多功能基因对“通过关联的罪恶感”分析的影响

许多早期研究表明，通过使用“通过关联的罪恶感”的变体，可以以非常高的统计置信度进行基因功能预测。这些研究假定基因在数据中的“关联”（例如，蛋白质相互作用伙伴）是建立“罪恶感”的必要条件。本文表明，多功能性而非关联是基因功能预测的主要驱动因素。我们首先展示，仅凭多功能性的程度知识，作为基因功能预测器时可以产生令人惊讶的强大性能。然后，我们演示多功能性如何在基因相互作用数据（如蛋白质相互作用和共表达网络）中编码，以及如何将其前馈到基因功能预测算法中。我们发现，可以使用没有关于哪个基因与哪个基因相互作用的信息的数据进行高质量的基因功能预测。通过检查来自小鼠、人类和酵母的各种网络，以及多种预测方法和评估指标，我们提供了证据，表明这个问题是普遍存在的，并不反映任何特定算法或数据类型的缺陷。我们提出了计算控制措施，以便在估计基因功能预测性能时提供更有意义的控制。我们建议，控制由于多功能性引起的这种偏倚是重要的，对基因组研究的解释有广泛影响。