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杨磊;王继哲;王慧萍;吕英丽;左永春;姜伟

利用蛋白质相互作用网络的拓扑特性分析和识别毒素靶点。 （英语） Zbl 1412.92112号

J.西奥。生物。 349，82-91（2014）.
摘要：蛋白质不是孤立地发挥作用，而是在蛋白质相互作用（PPI）网络中相互作用。分析PPI网络中蛋白质的拓扑特性有助于理解蛋白质的功能。然而，直到最近，还没有人用拓扑性质来研究毒素靶点。在本研究中，首次使用12个拓扑性质来研究PPI网络中毒素靶点的特征。大多数拓扑性质被发现在毒素靶点和其他蛋白质之间具有统计差异，并且毒素靶点在PPI网络中将发挥更重要的作用。此外，基于拓扑特性和序列信息，采用支持向量机（SVM）对毒素目标进行预测。折刀试验和10倍交叉验证获得的结果令人鼓舞，表明SVM是预测毒素目标的有用工具，或者至少可以在相关领域发挥互补作用。

引用于1文件

MSC公司：

92C40型 生物化学、分子生物学
92立方厘米 系统生物学、网络

关键词：

支持向量机;序列信息;统计检验;拓扑特征

软件：

Cd命中;完整的;生物网格;SVM-保护;伦敦银行支持向量机
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{L.Yang}等人，J.Theor。生物学349，82--91（2014；Zbl 1412.92112）
全文： 内政部

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