生物学通路被广泛应用于基因功能学研究,但现有的生物学通路知识并不完善,仍需进一步扩充。生物信息学预测为通路扩充提供了一种有效且经济的途径。文章提出了一种融合蛋白质?蛋白质互作知识以及Gene Ontology(GO)数据库信息进行基因通...生物学通路被广泛应用于基因功能学研究,但现有的生物学通路知识并不完善,仍需进一步扩充。生物信息学预测为通路扩充提供了一种有效且经济的途径。文章提出了一种融合蛋白质?蛋白质互作知识以及Gene Ontology(GO)数据库信息进行基因通路预测的新方法。首先选取目标基因在蛋白质?蛋白质互作层面上的邻居所在的Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes(KEGG)通路为候选通路,然后通过检验候选通路中的基因是否在与目标基因关联的GO节点富集来判断目标基因的通路归属。分别利用Human Protein Reference Database(HPRD)和Biological General Repository for Interaction Datasets(BioGRID)数据库中的蛋白质?蛋白质互作信息进行预测。结果表明,在两套数据中,随着互作邻居个数的增加,预测的平均准确率(在所有目标基因注释的通路中被成功预测的比例)及相对准确率(在至少有一个注释通路被成功预测的基因集中,所有注释通路均被预测正确的基因所占的比例)均呈现上升趋势。当互作邻居个数达到22时,预测的平均准确率分别达到96.2%(HPRD)和96.3%(BioGRID),而相对准确率分别为93.3%(HPRD)和84.1%(BioGRID)。进一步利用新版数据库对旧版数据库中被更新的89个基因进行验证,至少有一个更新通路被预测正确的基因有50个,其中43个基因的更新通路被完全正确预测,相对准确率为86.0%。这些结果显示该方法是一种可靠且有效的通路扩充方法。展开更多
文摘生物学通路被广泛应用于基因功能学研究,但现有的生物学通路知识并不完善,仍需进一步扩充。生物信息学预测为通路扩充提供了一种有效且经济的途径。文章提出了一种融合蛋白质?蛋白质互作知识以及Gene Ontology(GO)数据库信息进行基因通路预测的新方法。首先选取目标基因在蛋白质?蛋白质互作层面上的邻居所在的Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes(KEGG)通路为候选通路,然后通过检验候选通路中的基因是否在与目标基因关联的GO节点富集来判断目标基因的通路归属。分别利用Human Protein Reference Database(HPRD)和Biological General Repository for Interaction Datasets(BioGRID)数据库中的蛋白质?蛋白质互作信息进行预测。结果表明,在两套数据中,随着互作邻居个数的增加,预测的平均准确率(在所有目标基因注释的通路中被成功预测的比例)及相对准确率(在至少有一个注释通路被成功预测的基因集中,所有注释通路均被预测正确的基因所占的比例)均呈现上升趋势。当互作邻居个数达到22时,预测的平均准确率分别达到96.2%(HPRD)和96.3%(BioGRID),而相对准确率分别为93.3%(HPRD)和84.1%(BioGRID)。进一步利用新版数据库对旧版数据库中被更新的89个基因进行验证,至少有一个更新通路被预测正确的基因有50个,其中43个基因的更新通路被完全正确预测,相对准确率为86.0%。这些结果显示该方法是一种可靠且有效的通路扩充方法。
