酵母 PPI 网络中的稀疏复合体
计算工程、金融与科学
2013-01-04 v1 分子网络
摘要
过去几年中，已设计出多种计算技术从生物体的蛋白质相互作用 (PPI) 网络中恢复蛋白质复合体。这些技术将 PPI 网络内的“密集”子网建模为复合体。然而，我们的综合评估揭示，这些技术未能重建网络中许多“稀疏”的“金标准”复合体（在嵌入 1622 个蛋白质间 9704 条相互作用的网络中，123 个已知酵母复合体仅恢复了 71 个）。在这项工作中，我们提出了一种称为 Component-Edge (CE) 分数的新指标，用以定量衡量 PPI 网络中“复合体可推导性”的概念。利用该指标，我们从理论上将复合体相对于给定网络分类为“稀疏”或“密集”。然后，我们设计了一种算法 SPARC，该算法选择性地利用功能相互作用来提高预测复合体的 CE 分数，从而将许多“稀疏”复合体提升为“密集”复合体。这赋予了现有方法检测这些“稀疏”复合体的能力。我们证明，我们的方法能有效重建许多先前遗漏的复合体（123 个已知复合体中恢复了 104 个，即约 47% 的提升）。
引用
@article{arxiv.1301.0363,
title = {Employing functional interactions for characterization and detection of sparse complexes from yeast PPI networks},
author = {Sriganesh Srihari and Hon Wai Leong},
journal= {arXiv preprint arXiv:1301.0363},
year = {2013}
}
备注
18 pages, 9 Tables, 1 Figure