Las proteínas funcionan a través de interacciones con otras proteínas y biomoléculas, y estas interacciones se producen en los llamados residuos de interfaz de las secuencias proteicas. La identificación de los residuos de interfaz nos permite comprender mejor el mecanismo biológico de la interacción de las proteínas. Al mismo tiempo, la información sobre los residuos de interfaz contribuye a la comprensión de las redes metabólicas y de transducción de señales e indica direcciones en el diseño de fármacos. En los últimos años, los investigadores se han centrado en el desarrollo de nuevos métodos computacionales para predecir los residuos de interfaz de las proteínas. Aquí utilizamos de forma creativa un vector de características de secuencias de proteínas de 181 dimensiones como entrada al método basado en el clasificador Naive Bayes (NBC) para predecir los sitios de interacción en la interacción de complejos proteicos. La predicción de los sitios de interacción en las interacciones proteicas se considera un problema de clasificación binaria de residuos de aminoácidos mediante la aplicación del NBC con características de la secuencia proteica. Los resultados de las pruebas independientes sugieren que el método basado en el clasificador Naive Bayes con las características de la secuencia de la proteína como vectores de entrada funcionó bien.
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