Una nueva herramienta computacional llamada ProtFus examina la literatura científica para validar las predicciones sobre la actividad de las proteínas de fusión: proteínas codificadas por la unión de dos genes que previamente codificaron dos proteínas separadas. Somnath Tagore en el Laboratorio Frenkel-Morgenstern de la Universidad de Bar-Ilan, Israel y sus colegas presentan ProtFus en PLOS Biología Computacional .
Diferentes tipos de proteínas de fusión pueden surgir naturalmente en el cuerpo humano, lo que a veces conduce al cáncer. Comprender las interacciones entre las proteínas de fusión y otras proteínas puede ayudar a mejorar el tratamiento personalizado del cáncer. Sin embargo, el número de artículos científicos que discuten estas interacciones está creciendo rápidamente, yno existe un formato estándar para presentar esta información, por lo tanto, organizar y mantenerse al tanto de este conocimiento plantea un gran desafío.
ProtFus aborda este desafío mediante el uso de estrategias computacionales, como la minería de texto y el aprendizaje automático para analizar la literatura científica del motor de búsqueda en línea PubMed. Es capaz de identificar proteínas de fusión que pueden tener múltiples nombres, y puede identificarinteracciones verificadas experimentalmente entre proteínas de fusión y otras proteínas. Cuando se aplicó a un conjunto de prueba de 1,817 proteínas de fusión, ProtFus identificó 2,908 interacciones entre 18 tipos de cáncer que habían sido publicados en textos científicos en PubMed.
ProtFus también se basa en una herramienta desarrollada previamente por los investigadores para predecir las interacciones de una proteína de fusión dada en función de las propiedades conocidas de sus dos proteínas parentales. ProtFus toma una proteína de fusión de interés, utiliza la herramienta desarrollada previamente proteína quimérica-Protein-Interactions, o ChiPPI para predecir sus interacciones, y luego valida estas interacciones mediante una búsqueda en PubMed.
"Nuestros hallazgos demuestran el potencial para la extracción de textos de artículos científicos a gran escala utilizando una nueva infraestructura de big data, con actualizaciones en tiempo real de los artículos publicados diariamente", dice la Dra. Milana Frenkel-Morgenstern, autora correspondiente del estudio."ProtFus puede promover el estudio de las alteraciones de las redes de proteínas para pacientes con cáncer individual de manera totalmente personalizada", destaca Tagore, el primer autor y postdoc anterior en el laboratorio actualmente un postdoc en la Universidad de Columbia, Nueva York.
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Materiales proporcionados por PLOS . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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