State-of-the-art computational methods to predict protein–protein interactions with high accuracy and coverage

https://analyticalsciencejournals.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/pmic.202200292

1. 本研究の学術的背景、研究課題の核心をなす学術的「問い」は何ですか？
タンパク質相互作用の予測は、一般的に著名なコンピューター用途が必要とされます。本研究の学術的「問い」として、最近急速な進展を遂げているタンパク質相互作用予測の計算方法の最先端を確認することが挙げられます。

2. 本研究の目的及び学術的独自性と創造性は何ですか？
本研究の目的は、主要なデータソースに基づいて形成された主要なアプローチをレビューすることで、機械学習法の強みと弱点を報告することです。DLの出現が相互作用予測の進展に大きく貢献したため、DLが各データソースタイプにどのように使用されるかを示します。さらに、各カテゴリーの例題を提示することで、関連する文献を分類し、最近の原則に関する話を纏めます。本研究の独自性と創造性は、タンパク質相互作用の予測に機械学習がどのように役立つかをわかりやすくまとめたことにあります。

3. 本研究の着想に至った経緯や、関連する国内外の研究動向と本研究の位置づけは何ですか？
タンパク質相互作用の予測には、多くの計算的手法が存在します。本研究では、既存の文献を整理し、現在の最新の状況を取り上げています。

4. 本研究で何をどのように、どこまで明らかにした？
本研究では、タンパク質相互作用の予測における主要なアプローチについて、各データソースタイプで機械学習法の使用状況を説明しています。また、各クラスの例とともに文献を整理し、機械学習法の強みと弱点を述べています。

5. 本研究の有効性はどのように検証した？
本研究は、タンパク質相互作用の予測に関する主要なアプローチとデータソースタイプについての知見を提供するだけでなく、機械学習法の強みと弱点を説明しています。結論的に、機械学習法には当然の限界があることが示されており、今後はアルゴリズムやデータ、ラベル付け法による改良が必要だとされています。