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Construction of co-complex score matrix for protein complex prediction from AP-MS data

机译:从AP-MS数据构建蛋白质复合物预测复合物评分矩阵

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摘要

Motivation: Protein complexes are of great importance for unraveling the secrets of cellular organization and function. The AP-MS technique has provided an effective high-throughput screening to directly measure the co-complex relationship among multiple proteins, but its performance suffers from both false positives and false negatives. To computationally predict complexes from AP-MS data, most existing approaches either required the additional knowledge from known complexes (supervised learning), or had numerous parameters to tune.
机译:动机:蛋白质复合物对于揭示细胞组织和功能的秘密非常重要。 AP-MS技术提供了一种有效的高通量筛选方法,可以直接测量多种蛋白质之间的共-复杂关系,但其性能同时受到假阳性和假阴性的困扰。为了从AP-MS数据计算预测复合物,大多数现有方法要么需要来自已知复合物的额外知识(监督学习),要么需要调整许多参数。

著录项

  • 来源
    《Bioinformatics》 |2011年第13期|p.159-166|共8页
  • 作者

    Min Wu;

  • 作者单位
  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《化学文摘》(CA);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

  • 入库时间 2022-08-18 01:12:41

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