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Improving protein complex prediction by reconstructing a high-confidence protein-protein interaction network of Escherichia coli from different physical interaction data sources

机译:通过从不同的物理相互作用数据源重构大肠杆菌的高可信蛋白-蛋白相互作用网络来改善蛋白复合物的预测

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摘要

BackgroundAlthough different protein-protein physical interaction (PPI) datasets exist for Escherichia coli, no common methodology exists to integrate these datasets and extract reliable modules reflecting the existing biological process and protein complexes. Naïve Bayesian formula is the highly accepted method to integrate different PPI datasets into a single weighted PPI network, but detecting proper weights in such network is still a major problem.
机译:背景技术尽管存在针对大肠杆菌的不同蛋白质-蛋白质物理相互作用(PPI)数据集,但不存在通用方法来整合这些数据集并提取反映现有生物学过程和蛋白质复合物的可靠模块。朴素贝叶斯公式是将不同的PPI数据集集成到单个加权PPI网络中的一种广为接受的方法,但是在这种网络中检测适当的权重仍然是一个主要问题。

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