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摘要:
基于高通量数据, 研究人员已经设计了许多算法用于寻找功能完全未知蛋白质的功能. 然而, 这些算法的效率受到一些根本因素的制约, 包括: (ⅰ) 功能完全未知的蛋白质参与一个精细功能的先验概率低; (ⅱ) 高通量互作数据中有大量的假阳性互作; (ⅲ) 蛋白质互作数据对功能类的覆盖不完全; (ⅳ) 训练算法的大量阴性样本数据是异质的; (ⅴ) 训练算法的蛋白质的精细功能知识不足. 因此, 本研究提出一种新的方法对已知部分功能的蛋白质进行功能预测, 即利用功能特异的蛋白质互作子网或者基因表达模式信息来寻找蛋白质更为精细的功能. 该方法能够通过恰当地定义预测范围和过滤假阳性数据减少上述提到的问题, 因此可以高效地发现蛋白质的新功能. 对于几千个已知部分功能的酵母与人类蛋白质, 该方法能够以超过90%的精确率找到它们更为精细的功能. 预测的精细功能对于指导随后的湿实验和提供必要的功能知识来学习其他蛋白质的功能都具有重要的意义.
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文献信息
篇名 通过蛋白质互作网络预测已知部分功能的蛋白质的精细功能
来源期刊 科学通报 学科 化学
关键词 蛋白质互作 gene ontology 基因功能 算法 预测
年,卷(期) 2007,(20) 所属期刊栏目 论文
研究方向 页码范围 2367-2373
页数 7页 分类号 O6
字数 7656字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0023-074x.2007.20.006
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研究主题发展历程
节点文献
蛋白质互作
gene ontology
基因功能
算法
预测
研究起点
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
科学通报
旬刊
0023-074X
11-1784/N
大16开
北京东城区东黄城根北街16号
80-213
1950
chi
出版文献量(篇)
11887
总下载数(次)
74
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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