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作者：任碧燕;刘璐;舒坤贤;曾垂省;代劲;刘川;李娜;
单位：重庆邮电大学生命健康信息科学与工程学院大数据生物智能重庆市重点实验室;重庆邮电大学软件工程学院;
摘要：宿主与病原体之间的蛋白质-蛋白质互作（Host-pathogen protein-protein interaction,HP-PPI）是病原体感染宿主的关键分子事件，准确识别HP-PPI对于理解宿主的免疫防御机制、病原体的致病机制，以及研发抗感染药物都具有重要意义。近年来，蛋白质互作实验技术的发展及其在宿主与病原体互作研究中的应用，积累了大量的HPPPI数据，于是人工智能技术逐渐在HP-PPI预测研究领域中脱颖而出。本文综述了人工智能方法在HP-PPI预测研究领域中的应用，首先介绍了基于人工智能方法识别HP-PPI的任务流程，总结了收录HP-PPI数据的常用数据库；然后重点对机器学习和深度学习两大类人工智能方法在HP-PPI预测研究领域中的应用进行分类归纳，介绍了部分经典算法模型的基本原理、特征选择和模型评估结果等；最后，分析了人工智能方法预测HP-PPI面临的问题及挑战，以期为宿主与病原体互作研究领域的科研人员提供思路和参考。
关键词：宿主-病原体互作;蛋白质-蛋白质互作;机器学习;深度学习
基金资助：重庆市教委科学技术研究项目（项目号：KJQN202300616）,题目：面向宿主与病原菌互作的机器学习关键技术研究~~
