Feature-Based and String-Based Models for Predicting RNA-Protein Interaction.
Feature-Based and String-Based Models for Predicting RNA-Protein Interaction.
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DOI：
10.3390/molecules23030697
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发表时间：
2018-03-19
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Zhou X
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Adjeroh D;Allaga M;Tan J;Lin J;Jiang Y;Abbasi A;Zhou X
在这项工作中，我们研究了两种方法的问题的RNA蛋白质相互作用（RPI）。在第一种方法中，我们使用基于特征的技术，通过结合从序列和二级结构中提取的特征。基于特征的方法提高了预测精度，因为它包含了更多关于RNA-蛋白质对的可用信息。在第二种方法中，我们应用搜索算法和数据结构来提取有效的字符串模式预测RPI，使用序列信息（蛋白质和RNA序列）和结构信息（蛋白质和RNA二级结构）。这导致了不同的基于字符串的模型来预测相互作用的RNA-蛋白质对。我们展示的结果表明，所提出的方法的有效性，包括对领先的国家的最先进的方法的比较结果。
In this work, we study two approaches for the problem of RNA-Protein Interaction (RPI). In the first approach, we use a feature-based technique by combining extracted features from both sequences and secondary structures. The feature-based approach enhanced the prediction accuracy as it included much more available information about the RNA-protein pairs. In the second approach, we apply search algorithms and data structures to extract effective string patterns for prediction of RPI, using both sequence information (protein and RNA sequences), and structure information (protein and RNA secondary structures). This led to different string-based models for predicting interacting RNA-protein pairs. We show results that demonstrate the effectiveness of the proposed approaches, including comparative results against leading state-of-the-art methods.
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通讯作者：
Adjeroh, Donald
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10.1073/pnas.0803169105
发表时间：
2008-09-30
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