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Predicting Protein-Protein Interactions from the Molecular to the Proteome Level

机译:从分子到蛋白质组水平预测蛋白质与蛋白质的相互作用

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摘要

Identification of protein protein interactions (PPIs) is at the center of molecular biology considering the unquestionable role of proteins in cells. Combinatorial interactions result in a repertoire of multiple functions; hence, knowledge of PPI and binding regions naturally serve to functional proteomics and drug discovery. Given experimental limitations to find all interactions in a proteome, computational prediction/modeling of protein interactions is a prerequisite to proceed on the way to complete interactions at the proteome level. This review aims to provide a background on PPIs and their types. Computational methods for PPI predictions can use a variety of biological data including sequence-, evolution-, expression-, and structure-based data. Physical and statistical modeling are commonly used to integrate these data and infer PPI predictions. We review and list the state-of-the-art methods, servers, databases, and tools for protein-protein interaction prediction.
机译:考虑到蛋白质在细胞中的重要作用,蛋白质蛋白质相互作用(PPI)的鉴定是分子生物学的中心。组合交互会产生多种功能;因此,对PPI和结合区域的了解自然可用于功能蛋白质组学和药物发现。考虑到在蛋白质组中发现所有相互作用的实验限制,蛋白质相互作用的计算预测/建模是在蛋白质组水平上完成相互作用的方法的前提。本文旨在提供有关PPI及其类型的背景。 PPI预测的计算方法可以使用多种生物学数据,包括基于序列,进化,表达和基于结构的数据。物理和统计建模通常用于整合这些数据并推断PPI预测。我们回顾并列出了蛋白质相互作用预测的最新方法,服务器,数据库和工具。

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