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類似蛋白質(nearest neighbors)リストから期待できる予測信頼度

このページから得られる情報

このページからリンクを張っているデータは信頼度を見積もる為に役立つつもり で用意しました。しかし、実際に示している統計は

ある蛋白質が局在部位Ａに局在するとしたら、予測されるutilityが ある値u以上である確率

Utility

統計的意思決定理論に「効用値」 (utility, 期待される損得)という概念があ ります。私がWoLF PSORTでこの概念を借用した理由は、蛋白質がある局在部 位に局在すると信じた場合に期待できる損得が計算できるようにしたかったか らです。utilityは各局在部位に局在する確率と、（一般的には 一様でない）各種類の誤予測のコストを反映する。例えば、分泌される蛋白質 のみに興味のある利用者から見れば、核蛋白質をミトコンドリア局在と予測しても 損はしない（非分泌蛋白質ということが分かれば十分）ような場合が考えられます。

しかし、今現在 utilityが実際に使われているのは多局在への対応であります。例えば、 細胞質・核に両局在する蛋白質を核局在と「誤予測」した場合と、ミトコンドリア局在と 予測した場合とでは誤りの程度が違う。そこで、核局在と予測した場合に、utilityの値を 完全正解と完全誤りの間に設定しています。 詳細については APBC06の論文 を参照されたい。

このページの最後の部分に各局在部位に対して、以下のようなグラフ へのリンクが表として纒めてあります。

ヒストグラム	均(なら)した割合関数

左図はライソゾームに局在する蛋白質（浅い色の棒）、とライソゾームに局在しない 蛋白質（黒い棒）に対して、予測されるutilityの頻度を表しています。

右図は蛋白質に対して、ライソゾームに局在するutilityの値として予測された 値から、その蛋白質が実際にライソゾームに局在する確率を、左図の出現頻度 を均(なら)した曲線として示しています。 これは、蛋白質がライソゾームに局在する事前確率がWoLF PSORTデータセット におけるライソゾーム蛋白質の割合に等しいことを前提としています。

この図からいくつかの考察が得られます。

• WoLF PSORTが、ライソゾーム蛋白質を高い信頼度で正しく予測することは 期待できない。
• ライソゾーム局在の予測される utilityが８を越えた場合、問い合わせ配列が 実際にライソゾーム局在する確率は 50%以上。
• もし、ライソゾームに局在する可能性があると思われる蛋白質を、WoLF PSORT に入力し、ライソゾーム局在 utilityが３であった場合、これは特に ライソゾーム局在仮説を捨てる理由にはなりません。３は数字として低いが、 実際のライソゾーム蛋白質でも３程度の utilityと予測されることが多い。

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