{“状态”：“确定”，“消息类型”：“工作”，“信息版本”：“1.0.0”，“邮件”：{“索引”：{“日期-部分”：[[2024,6,24]]，“日期-时间”：“2024-06-24T19:55:36Z”，“时间戳”：1719258936271}，“引用-计数”：23，“出版商”：“牛津大学出版社（OUP）”，“问题”：“13”，“内容-域”：{-“域”：[]，“交叉标记-限制”：false}，”short-contain惰性物质“：[]，“published-print”：{“日期部分”：[[2015,7,1]]}，“摘要”：“摘要<\/jats:title>\n动机：如果不考虑相互关联的共同进化联系，就无法完全理解蛋白质的进化。从实用的角度来看，蛋白质家族之间的协同进化被用作从基因组信息中检测蛋白质相互作用和功能关系的一种方法。推断蛋白质协同进化的最常见方法是使用一系列称为mirrortree的方法量化系统发育树的相似性。尽管取得了成功，但这些方法的一个基本问题是缺乏足够的统计框架来评估给定共同进化分数（树相似性）的重要性。因此，为了获得最终的一组可靠的协同进化信号，需要使用一些特殊滤波器和任意阈值<\/jats:p>\n结果：在这项工作中，我们开发了一种将置信估计量（P值）与树相似性得分相关联的方法，使用了专门为树比较问题设计的空模型。我们展示了这种方法如何在镜像树工作流的所有阶段大大提高检测到的共同进化的质量和覆盖率（可以评估的对数），而不依赖于起始基因组信息。这不仅有助于更好地理解蛋白质协同进化及其生物学意义，而且还可以获得高度可靠和全面的预测相互作用网络，以及仅使用基因组信息的大分子复合物亚结构信息<\/jats:p>\n可用性和实现：本工作中使用的软件和数据集可在以下网站免费获得：http://\/csbg.cnb.csic.es\/pMT\/<\/jats:p>\n联系人：\u00a0pazos@cnb.csic.es<\/jats:p>\n补充信息：\u00a0生物信息学在线提供补充数据<\/jats:p>“，”DOI“：”10.1093\/生物信息学\/btv102“，”type“：”journal-article“，”created“：{”date-parts“：[[2015,2,26]]，”date-time“：”2015-02-26T15:34:19Z“，”timestamp“：1424964859000}，”page“：：“31”，“作者”：[{”给定“：“David”，“family”：“Ochoa”，“sequence”：“first”，“affiliation”：[{“name”：“1计算系统生物学组，国家生物技术中心（CNB-CSIC），C/Darwin 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