[合集]Prediction of protein function  

发信人: kingsyl (Molecular Machine To Be Studied), 信区: Bioinformatics
标  题: [合集]Prediction of protein function
发信站: 北大未名站 (2004年03月21日20:03:10 星期天), 站内信件

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作者  lylover (cinderella), 信区: Bioinformatics                             
标题  Prediction of protein function using prote                             
时间  北大未名站 (2004年02月28日16:48:47 星期六), 转信                       
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1: J Comput Biol. 2003;10(6):947-60.  Related Articles, Links  

  
Prediction of protein function using protein-protein interaction data.

Deng M, Zhang K, Mehta S, Chen T, Sun F.

Program in Molecular and Computational Biology, Department of Biological
Sciences, University of Southern California, Los Angeles, CA 90089-1113, USA.

Assigning functions to novel proteins is one of the most important problems
in the postgenomic era. Several approaches have been applied to this
problem, including the analysis of gene expression patterns, phylogenetic
profiles, protein fusions, and protein-protein interactions. In this paper,
we develop a novel approach that employs the theory of Markov random fields
to infer a protein's functions using protein-protein interaction data and
the functional annotations of protein's interaction partners. For each
function of interest and protein, we predict the probability that the
protein has such function using Bayesian approaches. Unlike other available
approaches for protein annotation in which a protein has or does not have a
function of interest, we give a probability for having the function. This
probability indicates how confident we are about the prediction. We employ
our method to predict protein functions based on "biochemical function,"
"subcellular location," and "cellular role" for yeast proteins defined in
the Yeast Proteome Database (YPD, www.incyte.com), using the protein-protein
interaction data from the Munich Information Center for Protein Sequences
(MIPS, mips.gsf.de). We show that our approach outperforms other available
methods for function prediction based on protein interaction data. The
supplementary data is available at www-hto.usc.edu/~msms/ProteinFunction.

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?cmd=Retrieve&db=PubMed&list_uids
=14980019&dopt=Abstract

谁能搞到这篇文章？Feynman可照？帮忙贴一下，谢谢！

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作者  Feynman (KaKa), 信区: Bioinformatics                                   
标题  Re: Prediction of protein function using prote                         
时间  北大未名站 (2004年02月28日20:40:51 星期六) , 站内信件                  
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faint,哥们，不会连google也忘了吧：）

http://www-hto.usc.edu/~tingchen/Papers/Proteinfun-Proceeding.pdf

【 在 lylover (cinderella) 的大作中提到: 】
: Prediction of protein function using protein-protein interaction data.
: Deng M, Zhang K, Mehta S, Chen T, Sun F.
: Sciences, University of Southern California, Los Angeles, CA 90089-1113, USA.
: supplementary data is available at www-hto.usc.edu/~msms/ProteinFunction.
: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?cmd=Retrieve&db=PubMed&list_uids
: =14980019&dopt=Abstract
: 谁能搞到这篇文章？Feynman可照？帮忙贴一下，谢谢！

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作者  chevalier (游侠◎为THU哭泣), 信区: Bioinformatics                      
标题  Re: Prediction of protein function using prote                         
时间  北大未名站 (2004年03月01日22:25:08 星期一), 转信                       
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这种水早就有人灌了吧
【 在 lylover (cinderella) 的大作中提到: 】
: 唉，刚看完这篇文章，感觉。。。呵呵，标准的灌水。要是再接着灌的话，比如，NN预测
: 功能，或者遗传算法预测功能，SVM预测。。。。
: 到北京了没？路上没有什么艳遇吧？呵呵

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作者  lylover (cinderella), 信区: Bioinformatics                             
标题  Re: Prediction of protein function using prote                         
时间  北大未名站 (2004年03月01日23:48:38 星期一), 转信                       
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不好意思，昨天说话过分了。不过我有个朋友说的：灌水也要职业精神。比如，这样的，
我是没本事灌出来。充其量眼红一下。不要见怪哦。

【 在 chevalier (游侠◎为THU哭泣) 的大作中提到: 】
这种水早就有人灌了吧
【 在 lylover (cinderella) 的大作中提到: 】
: 唉，刚看完这篇文章，感觉。。。呵呵，标准的灌水。要是再接着灌的话，比如，NN预测
: 功能，或者遗传算法预测功能，SVM预测。。。。
: 到北京了没？路上没有什么艳遇吧？呵呵

