论文主要研究了如何评价蛋白质家族Motifs预测算法的预测结果,在对传统的算法预测问题分析优化的基础上,制定新的评价策略。工作重点是通过对MEME算法和PKGE算法预测结果的比较分析,计算同一家族中Motifs的敏感性和特异性并比较它们对应的ROC曲线,确定真实的Motifs,进而获得该蛋白质家族的最佳Motifs的模型。实验结果表明这种评价策略可用于算法对蛋白质家族Motifs预测结果的评价,还可利用确定的最佳Motifs搜索数据库来预测蛋白质家族中其他的Motifs。
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