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Minimotif Miner 3.0: database expansion and significantly improved reduction of false-positive predictions from consensus sequences.

机译:minimotif miner 3.0:数据库扩展并显着改善了共有序列的假阳性预测的减少。

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摘要

Minimotif Miner (MnM available at http://minimotifminer.org or http://mnm.engr.uconn.edu) is an online database for identifying new minimotifs in protein queries. Minimotifs are short contiguous peptide sequences that have a known function in at least one protein. Here we report the third release of the MnM database which has now grown 60-fold to approximately 300,000 minimotifs. Since short minimotifs are by their nature not very complex we also summarize a new set of false-positive filters and linear regression scoring that vastly enhance minimotif prediction accuracy on a test data set. This online database can be used to predict new functions in proteins and causes of disease.
机译:Minimotif Miner(MnM可从http://minimotifminer.org或http://mnm.engr.uconn.edu获得)是一个在线数据库,用于识别蛋白质查询中的新minimotif。微型基序是在至少一种蛋白质中具有已知功能的短连续肽序列。在这里,我们报告了MnM数据库的第三版,该数据库现已增长60倍,达到约300,000个微型图案。由于短缩微图案的本质不是很复杂,因此我们还总结了一组新的假阳性过滤器和线性回归评分,可大大提高测试数据集上的缩微图案的预测准确性。该在线数据库可用于预测蛋白质的新功能和疾病原因。

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