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  A computational framework for boosting confidence in high-throughput protein-protein interaction datasets

Hosur, R., Peng, J., Vinayagam, A., Stelzl, U., Xu, J., Perrimon, N., et al. (2012). A computational framework for boosting confidence in high-throughput protein-protein interaction datasets. Genome Biology, 13(8), R76-R76. doi:10.1186/gb-2012-13-8-r76.

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Hosur.pdf (Verlagsversion), 2MB
Name:
Hosur.pdf
Beschreibung:
-
OA-Status:
Sichtbarkeit:
Öffentlich
MIME-Typ / Prüfsumme:
application/pdf / [MD5]
Technische Metadaten:
Copyright Datum:
-
Copyright Info:
© 2012 Hosur et al.; licensee BioMed Central Ltd
Lizenz:
-

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Hosur, R., Autor
Peng, J., Autor
Vinayagam, A., Autor
Stelzl, U.1, Autor           
Xu, J., Autor
Perrimon, N., Autor
Bienkowska, J., Autor
Berger, B., Autor
Affiliations:
1Molecular Interaction Networks (Ulrich Stelzl), Independent Junior Research Groups (OWL), Max Planck Institute for Molecular Genetics, Max Planck Society, ou_1479660              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: Improving the quality and coverage of the protein interactome is of tantamount importance for biomedical research, particularly given the various sources of uncertainty in high-throughput techniques. We introduce a structure-based framework, Coev2Net, for computing a single confidence score that addresses both false-positive and false-negative rates. Coev2Net is easily applied to thousands of binary protein interactions and has superior predictive performance over existing methods. We experimentally validate selected high-confidence predictions in the human MAPK network and show that predicted interfaces are enriched for cancer -related or damaging SNPs. Coev2Net can be downloaded at http://struct2net.csail.mit.edu.

Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 2012-08-312012
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: Expertenbegutachtung
 Identifikatoren: DOI: 10.1186/gb-2012-13-8-r76
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Genome Biology
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: London : BioMed Central Ltd.
Seiten: - Band / Heft: 13 (8) Artikelnummer: - Start- / Endseite: R76 - R76 Identifikator: ISSN: 1465-6906
CoNE: https://pure.mpg.de/cone/journals/resource/1000000000224390_1