- ข้อความ
- ประวัติศาสตร์
Parameter a is a harmonic coefficie
Parameter a is a harmonic coefficient in integrating dynamic local average connectivity and complex centrality. Table 4 shows the effect of parameter a on the performance of CDLC algorithms, where k is the number of top ranked proteins. CDLC can predict the highest number of true essential proteins with a= 0.1. This observation suggests that the complex component is an excellent property for predicting essential proteins while the LAC component only has a little effect. This finding can be attributed to the fact that essentiality is a product of protein complexes rather
than the individual protein, and protein complexes have a high collection of essential proteins (Hart et al., 2007). Nevertheless, comparing the result of CDLC with a= 0 and that with a= 0.1, we find that a better result can be achieved by the latter value of a. In addition, the protein complexes of some species are less completed than yeast. Therefore, deleting the LAC component may significantly reduce prediction precision. Thus, the LAC component is indispensable although it only has a little effect on the results for yeast data set.
than the individual protein, and protein complexes have a high collection of essential proteins (Hart et al., 2007). Nevertheless, comparing the result of CDLC with a= 0 and that with a= 0.1, we find that a better result can be achieved by the latter value of a. In addition, the protein complexes of some species are less completed than yeast. Therefore, deleting the LAC component may significantly reduce prediction precision. Thus, the LAC component is indispensable although it only has a little effect on the results for yeast data set.
0/5000
Parameter a is a harmonic coefficient in integrating dynamic local average connectivity and complex centrality. Table 4 shows the effect of parameter a on the performance of CDLC algorithms, where k is the number of top ranked proteins. CDLC can predict the highest number of true essential proteins with a= 0.1. This observation suggests that the complex component is an excellent property for predicting essential proteins while the LAC component only has a little effect. This finding can be attributed to the fact that essentiality is a product of protein complexes rather
than the individual protein, and protein complexes have a high collection of essential proteins (Hart et al., 2007). Nevertheless, comparing the result of CDLC with a= 0 and that with a= 0.1, we find that a better result can be achieved by the latter value of a. In addition, the protein complexes of some species are less completed than yeast. Therefore, deleting the LAC component may significantly reduce prediction precision. Thus, the LAC component is indispensable although it only has a little effect on the results for yeast data set.
than the individual protein, and protein complexes have a high collection of essential proteins (Hart et al., 2007). Nevertheless, comparing the result of CDLC with a= 0 and that with a= 0.1, we find that a better result can be achieved by the latter value of a. In addition, the protein complexes of some species are less completed than yeast. Therefore, deleting the LAC component may significantly reduce prediction precision. Thus, the LAC component is indispensable although it only has a little effect on the results for yeast data set.
การแปล กรุณารอสักครู่..
Parameter a is a harmonic coefficient in integrating dynamic local average connectivity and complex centrality. Table 4 shows the effect of parameter a on the performance of CDLC algorithms, where k is the number of top ranked proteins. CDLC can predict the highest number of true essential proteins with a= 0.1. This observation suggests that the complex component is an excellent property for predicting essential proteins while the LAC component only has a little effect. This finding can be attributed to the fact that essentiality is a product of protein complexes rather
than the individual protein, and protein complexes have a high collection of essential proteins (Hart et al., 2007). Nevertheless, comparing the result of CDLC with a= 0 and that with a= 0.1, we find that a better result can be achieved by the latter value of a. In addition, the protein complexes of some species are less completed than yeast. Therefore, deleting the LAC component may significantly reduce prediction precision. Thus, the LAC component is indispensable although it only has a little effect on the results for yeast data set.
than the individual protein, and protein complexes have a high collection of essential proteins (Hart et al., 2007). Nevertheless, comparing the result of CDLC with a= 0 and that with a= 0.1, we find that a better result can be achieved by the latter value of a. In addition, the protein complexes of some species are less completed than yeast. Therefore, deleting the LAC component may significantly reduce prediction precision. Thus, the LAC component is indispensable although it only has a little effect on the results for yeast data set.
การแปล กรุณารอสักครู่..
