当前基于机器学习的蛋白质互作位点识别方法研究状况

简介：
本篇文章综述了目前利用机器学习技术识别蛋白质相互作用位点的研究进展与挑战，旨在为未来相关领域的科研工作提供参考。 高通量实验技术正在不断革新系统生物学领域的研究方法。研究人员对这些新技术充满期待，并希望加以利用。然而，在蛋白质-蛋白质相互作用的平台中，生产和生物信息学方面面临着许多挑战。特别是在预测蛋白质相互作用位点时，特征提取、特征表示、预测算法和结果分析等问题日益凸显。开发一种能够基于蛋白质的一级序列或/和3D结构来推断其界面残基的强大且有效的预测方法，对于促进科学研究的进展及加快研究成果的发布至关重要。当前，利用机器学习的方法在预测蛋白质相互作用位点方面得到了广泛关注。本段落旨在概述当这些策略应用于推测蛋白质交互位置时的整体流程现状。