Predicting Protein-Protein Interactions and Drug-Target Interactions via Protein Similarity Measurement Based on Word Embeddings

단백질 상호작용과 약물-단백질 상호작용에 대한 예측을 위하여 단백질 간의 정확한 기능적 유사도 측정이 중요하다. 본 연구에서는 유전자 온톨로지를 사용하여 단백질 간 기능적 유사도를 계산하였다. 용어 간 유사도는 용어의 특성을 고려하는 워드 임베딩 방법인 Word2vec과 TF-IDF, 그리고 용어의 연결성을 고려하는 의미론적 방법으로 측정되었다. 측정된 용어의 유사도는 유전자 온톨로지 내 어노테이션 데이터를 사용하여 단백질 간의 기능적 유사도로 확장되었다. 또한, 용어의 특성과 용어 간의 연결성을 모두 고려할 수 있는 통합된 유사도를 제안하여, 의미론적 방법, Word2vec, TF-IDF, 통합 방법으로 측정된 단백질 간 유사도를 단백질 상호작용과 약물-단백질 상호작용 예측에 적용하였다. 결과적으로 통합 방법에서 가장 우수한 성능을 보이는 것을 확인하였다.