Resumen

Las interacciones proteína-proteína (PPIs) desempeñan un papel crucial en los procesos celulares. En el presente trabajo, se propone un nuevo enfoque para construir un predictor de PPI entrenando un modelo de máquina de vectores de soporte a través de un algoritmo de selección de características paralelas de filtro-envoltura de información mutua y un agrupamiento iterativo y jerárquico para seleccionar un conjunto de entrenamiento negativo relevante. Mediante un conjunto de características seleccionadas subóptimas, el modelo de máquina de vectores de soporte construido es capaz de clasificar PPIs con alta precisión en cualquier conjunto de datos positivos y negativos.

• Materias:Modelado matemático Sistemas estocásticos Productos gráficos Ecuaciones matriciales Métodos de descomposición
• Subjects:Mathematical modeling Stochastic systems Graph products Matrix equations Decomposition methods
• Palabras claves:Interacciones proteína-proteína; PPIs; Modelo de máquina de vectores de soporte; Filtro-wrapper de información mutua; Algoritmo de selección de características; Agrupamiento jerárquico
• Keywords:Protein-protein interactions; PPIs; Support vector machine model; Mutual information filter-wrapper; Feature selection algorithm; Hierarchical clustering