Resumen

Las interacciones proteína-proteína (PPIs) en las plantas son cruciales para entender los procesos biológicos. Aunque las técnicas de alto rendimiento han producido información valiosa para identificar PPIs en las plantas, suelen ser costosas, ineficientes y extremadamente lentas. Por lo tanto, hay una necesidad urgente de desarrollar nuevos métodos computacionales para predecir PPIs en las plantas. En este artículo, proponemos un enfoque novedoso para predecir PPIs en las plantas utilizando únicamente la información de las secuencias de proteínas. Específicamente, las secuencias de proteínas de las plantas se convierten primero en matrices de puntuación específicas de posición (PSSM); luego, se utiliza el algoritmo de transformación rápida de Walsh-Hadamard (FWHT) para extraer vectores de características de PSSM y obtener información evolutiva de las proteínas de las plantas. Por último, se entrena el clasificador de bosques de rotación (RF) para la predicción y se producen

• Materias:Colonias de abejas artificiales Inteligencia artificial Patrón espacial Innovación de la comunicación Algoritmo de red neuronal
• Subjects:Artificial bee colonies Artificial intelligence Spatial pattern Communication innovation Neural network algorithm
• Palabras claves:Interacciones proteína-proteína; Plantas; Métodos computacionales; PSSM; FWHT; RF
• Keywords:Protein-protein interactions; Plants; Computational methods; PSSM; FWHT; RF