“MSiP”是一种通过大规模亲和纯化质谱(AP-MS)数据预测蛋白质相互作用的计算方法。该方法包括辐条和矩阵模型,用于在网络环境中解释AP-MS数据。“辐条”模型只考虑了饵-食饵相互作用,而“矩阵”模型则假设在给定的AP-MS实验中,每一种已识别的蛋白质(饵和食饵)都与其他蛋白质相互作用。辐条模型的假阴性率较高,而矩阵模型的假阳性率较高。尽管这两种统计模型都有优点,但结合这两种模型,可以提高机器学习分类器在区分真假阳性交互方面的性能。
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