论文标题：A framework combines supervised learning and dense subgraphs discovery to predict protein complexes (结合监督学习与稠密子图发现的蛋白复合物预测框架)

期刊：Frontiers of Computer Science

作者：Suyu MEI

发表时间：19 Nov 2021

DOI：10.1007/s11704-021-0476-8

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导读

本研究试图验证一个假设：相对于传统的蛋白互作网络方法，蛋白复合物可以以一种更加具有生物意义的方式，从蛋白共复合物网络上识别。本框架利用现有的TAP-MS实验数据，训练一个l2正则化逻辑回归模型，预测潜在的能形成蛋白复合物的蛋白互作，构成蛋白共复合物网络。在此基础上，利用有效但计算要求高的最大团图聚类算法（CFinder）或者高效的最大模块聚类算法（MMC），在蛋白复合物网络上推断具有层次的平衡聚类作为蛋白复合物。经验研究表明，本算法框架取得了较好的交叉验证与独立检验性能。本算法框架新颖之处并且优于现有方法之处在于，从蛋白复合物网络上获取的蛋白复合物相对于从蛋白复合物获取的蛋白复合物，更具有生物学相关性，为蛋白复合物识别提供了一种新的途径。

文章精要

摘要

Rapidly identifying protein complexes is significant to elucidate the mechanisms of macromolecular interactions and to further investigate the overlapping clinical manifestations of diseases. To date, existing computational methods majorly focus on developing unsupervised graph clustering algorithms, sometimes in combination with prior biological insights, to detect protein complexes from protein-protein interaction (PPI) networks. However, the outputs of these methods are potentially structural or functional modules within PPI networks. These modules do not necessarily correspond to the actual protein complexes that are formed via spatiotemporal aggregation of subunits. In this study, we propose a computational framework that combines supervised learning and dense subgraphs discovery to predict protein complexes. The proposed framework consists of two steps. The first step reconstructs genome-scale protein co-complex networks via training a supervised learning model of l2-regularized logistic regression on experimentally derived co-complexed protein pairs; and the second step infers hierarchical and balanced clusters as complexes from the co-complex networks via effective but computationally intensive k-clique graph clustering method or efficient maximum modularity clustering (MMC) algorithm. Empirical studies of cross validation and independent test show that both steps achieve encouraging performance. The proposed framework is fundamentally novel and excels over existing methods in that the complexes inferred from protein cocomplex networks are more biologically relevant than those inferred from PPI networks, providing a new avenue for identifying novel protein complexes.

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