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이인석
이인석 (Insuk Lee) 저자 이메일 보기
University of Texas at Austin, 현 연세대학교
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278 KB
  CV updated 2021-09-03 14:48
 
조회 853  인쇄하기 주소복사 트위터 공유 페이스북 공유 
An Improved, Bias-Reduced Probabilistic Functional Gene Network of Baker's Yeast, Saccharomyces cerevisiae
열기 Authors and Affiliations

Abstract

Background
Probabilistic functional gene networks are powerful theoretical frameworks for integrating heterogeneous functional genomics and proteomics data into objective models of cellular systems. Such networks provide syntheses of millions of discrete experimental observations, spanning DNA microarray experiments, physical protein interactions, genetic interactions, and comparative genomics; the resulting networks can then be easily applied to generate testable hypotheses regarding specific gene functions and associations.

Methodology/Principal Findings
We report a significantly improved version (v. 2) of a probabilistic functional gene network [1] of the baker's yeast, Saccharomyces cerevisiae. We describe our optimization methods and illustrate their effects in three major areas: the reduction of functional bias in network training reference sets, the application of a probabilistic model for calculating confidences in pair-wise protein physical or genetic interactions, and the introduction of simple thresholds that eliminate many false positive mRNA co-expression relationships. Using the network, we predict and experimentally verify the function of the yeast RNA binding protein Puf6 in 60S ribosomal subunit biogenesis.

Conclusions/Significance
YeastNet v. 2, constructed using these optimizations together with additional data, shows significant reduction in bias and improvements in precision and recall, in total covering 102,803 linkages among 5,483 yeast proteins (95% of the validated proteome). YeastNet is available from http://www.yeastnet.org.

논문정보
- 형식: Research article
- 게재일: 2007년 10월 (BRIC 등록일 2017-08-24)
- 연구진: 국외연구진
- 분야: Genetics
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