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Integrated protein function prediction by mining function associations sequences and protein–protein and gene–gene interaction networks

机译:通过挖掘功能关联序列以及蛋白质-蛋白质和基因-基因相互作用网络进行综合蛋白质功能预测

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摘要

MotivationsProtein function prediction is an important and challenging problem in bioinformatics and computational biology. Functionally relevant biological information such as protein sequences, gene expression, and protein–protein interactions has been used mostly separately for protein function prediction. One of the major challenges is how to effectively integrate multiple sources of both traditional and new information such as spatial gene–gene interaction networks generated from chromosomal conformation data together to improve protein function prediction.
机译:动机蛋白功能预测是生物信息学和计算生物学中一个重要且具有挑战性的问题。功能相关的生物学信息(例如蛋白质序列,基因表达和蛋白质-蛋白质相互作用)已被分别用于蛋白质功能预测。主要挑战之一是如何有效地整合传统和新信息的多种来源,例如从染色体构象数据生成的空间基因-基因相互作用网络,以改善蛋白质功能的预测。

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