2024-11-05 16:06:52

要预测两个蛋白之间的相互作用,应该怎么预测,有哪些工具可以用

要预测两个蛋白之间的相互作用,应该怎么预测,有哪些工具可以用


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生物信息学×

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 应该是已经发表了的:Xia K., Dong D. & Han J.-D. J* . IntNetDB v1.0: An integrated protein-protein interaction network database generated by a probabilistic model. BMC Bioinformatics, 2006, 7:508.

http://www.pubmedcentral.nih.gov/articlerender.fcgi?artid=1661597

我仔细读了一下,他们预测的原理主要是基于这篇 Nature Biotechnolology:

Rhodes DR, Tomlins SA, Varambally S, Mahavisno V, Barrette T, Kalyana-Sundaram S, Ghosh D, Pandey A, Chinnaiyan AM. Probabilistic model of the human protein-protein interaction network. Nat Biotechnol. 2005;23:951–959. doi: 10.1038/nbt1103.

据说最初用这个方法预测ppi的是一篇science,可惜我没有找到。


2024-11-05 16:10:00

估计韩老师使用的都是public data or data from literature,所以不存在授权问题

可靠性不好讲,因为没有看到他们是如何处理的,也没有发表文章,看不到任何引文

但是从韩老师的水平上讲,应该可以作为科研实用的。


2024-11-05 16:11:52

 我看过也做过,基本过程告诉你:HPRD分三份,1,2,3;interpro数据库要下载下来,里面有protein——domain的数据。首先:取HPRD的一份1,按照1中的互作蛋白,p1——p2,找到p1——p2分别对应的domain,将domain进行连接:p1d——p2d。就得到了domain互作集合1将domain集合1到HPRD2,3中进行验证,看哪个domain互作能有效地在2,3中出现。 这样就选出了高可信的domain互作。之后雷同:把2,3 也做了。 Ok


2024-11-05 16:18:56

我曾参加了他们的一个关于这个课题的报告。据韩老师说,他们用已证明了的蛋白相互作用数据作为验证标准,结果的可靠性在50%以上。他们还有个参数,好像叫LLR,用以衡量数据的相关性。这个参数越高,可靠性就越高。至于授权问题,我不太清楚。


2024-11-05 16:20:00

有一个数据库,叫string,有类似的功能

2024-11-06 09:57:35

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