RPI-Pred: predicting ncRNA-protein interaction using sequence and structural information.
RPI-Pred: predicting ncRNA-protein interaction using sequence and structural information.
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DOI：
10.1093/nar/gkv020
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发表时间：
2015-02-18
影响因子：
14.9
通讯作者：
Zhou X
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Suresh V;Liu L;Adjeroh D;Zhou X
rna -蛋白复合物在介导重要的基本细胞过程中是必不可少的，如运输和定位。特别是，ncrna -蛋白相互作用在mRNA定位、mRNA稳定、多聚腺苷化、剪接和翻译等转录后基因调控中发挥着重要作用。解决rna -蛋白相互作用预测问题的实验方法仍然昂贵且耗时。在这里，我们提出了RPI-Pred （rna -蛋白质相互作用预测器），这是一种基于支持向量机的新方法，可以根据序列和结构预测蛋白质- rna相互作用对。结果表明，当使用序列和实验确定的蛋白质和RNA结构时，RPI-Pred可以正确预测RNA-蛋白质相互作用对，预测精度为~ 94%，当使用序列和预测的蛋白质和RNA结构时，预测精度为~ 83%。此外，我们提出的RPI-Pred方法通过预测更多来自不同生物的实验验证的ncrna -蛋白相互作用对，优于其他现有方法。在RPI-Pred性能提高的激励下，我们进一步将我们的方法应用于可靠的ncrna -蛋白质相互作用网络的构建。RPI-Pred可在http://ctsb.is.wfubmc.edu/projects/rpi-pred公开获取。
RNA-protein complexes are essential in mediating important fundamental cellular processes, such as transport and localization. In particular, ncRNA-protein interactions play an important role in post-transcriptional gene regulation like mRNA localization, mRNA stabilization, poly-adenylation, splicing and translation. The experimental methods to solve RNA-protein interaction prediction problem remain expensive and time-consuming. Here, we present the RPI-Pred (RNA-protein interaction predictor), a new support-vector machine-based method, to predict protein-RNA interaction pairs, based on both the sequences and structures. The results show that RPI-Pred can correctly predict RNA-protein interaction pairs with ∼94% prediction accuracy when using sequence and experimentally determined protein and RNA structures, and with ∼83% when using sequences and predicted protein and RNA structures. Further, our proposed method RPI-Pred was superior to other existing ones by predicting more experimentally validated ncRNA-protein interaction pairs from different organisms. Motivated by the improved performance of RPI-Pred, we further applied our method for reliable construction of ncRNA-protein interaction networks. The RPI-Pred is publicly available at: http://ctsb.is.wfubmc.edu/projects/rpi-pred.
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影响因子：
14.9
作者：
Cook KB;Kazan H;Zuberi K;Morris Q;Hughes TR
通讯作者：
Hughes TR
DOI：
10.1073/pnas.0905046106
发表时间：
2009-08-04
影响因子：
11.1
作者：
Chen, Gang;Chang, Kung-Yao;Tinoco, Ignacio, Jr.
通讯作者：
Tinoco, Ignacio, Jr.
DOI：
10.1007/978-1-60327-563-7_2
发表时间：
2009-01-01
期刊：
PLANT SYSTEMS BIOLOGY
影响因子：
--
作者：
Barkan, Alice
通讯作者：
Barkan, Alice
影响因子：
30.8
作者：
GISH, W;STATES, DJ
通讯作者：
STATES, DJ
影响因子：
4.5
作者：
Jonikas, Magdalena A.;Radmer, Randall J.;Altman, Russ B.
通讯作者：
Altman, Russ B.