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CAVITY SCALING: AUTOMATED REFINEMENT OF CAVITY-AWARE MOTIFS IN PROTEIN FUNCTION PREDICTION

机译:腔缩放:蛋白功能预测中腔感知动机的自动完善

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摘要

Algorithms for geometric and chemical comparison of protein substructure can be useful for many applications in protein function prediction. These motif matching algorithms identify matches of geometric and chemical similarity between well-studied functional sites, motifs, and substructures of functionally uncharacterized proteins, targets. For the purpose of function prediction, the accuracy of motif matching algorithms can be evaluated with the number of statistically significant matches to functionally related proteins, true positives (TPs), and the number of statistically insignificant matches to functionally unrelated proteins, false positives (FPs).
机译:蛋白质亚结构的几何和化学比较算法可用于蛋白质功能预测中的许多应用。这些基序匹配算法可识别经过充分研究的功能位点,基序和功能未知的蛋白质,靶标的亚结构之间的几何和化学相似性匹配。出于功能预测的目的,可以使用与功能相关蛋白在统计学上显着匹配的数量,真阳性(TP)和与功能无关蛋白在统计学上无意义的匹配数量,假阳性(FPs)来评估基序匹配算法的准确性。 )。

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