Resumen

Los métodos estadísticos se han aplicado intensamente en el procesamiento de señales genómicas (Dougherty et al. 2005). En el caso de la levadura en ciernes Saccharomyces cerevisiae, con alrededor de 6000 proteínas, recientemente se ha dispuesto de datos sobre la interacción proteína-proteína (PPI) en todo el genoma (Fromont-Racine et al. 2000, Ito et al. 2001, Newman et al. 2000, y Uetz et al. 2000 entre otros) y la localización subcelular de proteínas (PSL) (Huh et al. 2003), y para esta última se ha comprobado experimentalmente la presencia de 4152 proteínas en cada uno de los 22 compartimentos subcelulares. Trabajos recientes muestran que múltiples fuentes biológicas son útiles tanto para las predicciones de PSL como de PPI, y este trabajo estudia la viabilidad estadística de modelar PPI a partir de PSL, ya que los PSL pueden desempeñar diferentes papeles marginales o conjuntos en la compleja red reguladora. Sin embargo, nuestros resultados indican que PSL puede ser controvertido para este propósito como fuente independiente.

• Materias:Redes Inalámbricas Procesamiento de señales asistido por computador Teoría de códigos Sistemas de comunicación
• Subjects:Wireless Networks Signal processing computer-assisted Code theory Communication systems
• Palabras claves:psl, newman et al, red reguladora compleja, procesamiento de señales genómicas, fuentes biológicas múltiples, levadura saccharomyces cerevisiae, ppi, proteína, proteínas, predicciones ppi
• Keywords:psl, newman et al, complex regulatory network, genomic signal processing, multiple biological sources, yeast saccharomyces cerevisiae, ppi, protein, proteins, ppi predictions