Network compression as a quality measure for protein interaction networks.
Network compression as a quality measure for protein interaction networks.
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DOI：
10.1371/journal.pone.0035729
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发表时间：
2012
期刊：
影响因子：
3.7
通讯作者：
Schroeder M
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Royer L;Reimann M;Stewart AF;Schroeder M
随着大规模蛋白质相互作用研究的出现，关于数据质量有很多争论。测量中的不同噪声水平是否可以通过分析网络结构来评估？由于蛋白质组调控是固有的合作，模块化和冗余，它是固有的可压缩时，表示为一个网络。在这里，我们提出网络压缩可以用来比较蛋白质相互作用网络中的假阳性和假阴性噪声水平。我们通过首先确认假阳性和假阴性的有害影响来验证这一假设。其次，我们证明了金标准网络更具有可压缩性。第三，我们表明可压缩性与共表达、共定位和共享功能相关。第四，我们还观察了与更好的蛋白质标记方法、与标记蛋白质的过度表达相反的生理表达以及用于酵母双杂交筛选的智能池化方法的相关性。总的来说，这个新的测量是敏感性和特异性的代理，并为标准测量（如平均度和聚类系数）提供补充信息。
With the advent of large-scale protein interaction studies, there is much debate about data quality. Can different noise levels in the measurements be assessed by analyzing network structure? Because proteomic regulation is inherently co-operative, modular and redundant, it is inherently compressible when represented as a network. Here we propose that network compression can be used to compare false positive and false negative noise levels in protein interaction networks. We validate this hypothesis by first confirming the detrimental effect of false positives and false negatives. Second, we show that gold standard networks are more compressible. Third, we show that compressibility correlates with co-expression, co-localization, and shared function. Fourth, we also observe correlation with better protein tagging methods, physiological expression in contrast to over-expression of tagged proteins, and smart pooling approaches for yeast two-hybrid screens. Overall, this new measure is a proxy for both sensitivity and specificity and gives complementary information to standard measures such as average degree and clustering coefficients.
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作者：
Barabási, AL;Albert, R
通讯作者：
Albert, R
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通讯作者：
Cesareni G
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作者：
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通讯作者：
Krogan, Nevan J.
DOI：
10.1016/j.physa.2006.08.067
发表时间：
2007-02-15
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Claussen, Jens Christian
通讯作者：
Claussen, Jens Christian
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通讯作者：
Dehmer, Matthias