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Semi-supervised multi-task learning for predicting interactions between HIV-1 and human proteins

机译:半监督多任务学习,用于预测HIV-1和人类蛋白质之间的相互作用

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摘要

Motivation: Protein–protein interactions (PPIs) are critical for virtually every biological function. Recently, researchers suggested to use supervised learning for the task of classifying pairs of proteins as interacting or not. However, its performance is largely restricted by the availability of truly interacting proteins (labeled). Meanwhile, there exists a considerable amount of protein pairs where an association appears between two partners, but not enough experimental evidence to support it as a direct interaction (partially labeled).
机译:动机:蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)对于几乎每种生物学功能都至关重要。最近,研究人员建议使用监督学习来将蛋白质对分类为相互作用或不相互作用的任务。但是,其性能在很大程度上受到真正相互作用蛋白(标记)的可用性的限制。同时,存在大量的蛋白质对,其中两个伴侣之间出现关联,但是没有足够的实验证据来支持它作为直接相互作用(部分标记)。

著录项

  • 来源
    《Bioinformatics》 |2010年第18期|p.645-652|共8页
  • 作者

    Jason Weston;

  • 作者单位
  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《化学文摘》(CA);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
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