Key points are not available for this paper at this time.
تفاعلات البروتين-بروتين (PPIs) متواجدة بشكل كبير في علم الأحياء، ومع ذلك تفتقر إلى توصيف هيكلي شامل للتفاعلات التي تقف وراء العمليات الكيميائية الحيوية. على الرغم من أن AlphaFold-Multimer (AF-M) لديه القدرة على ملء هذه الفجوة المعرفية، إلا أن مقاييس الثقة القياسية لـ AF-M لا تفصل بدقة بين PPIs ذات الصلة من وفرة التنبؤات الخاطئة. لمعالجة هذه القيود، استخدمنا التعلم الآلي على مجموعات بيانات منسقة جيداً لتدريب نموذج تصنيف مُستند إلى预测 التركيب وعلوم الأومكس يسمى SPOC، والذي يظهر أداءً ممتازاً في فصل PPIs الصحيحة والخاطئة، بما في ذلك في الفحوصات على مستوى البروتيوم. طبقنا SPOC على مصفوفة شاملة تقريباً لنحو 300 بروتين من بروتينات الحفاظ على الجينوم البشري، مما أنتج حوالي 40000 تنبؤ يمكن مشاهدته على predictomes.org، حيث يمكن للمستخدمين أيضًا تقييم تنبؤاتهم الخاصة باستخدام SPOC. تشير PPIs عالية الثقة التي تم اكتشافها باستخدام approach لدينا إلى فرضيات جديدة في الحفاظ على الجينوم. توفر نتائجنا إطارًا لتفسير فحوصات AF-M واسعة النطاق وتساعد في تأسيس أساس لاكتشاف التركيب البُني للمركبات عبر البروتيوم.
دراسة شميت وآخرون (الجمعة) هذا السؤال.