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Integrating multi-attribute similarity networks for robust representation of the protein space

机译:集成多属性相似性网络以可靠表示蛋白质空间

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摘要

Motivation: A global view of the protein space is essential for functional and evolutionary analysis of proteins. In order to achieve this, a similarity network can be built using pairwise relationships among proteins. However, existing similarity networks employ a single similarity measure and therefore their utility depends highly on the quality of the selected measure. A more robust representation of the protein space can be realized if multiple sources of information are used.
机译:动机:蛋白质空间的全局视图对于蛋白质的功能和进化分析至关重要。为了实现这一点,可以使用蛋白质之间的成对关系建立相似性网络。但是,现有的相似性网络采用单个相似性度量,因此其效用高度取决于所选度量的质量。如果使用多种信息来源,则可以实现蛋白质空间的更强大表示。

著录项

  • 来源
    《Bioinformatics》 |2006年第13期|1585-1592|共8页
  • 作者单位

    Department of Computer Science University of CaliforniaSanta Barbara CA 93106 USA;

    Department of Computer Engineering Middle East Technical University06531 Ankara Turkey;

  • 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 01:14:33

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