Παρακαλώ χρησιμοποιήστε αυτό το αναγνωριστικό για να παραπέμψετε ή να δημιουργήσετε σύνδεσμο προς αυτό το τεκμήριο: https://hdl.handle.net/10442/19374
Export to:   BibTeX  | EndNote  | RIS
Εξειδίκευση τύπου : Άρθρο σε επιστημονικό περιοδικό
Τίτλος: Structure-Based Modeling of the Gut Bacteria-Host Interactome Through Statistical Analysis of Domain-Domain Associations Using Machine Learning
Δημιουργός/Συγγραφέας: Kiouri, Despoina P
Batsis, Georgios C
[EL] Μαυρομούστακος, Θωμάς[EN] Mavromoustakos, Thomassemantics logo
Giuliani, Alessandro
[EL] Χασάπης, Χρήστος[EN] Chasapis, Christossemantics logo
Ημερομηνία: 2025-02-25
Γλώσσα: Αγγλικά
ISSN: 2673-6284
DOI: 10.3390/biotech14010013
Άλλο: 40227324
Περίληψη: The gut microbiome, a complex ecosystem of microorganisms, plays a pivotal role in human health and disease. The gut microbiome's influence extends beyond the digestive system to various organs, and its imbalance is linked to a wide range of diseases, including cancer and neurodevelopmental, inflammatory, metabolic, cardiovascular, autoimmune, and psychiatric diseases. Despite its significance, the interactions between gut bacteria and human proteins remain understudied, with less than 20,000 experimentally validated protein interactions between the host and any bacteria species. This study addresses this knowledge gap by predicting a protein-protein interaction network between gut bacterial and human proteins. Using statistical associations between Pfam domains, a comprehensive dataset of over one million experimentally validated pan-bacterial-human protein interactions, as well as inter- and intra-species protein interactions from various organisms, were used for the development of a machine learning-based prediction method to uncover key regulatory molecules in this dynamic system. This study's findings contribute to the understanding of the intricate gut microbiome-host relationship and pave the way for future experimental validation and therapeutic strategies targeting the gut microbiome interplay.
Τίτλος πηγής δημοσίευσης: Biotech (Basel (Switzerland))
Τόμος/Κεφάλαιο: 14
Τεύχος: 1
Θεματική Κατηγορία: [EL] Βιοπληροφορική[EN] Bioinformaticssemantics logo
[EL] Μικροβιολογία[EN] Microbiologysemantics logo
[EL] Δομική Βιολογία[EN] Structural Biologysemantics logo
Λέξεις-Κλειδιά: domain interactions
gut microbiome
host–bacteria interactions
machine learning
protein networks
Κάτοχος πνευματικών δικαιωμάτων: © 2025 by the authors. Licensee MDPI, Basel, Switzerland.
Όροι και προϋποθέσεις δικαιωμάτων: This article is an open access article distributed under the terms and conditions of the Creative Commons Attribution (CC BY) license (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
Ηλεκτρονική διεύθυνση στον εκδότη (link): https://doi.org/10.3390/biotech14010013
Εμφανίζεται στις συλλογές:Ινστιτούτο Χημικής Βιολογίας - Επιστημονικό έργο

Αρχεία σε αυτό το τεκμήριο:
Αρχείο Περιγραφή ΣελίδεςΜέγεθοςΜορφότυποςΈκδοσηΆδεια
Kiouri et al_2025_biotech-14-00013.pdfopen access article4.87 MBAdobe PDFΔημοσιευμένη/του ΕκδότηccbyΔείτε/ανοίξτε