En este artículo, se implementa un método basado en SVM para
la predicción de interacciones proteína-proteína. Este modelo es
inicialmente entrenado con un conjunto de más de 69.000 pares de secuencias de proteínas
basado en interacciones positivas documentadas. Luego,
Se realiza un método de validación cruzada para estimar la
precisión del sistema, mostrando rendimientos aceptables
en términos de sensibilidad, especificidad y media geométrica. los
los resultados son aproximadamente equilibrados y el rendimiento general
si alrededor del 70% se clasifica a través de un kernel por pares
y los parámetros se establecen a través de una optimización de enjambre de partículas
meta-heurística y mostrando resultados prometedores para
el campo de la bioinformática.In this paper, a SVM-based method is implemented for
the prediction of protein-protein interactions. This model is
initially trained with a set of over 69.000 pairs of protein sequences
based on documented positive interactions. Then,
a cross-validation method is performed for estimating the
accuracy of the system, showing acceptable performances
in terms of sensitivity, specificity and geometric mean. The
results are approximately balanced and the overall performance
if around 70% classified through a pairwise kernel
and the parameters are set through an particle swarm optimization
meta-heuristic and showing promising results for
the field of bioinformatics.Ingeniero Biomédicopregrad
