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2018-02-27 19:30
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protein-mode
该模式中,string数据库能够预测到特定物种中的某一个蛋白质的相互作用关系通过该模式可以获取最多的特异性,但是覆盖面就会较小一些,原因是该模式中,string不会准确的去获取其他物种的直系同源物,取而代之的是通过序列中的相似性搜索来估计直系同源
简单来说,物种间的相互作用关系信息的传递是基于“degree or orthology(直系同源度)”,(一种string用来判断两个蛋白是否为直系同源的方法。这种方法来源于对所有的相似性进行搜索,并把两个物种的推测的旁系同源考虑在内。如果旁系越少,则直系同源可能性就更大。)
COG-Mode该模式中,string能够预测到一组直系同源蛋白质的相互作用关系
COG模式中,信息是从“Cluster of Orthologous Groups"数据库获取的,其中的直系同源被设定为”all-of-nothing",而且这些被视为直系同源的蛋白质都被合并为一个物体由于获取直系同源的方法不同,该模式相比protein mode具有更高的覆盖率
由于获取窒息同源的方法不同,该模式相比protein Mode具有更高的覆盖率,但是略微较低的特异性覆盖率高是因为这些组群的难以自动获取的同源信息,都是人工识别的
特异性低时由于技术原因,一些组群会包含大量的还未被进一步识别的蛋白质
下载页面该页面选择性提供数据库数据
完整的string数据库提供付费下载(学院免费)Protein mode:protein模式的数据
COG mode:COG模式的数据General flatfiles &full database sumps:通用信息数据(物种、别名等)
用户说明文档(user documenttation)开始-相互昨天网络-蛋白质窗口-FAQ-使用情景介绍
开发者说明文档(developer documenttation)string API-在是ring网络上突出外部的负载信息-Robot access
数据
蛋白识别
网页展示-附属信息
protein-mode
该模式中,string数据库能够预测到特定物种中的某一个蛋白质的相互作用关系通过该模式可以获取最多的特异性,但是覆盖面就会较小一些,原因是该模式中,string不会准确的去获取其他物种的直系同源物,取而代之的是通过序列中的相似性搜索来估计直系同源
简单来说,物种间的相互作用关系信息的传递是基于“degree or orthology(直系同源度)”,(一种string用来判断两个蛋白是否为直系同源的方法。这种方法来源于对所有的相似性进行搜索,并把两个物种的推测的旁系同源考虑在内。如果旁系越少,则直系同源可能性就更大。)
COG-Mode该模式中,string能够预测到一组直系同源蛋白质的相互作用关系
COG模式中,信息是从“Cluster of Orthologous Groups"数据库获取的,其中的直系同源被设定为”all-of-nothing",而且这些被视为直系同源的蛋白质都被合并为一个物体由于获取直系同源的方法不同,该模式相比protein mode具有更高的覆盖率
由于获取窒息同源的方法不同,该模式相比protein Mode具有更高的覆盖率,但是略微较低的特异性覆盖率高是因为这些组群的难以自动获取的同源信息,都是人工识别的
特异性低时由于技术原因,一些组群会包含大量的还未被进一步识别的蛋白质
下载页面该页面选择性提供数据库数据
完整的string数据库提供付费下载(学院免费)Protein mode:protein模式的数据
COG mode:COG模式的数据General flatfiles &full database sumps:通用信息数据(物种、别名等)
用户说明文档(user documenttation)开始-相互昨天网络-蛋白质窗口-FAQ-使用情景介绍
开发者说明文档(developer documenttation)string API-在是ring网络上突出外部的负载信息-Robot access
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