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【2h】

A density-based clustering approach for identifying overlapping protein complexes with functional preferences

机译：基于密度的聚类方法用于识别具有功能偏好的重叠蛋白质复合物

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BackgroundIdentifying protein complexes is an essential task for understanding the mechanisms of proteins in cells. Many computational approaches have thus been developed to identify protein complexes in protein-protein interaction (PPI) networks. Regarding the information that can be adopted by computational approaches to identify protein complexes, in addition to the graph topology of PPI network, the consideration of functional information of proteins has been becoming popular recently. Relevant approaches perform their tasks by relying on the idea that proteins in the same protein complex may be associated with similar functional information. However, we note from our previous researches that for most protein complexes their proteins are only similar in specific subsets of categories of functional information instead of the entire set. Hence, if the preference of each functional category can also be taken into account when identifying protein complexes, the accuracy will be improved.
机译：背景技术鉴定蛋白质复合物是理解细胞中蛋白质机制的重要任务。因此已经开发出许多计算方法来鉴定蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络中的蛋白质复合物。关于可被计算方法用来识别蛋白质复合物的信息，除了PPI网络的图形拓扑外，蛋白质功能信息的考虑近来也变得很流行。相关方法依靠相同蛋白质复合物中的蛋白质可能与相似的功能信息相关联的思想来执行其任务。但是，我们从以前的研究中注意到，对于大多数蛋白质复合物而言，它们的蛋白质仅在功能信息类别的特定子集中相似，而不是在整个信息集中相似。因此，如果在鉴定蛋白质复合物时也可以考虑每个功能类别的偏好，那么准确性将会提高。

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