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作者  Feynman (KaKa), 信区: Bioinformatics                                   
标题  Re: Prediction of protein function using prote                         
时间  北大未名站 (2004年03月02日11:15:22 星期二), 转信                       
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人家也没说你说话过分了，你紧张虾米？
【 在 lylover (cinderella) 的大作中提到: 】
: 不好意思，昨天说话过分了。不过我有个朋友说的：灌水也要职业精神。比如，这样的，
: 我是没本事灌出来。充其量眼红一下。不要见怪哦。
: 这种水早就有人灌了吧

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作者  chevalier (游侠◎为THU哭泣), 信区: Bioinformatics                      
标题  Re: Prediction of protein function using prote                         
时间  北大未名站 (2004年03月02日11:39:06 星期二), 转信                       
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不是吧...
这种东西就是跟作作业一样，现成的方法现成的软件，换到不同的data上run而已
说是灌水一定也没错
【 在 lylover (cinderella) 的大作中提到: 】
: 不好意思，昨天说话过分了。不过我有个朋友说的：灌水也要职业精神。比如，这样的，
: 我是没本事灌出来。充其量眼红一下。不要见怪哦。
: 这种水早就有人灌了吧

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作者  lylover (cinderella), 信区: Bioinformatics                             
标题  Re: Prediction of protein function using prote                         
时间  北大未名站 (2004年03月02日12:35:54 星期二), 转信                       
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ft!你没看见我是习惯性紧张么？真是。。。

【 在 Feynman (KaKa) 的大作中提到: 】
人家也没说你说话过分了，你紧张虾米？
【 在 lylover (cinderella) 的大作中提到: 】
: 不好意思，昨天说话过分了。不过我有个朋友说的：灌水也要职业精神。比如，这样的，
: 我是没本事灌出来。充其量眼红一下。不要见怪哦。
: 这种水早就有人灌了吧

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作者  lylover (cinderella), 信区: Bioinformatics                             
标题  Re: Prediction of protein function using prote                         
时间  北大未名站 (2004年03月02日12:51:22 星期二), 转信                       
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不能这么说，那有老是novel方法做novel的东西啊？
要是一种方法就搞定所有的事情，呵呵，那就好了。
不然有多少data，就有多少方法。。。那，以后大家改做method-informatics算了。

现在做实验的，不也就这样么？方法都是分子克隆上的，做novel的东西，不也照发cell
？为啥做bioinfo的就不可以这样？难道计算真的比实验简单？你叫版上的人重复一下这
篇文章的工作，我相信，能重复的了的，没有几个人的。

【 在 chevalier (游侠◎为THU哭泣) 的大作中提到: 】
不是吧...
这种东西就是跟作作业一样，现成的方法现成的软件，换到不同的data上run而已
说是灌水一定也没错
【 在 lylover (cinderella) 的大作中提到: 】
: 不好意思，昨天说话过分了。不过我有个朋友说的：灌水也要职业精神。比如，这样的，
: 我是没本事灌出来。充其量眼红一下。不要见怪哦。
: 这种水早就有人灌了吧

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作者  chevalier (游侠◎为THU哭泣), 信区: Bioinformatics                      
标题  Re: Prediction of protein function using prote                         
时间  北大未名站 (2004年03月02日13:30:22 星期二), 转信                       
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呵呵 我的意思是想说 这样就跟做作业一样
不是说 这样做不可以 水也要有人灌的嘛 呵呵 不然 除了nature之流 其余的杂志都甭开
了
至于重复，我相信 版上肯定有人能重复 学cs，da的花上一段时间，一定可以
不过同样基于p－p interaction 去年Pnas上一篇（nasa的人作的好像）就用相对简单
的数学模型，量身定做的方法取得了很好的预测效果 所以人家发的是pnas 呵呵

【 在 lylover (cinderella) 的大作中提到: 】
: 不能这么说，那有老是novel方法做novel的东西啊？
: 要是一种方法就搞定所有的事情，呵呵，那就好了。
: 不然有多少data，就有多少方法。。。那，以后大家改做method-informatics算了。
: 现在做实验的，不也就这样么？方法都是分子克隆上的，做novel的东西，不也照发cell
: ？为啥做bioinfo的就不可以这样？难道计算真的比实验简单？你叫版上的人重复一下这
: 篇文章的工作，我相信，能重复的了的，没有几个人的。
: 不是吧...
: 这种东西就是跟作作业一样，现成的方法现成的软件，换到不同的data上run而已
: 说是灌水一定也没错