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Similarity of phylogenetic trees as indicator of protein-protein interaction.

机译：系统树的相似性是蛋白质相互作用的指标。

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Deciphering the network of protein interactions that underlines cellular operations has become one of the main tasks of proteomics and computational biology. Recently, a set of bioinformatics approaches has emerged for the prediction of possible interactions by combining sequence and genomic information. Even though the initial results are very promising, the current methods are still far from perfect. We propose here a new way of discovering possible protein-protein interactions based on the comparison of the evolutionary distances between the sequences of the associated protein families, an idea based on previous observations of correspondence between the phylogenetic trees of associated proteins in systems such as ligands and receptors. Here, we extend the approach to different test sets, including the statistical evaluation of their capacity to predict protein interactions. To demonstrate the possibilities of the system to perform large-scale predictions of interactions, we present the application to a collection of more than 67 000 pairs of E.coli proteins, of which 2742 are predicted to correspond to interacting proteins.
机译：破解强调细胞操作的蛋白质相互作用网络已成为蛋白质组学和计算生物学的主要任务之一。最近，出现了一套生物信息学方法，通过结合序列和基因组信息来预测可能的相互作用。尽管最初的结果很有希望，但当前的方法仍远远不够完善。我们在此提出一种新方法，该方法基于对相关蛋白质家族序列之间进化距离的比较来发现可能的蛋白质-蛋白质相互作用，这种想法是基于先前观察到的系统（例如配体）中相关蛋白质的系统树之间的对应关系和受体。在这里，我们将方法扩展到不同的测试集，包括对其预测蛋白质相互作用的能力进行统计评估。为了证明该系统执行相互作用的大规模预测的可能性，我们将该应用程序应用于超过67 000对大肠杆菌蛋白质的集合，其中2742个被预测对应于相互作用的蛋白质。

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