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蛋白质相互作用数据具有较高的假阳性率和假阴性率,这直接导致计算方法从中预测蛋白质复合物会产生较大的误差。为了弥补数据的这种先天性不足,通过结合多数据源,一种新的蛋白质复合物预测算法被提出。匹配分析和GO功能富集分析被用于评估算法的性能。测试结果表明,新算法远优于以前的其他算法。
结合多数据源预测蛋白质复合物
【摘 要】
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蛋白质相互作用数据具有较高的假阳性率和假阴性率,这直接导致计算方法从中预测蛋白质复合物会产生较大的误差。为了弥补数据的这种先天性不足,通过结合多数据源,一种新的蛋
【机 构】
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湖南第一师范学院信息科学与工程系
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2012年27期
【基金项目】
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湖南省教育厅科研项目（No.11C0281）, 湖南省科技厅科技计划项目（No.2011GK3138,No.2010GK3049）, 湖南省高校科技创新团队支持计划（湘教通[2010]212号）
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