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【2h】

A method for probabilistic mapping between protein structure and function taxonomies through cross training

機譯：通過交叉訓(xùn)練在蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)和功能分類學(xué)之間進行概率映射的方法

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摘要

BackgroundPrediction of function of proteins on the basis of structure and vice versa is a partially solved problem, largely in the domain of biophysics and biochemistry. This underlies the need of computational and bioinformatics approach to solve the problem. Large and organized latent knowledge on protein classification exists in the form of independently created protein classification databases. By creating probabilistic maps between classes of structural classification databases (e.g. SCOP []) and classes of functional classification databases (e.g. PROSITE []), structure and function of proteins could be probabilistically related.
機譯：背景技術(shù)基于結(jié)構(gòu)預(yù)測蛋白質(zhì)的功能，反之亦然，這是部分解決的問題，主要在生物物理學(xué)和生物化學(xué)領(lǐng)域。這是解決計算問題和生物信息學(xué)方法的基礎(chǔ)。關(guān)于蛋白質(zhì)分類的大量有組織的潛在知識以獨立創(chuàng)建的蛋白質(zhì)分類數(shù)據(jù)庫的形式存在。通過在結(jié)構(gòu)分類數(shù)據(jù)庫的類別（例如SCOP []）和功能分類數(shù)據(jù)庫的類別（例如PROSITE []）之間創(chuàng)建概率圖，蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)和功能可以概率相關(guān)。

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