พารามิเตอร์เป็นค่าฮาร์มอนิก ในการบูรณาการแบบไดนามิกการเชื่อมต่อท้องถิ่นเฉลี่ยและศูนย์กลางที่ซับซ้อน ตารางที่ 4 แสดงผลของพารามิเตอร์ต่อสมรรถนะของอัลกอริทึม cdlc ที่ k คือจำนวนอันดับสุดยอดโปรตีน cdlc สามารถทำนายจำนวนสูงสุดของจริงที่จำเป็นกับโปรตีน = 0.1การสำรวจครั้งนี้ แสดงให้เห็นว่าองค์ประกอบที่ซับซ้อน เป็นคุณสมบัติที่ดีเยี่ยมสำหรับการทำนายโปรตีนจำเป็นในขณะที่ครั่ง ส่วนประกอบ มีเพียงผลกระทบเล็กน้อย การค้นหานี้สามารถนำมาประกอบกับความจริงที่ว่า essentiality เป็นผลิตภัณฑ์โปรตีนเชิงซ้อนค่อนข้าง
กว่าโปรตีนแต่ละบุคคลและ complexes โปรตีนมีคอลเลกชันสูงของโปรตีนที่จำเป็น ( ฮาร์ท et al . , 2007 ) อย่างไรก็ตามการเปรียบเทียบผลของ cdlc ด้วย = 0 = 0.1 ด้วย เราพบว่า ผลที่ดีกว่าสามารถทำได้โดยหลังค่าของ นอกจากนี้ โปรตีนเชิงซ้อนบางชนิดไม่สมบูรณ์มากกว่ายีสต์ ดังนั้น การลบครั่งประกอบอาจลดความแม่นยำการทำนาย . ดังนั้นครั่งเป็นองค์ประกอบที่ขาดไม่ได้ถึงแม้ว่ามันจะมีเพียงผลกระทบเล็กน้อยในผลสำหรับชุดข้อมูลยีสต์
กว่าโปรตีนแต่ละบุคคลและ complexes โปรตีนมีคอลเลกชันสูงของโปรตีนที่จำเป็น ( ฮาร์ท et al . , 2007 ) อย่างไรก็ตามการเปรียบเทียบผลของ cdlc ด้วย = 0 = 0.1 ด้วย เราพบว่า ผลที่ดีกว่าสามารถทำได้โดยหลังค่าของ นอกจากนี้ โปรตีนเชิงซ้อนบางชนิดไม่สมบูรณ์มากกว่ายีสต์ ดังนั้น การลบครั่งประกอบอาจลดความแม่นยำการทำนาย . ดังนั้นครั่งเป็นองค์ประกอบที่ขาดไม่ได้ถึงแม้ว่ามันจะมีเพียงผลกระทบเล็กน้อยในผลสำหรับชุดข้อมูลยีสต์
การแปล กรุณารอสักครู่..
ภาษาอื่น ๆ
การสนับสนุนเครื่องมือแปลภาษา: กรีก, กันนาดา, กาลิเชียน, คลิงออน, คอร์สิกา, คาซัค, คาตาลัน, คินยารวันดา, คีร์กิซ, คุชราต, จอร์เจีย, จีน, จีนดั้งเดิม, ชวา, ชิเชวา, ซามัว, ซีบัวโน, ซุนดา, ซูลู, ญี่ปุ่น, ดัตช์, ตรวจหาภาษา, ตุรกี, ทมิฬ, ทาจิก, ทาทาร์, นอร์เวย์, บอสเนีย, บัลแกเรีย, บาสก์, ปัญจาป, ฝรั่งเศส, พาชตู, ฟริเชียน, ฟินแลนด์, ฟิลิปปินส์, ภาษาอินโดนีเซี, มองโกเลีย, มัลทีส, มาซีโดเนีย, มาราฐี, มาลากาซี, มาลายาลัม, มาเลย์, ม้ง, ยิดดิช, ยูเครน, รัสเซีย, ละติน, ลักเซมเบิร์ก, ลัตเวีย, ลาว, ลิทัวเนีย, สวาฮิลี, สวีเดน, สิงหล, สินธี, สเปน, สโลวัก, สโลวีเนีย, อังกฤษ, อัมฮาริก, อาร์เซอร์ไบจัน, อาร์เมเนีย, อาหรับ, อิกโบ, อิตาลี, อุยกูร์, อุสเบกิสถาน, อูรดู, ฮังการี, ฮัวซา, ฮาวาย, ฮินดี, ฮีบรู, เกลิกสกอต, เกาหลี, เขมร, เคิร์ด, เช็ก, เซอร์เบียน, เซโซโท, เดนมาร์ก, เตลูกู, เติร์กเมน, เนปาล, เบงกอล, เบลารุส, เปอร์เซีย, เมารี, เมียนมา (พม่า), เยอรมัน, เวลส์, เวียดนาม, เอสเปอแรนโต, เอสโทเนีย, เฮติครีโอล, แอฟริกา, แอลเบเนีย, โคซา, โครเอเชีย, โชนา, โซมาลี, โปรตุเกส, โปแลนด์, โยรูบา, โรมาเนีย, โอเดีย (โอริยา), ไทย, ไอซ์แลนด์, ไอร์แลนด์, การแปลภาษา.
- รีโมทของฉันไม่มีคำสั่งอารมณ์ซึ้ง
- ไม่ว่าจะอยู่ในสถานะอะไรฉันก็จะเกลียดเธอ
- 6. RecommendationsThe current practice
- I don't know who's home
- เธออายุ 10 ปี
- ได้ เราสามารถเป็นเพื่อนกันได้
- ไม่มีครีบ ไม่มีกระดอง มีหนวด 8 เส้น
- solving skills are minimal at best, yet
- Fan of feathers on tail
- Yes!, it is a responsible man.
- Long gone are the days of the Page when
- carried out
- ฉันจะรอคุณพรุ่งนี้ฉันเลื่อนนัดหมอสำหรับร
- ผมเตรียมตัวกันอย่างไร ต้องเอาอะไรมาบ้าง
- The other case involved the Dominican Re
- I so sorry
- 나는 세훈을 사랑
- ไม่มี
- love me little,love me long
- Transportation– A manifest on-line s
- The medical waste generation rate rang
- In the following exercises, turn the sen
- สอบ
- Transportation– A manifest on-line s
