Prediction of Protein-Protein Interaction Sites with Conditional Random Fields

Vorhersage der Protein-Protein Wechselwirkungsstellen mit Conditional Random Fields

von Zhijie Dong
Dissertation
Datum der mündl. Prüfung:2012-04-27
Erschienen:2012-11-28
Betreuer:Prof. Dr. Stephan Waack
Gutachter:Prof. Dr. Stephan Waack
Gutachter:Prof. Dr. Carsten Damm
Gutachter:Prof. Dr. Anita Schöbel
Zum Verlinken/Zitieren: http://dx.doi.org/10.53846/goediss-2553

 

 

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Zusammenfassung

Englisch

Protein-protein interactions appear in almost every biological process. Proteins are mainly folded into three dimensional structures, which requires that a meaningful prediction should take consideration of the important spatial relationships of the amino acid residues. In this regard, many research groups use the spatial neighborhood information to evaluate the residues in their predictions, but the model itself do not consider the dependencies between the spatial neighboring residues. Our contribution is modeling the spatial neighborhood information of a protein directly into a graphical model based on the approach of conditional random fields.
Keywords: Conditional Random Fields (CRFs); protein-protein interaction prediction; machine learning; bioinformatics; mathematical models; stochastical models

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Anwendung der Mathematik, der Statistik und Informationstheorie auf dem Bereich der Molekularbiologie ist ein etabliertes Gebiet der Naturwissenschaft. Viele Forschungen verwenden die statistischen Modelle mit Ansätzen der Informationstheoie zur Untersuchung und Analyse biologischer Datensätze. In diesem Projekt wird die Protein-Protein-Wechselwirkung fokussiert. Das Ziel ist die bedeutenden Stellen der Protein-Protein-Wechselwirkungen vorherzusagen, welche eine zentrale Rolle in vielen biologischen Prozessen spielen. Die Methode basiert auf das so gennante Conditional Random Field (CRF), welches zu stochastischen Modellen gehört. Darüber hinaus bezieht sich die Aufgabe auch auf maschinelles Lernen, was ein wichtiger Punkt in der Anwendung ist.
Schlagwörter: Conditional Random Fields (CRFs); Vorhersage der Protein-Protein-Wechselwirkung; Maschinelles Lernen; Bioinformatik; Mathematische Modelle; Stochastische Modelle
 
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