In this section, we evaluate the pe

In this section, we evaluate the performance of CDLC (a= 0.1) by comparing it with five previously proposed methods (DC, LAC, SoECC, PeC, and CoEWC). We test these methods with the same PPI data and gene expression data. Then, we delete from the static PPI network the proteins excluded from the dynamic PPI network and the interactions related to these proteins. The comparison results are shown in Fig. 4. CDLC performs better than all the other methods. Moreover, for the 600 top ranked proteins, we find that the prediction precision can achieve more than 45% improvement when CDLC is compared with DC.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในส่วนนี้ เราได้ประเมินประสิทธิภาพของ CDLC (เป็น = 0.1) โดยการเปรียบเทียบมันกับห้าก่อนหน้านี้นำเสนอวิธีการ (DC, LAC, SoECC, PeC และ CoEWC) เราทดสอบวิธีการเหล่านี้กับ PPI ข้อมูลเดียวกันและยีนข้อมูลนิพจน์ จากนั้น เราลบจากเครือข่าย PPI คงโปรตีนที่แยกออกจากเครือข่าย PPI แบบไดนามิกและการโต้ตอบที่เกี่ยวข้องกับโปรตีนเหล่านี้ แสดงผลการเปรียบเทียบใน Fig. 4 CDLC ทำดีกว่าอื่น ๆ วิธีการทั้งหมด นอกจากนี้ บน 600 อันดับโปรตีน เราพบว่า ความแม่นยำในการพยากรณ์สามารถบรรลุมากกว่า 45% ปรับปรุงเมื่อเปรียบเทียบกับ DC CDLC

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในส่วนนี้เราประเมินผลการปฏิบัติงานของ CDLC (= 0.1) โดยเปรียบเทียบกับห้าวิธีการที่นำเสนอก่อนหน้านี้ (DC, LAC, SoECC, PEC และ CoEWC) เราจะทดสอบวิธีการเหล่านี้มีข้อมูล PPI เดียวกันและข้อมูลการแสดงออกของยีน จากนั้นเราจะลบออกจากเครือข่าย PPI คงโปรตีนแยกออกจากเครือข่าย PPI แบบไดนามิกและการโต้ตอบที่เกี่ยวข้องกับโปรตีนเหล่านี้ ผลการเปรียบเทียบจะแสดงในรูป 4. CDLC ประสิทธิภาพดีกว่าวิธีการอื่น ๆ นอกจากนี้สำหรับ 600 โปรตีนติดอันดับเราจะพบว่าการทำนายที่แม่นยำสามารถบรรลุการปรับปรุงกว่า 45% เมื่อ CDLC เปรียบเทียบกับดีซี

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในส่วนนี้เราประเมินประสิทธิภาพของ cdlc ( = 0.1 ) โดยเปรียบเทียบกับวิธีที่เสนอห้าก่อนหน้านี้ ( DC , ครั่ง soecc เป็ค , และ coewc ) เราได้ทดสอบวิธีการเหล่านี้กับข้อมูลเดียวกัน PPI และข้อมูลการแสดงออกของยีน . งั้นเราลบจากเครือข่าย PPI สถิตโปรตีนแยกออกจากเครือข่าย ppi แบบไดนามิกและปฏิสัมพันธ์ที่เกี่ยวข้องกับโปรตีนเหล่านี้การเปรียบเทียบผลลัพธ์ที่แสดงในรูปที่ 4 cdlc มีประสิทธิภาพดีกว่าทุกคนอื่น ๆวิธีการ นอกจากนี้ สำหรับ 600 อันดับสุดยอดโปรตีน เราพบว่า การทำนายที่แม่นยำสามารถบรรลุมากกว่า 45 % เมื่อเทียบกับการปรับปรุง cdlc DC