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La sempre crescente flusso di profili di espressione genica e di interazioni proteina-proteina ha catalizzato molti approcci computazionali per l'inferenza delle funzioni dei geni. Nonostante tutti gli sforzi, vi è ancora spazio per miglioramenti, per le informazioni arricchito in ciascuna origine Duvetica Online Outlet dati biologici non è Duvetica Venezia stato sfruttato a pienezza. Un metodo composito viene proposto per la classificazione dei geni non annotate sulla base di dati di espressione e di interazione proteina-proteina (PPI) di dati, che estrae informazioni da entrambe le fonti di dati in nuovi modi. Con la natura del rumore dei dati di espressione presi in considerazione, importanza è attribuita ai pattern di espressione del consenso delle classi di geni al posto dei profili di espressione reali dei singoli geni, caratterizzando così il metodo composito con una maggiore robustezza contro la variazione dei dati di microarray. Per quanto riguarda la rete PPI, il tradizionale atteggiamento binario netta verso interazioni inter e intra-funzionali viene abbandonata, mentre una prospettiva più obiettiva nella struttura di rete PPI è formata incorporando le varie funzione a funzione probabilità di interazione all'interno dell'algoritmo. Il metodo composito è stato realizzato in due esperimenti numerici, in cui è stato osservato il suo miglioramento rispetto ai metodi basati singolo-data-source e la superiorità delle operazioni di trattamento dei dati nuovi è stata discussa.
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