深NF swMATH ID: 43340 软件作者： V.Gligorijevic、M.Barot、R.Bonneau。 描述： deepNF：用于蛋白质功能预测的深度网络融合。动机：高通量实验方法的普及导致了大规模分子和功能相互作用网络的丰富。这些网络的连通性为推断基因和蛋白质的功能注释提供了丰富的信息来源。一个重要的挑战是开发方法来组合这些异构网络，以提取有用的蛋白质特征表示来进行功能预测。现有的网络集成方法大多使用浅层模型，难以捕获复杂且高度非线性的网络结构。因此，我们提出了deepNF，这是一种基于多模式Deep自动编码器的网络融合方法，用于从多个异质交互网络中提取蛋白质的高级特征。结果：我们应用该方法结合STRING网络构建了一个包含高级蛋白质特征的通用低维表示。在多模自动编码器的早期阶段，我们对不同的网络类型使用不同的层，然后将所有层连接到一个单一的瓶颈层，从中提取特征以预测蛋白质功能。我们将我们的方法与最先进的方法（包括最近提出的方法Mashup）的交叉验证和时间保持预测性能进行了比较。我们的结果表明，对于人类和酵母STRING网络，我们的方法优于以前的方法。我们还表明，我们的方法在预测不同类型和特异性的基因本体术语方面的性能有了实质性改进。可用性和实施：deepNF可在以下网站免费获得：https://github.com/VGligorijevic/depNF。 主页： https://academic.oup.com/bioinformatics/article/34/22/3873/5026651 源代码： https://github.com/VGligorijevic/deepNF 依赖项： 蟒蛇 相关软件： 新GOA 引用于： 0个文档