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Different protein-protein interface patterns predicted by different machine learning methods

机译:通过不同的机器学习方法预测的不同蛋白质-蛋白质界面模式

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摘要

Different types of protein-protein interactions make different protein-protein interface patterns. Different machine learning methods are suitable to deal with different types of data. Then, is it the same situation that different interface patterns are preferred for prediction by different machine learning methods? Here, four different machine learning methods were employed to predict protein-protein interface residue pairs on different interface patterns. The performances of the methods for different types of proteins are different, which suggest that different machine learning methods tend to predict different protein-protein interface patterns. We made use of ANOVA and variable selection to prove our result. Our proposed methods taking advantages of different single methods also got a good prediction result compared to single methods. In addition to the prediction of protein-protein interactions, this idea can be extended to other research areas such as protein structure prediction and design.
机译:不同类型的蛋白质-蛋白质相互作用形成了不同的蛋白质-蛋白质界面模式。不同的机器学习方法适合处理不同类型的数据。那么,是否存在相同的情况,即通过不同的机器学习方法进行预测时,首选不同的接口模式?在这里,四种不同的机器学习方法被用来预测不同界面模式下的蛋白质-蛋白质界面残基对。不同类型蛋白质的方法性能不同,这表明不同的机器学习方法倾向于预测不同的蛋白质-蛋白质界面模式。我们使用方差分析和变量选择来证明我们的结果。与单一方法相比,我们提出的利用不同单一方法优势的方法也获得了良好的预测结果。除了预测蛋白质与蛋白质的相互作用外,该思想还可以扩展到其他研究领域,例如蛋白质结构的预测和设计。

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