【摘 要】
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近期,基因组、转录组和蛋白组学研究发现了成千上万个已翻译但未被注释的小开放读码框（smORFs）。这个发现填补了蛋白编码基因的空白。研究结果表明,许多smORFs翻译的小肽在代谢
【机 构】
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中国科学院计算技术研究所,中国科学院大学计算机与控制学院
【基金项目】
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国家重点研发计划（No.2016YFB0200204）, 国家自然科学基金（No.91740113）, 国家重点实验室开放课题基金（No.2016GZKF0JT006）资助项目
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近期,基因组、转录组和蛋白组学研究发现了成千上万个已翻译但未被注释的小开放读码框（smORFs）。这个发现填补了蛋白编码基因的空白。研究结果表明,许多smORFs翻译的小肽在代谢、细胞凋亡和发育过程中有着重要的作用。这些进展就提出一个问题,在全基因组范围内到底还有多少类似的smORFs及小肽具备功能？目前,尚未有生物手段能够在全基因组范围内进行研究小肽功能。本研究提出了一种基于高通量数据和复杂网络的全基因组范围小肽功能预测算法。算法利用小肽在多个组织中转录及翻译的表达向量,比较蛋白在相同组织中的表达情况,
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