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Partitioning of Minimotifs Based on Function with Improved Prediction Accuracy

机译:基于改进预测精度的函数分割

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摘要

BackgroundMinimotifs are short contiguous peptide sequences in proteins that are known to have a function in at least one other protein. One of the principal limitations in minimotif prediction is that false positives limit the usefulness of this approach. As a step toward resolving this problem we have built, implemented, and tested a new data-driven algorithm that reduces false-positive predictions.
机译:背景微型基序是蛋白质中的短连续肽序列,已知其在至少一种其他蛋白质中具有功能。小型图案预测的主要限制之一是误报限制了该方法的实用性。为了解决这个问题,我们建立,实施和测试了一种新的数据驱动算法,该算法可减少假阳性预测。

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