通过统计文献分析过滤微阵列相关性为泌乳研究提供潜在假设
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2009-01-05 v1 数据库
摘要
我们的结果表明，一种先前报道的基于蛋白质名称共现的方法（5-提及 PubGene），该方法并非基于假设检验框架，其统计显著性通常高于基于泊松分布第99百分位数的共现计算方法。它与先前使用自然语言处理从文本中提取蛋白质-蛋白质相互作用的方法一致，因为自然语言处理方法发现的相互作用中，超过96%与5-提及 PubGene 方法的结果重叠。然而，通过微阵列分析的基因共表达中，只有不到2%能从文献的直接共现或相互作用信息提取中发现。同时，结合微阵列和文献分析，我们推导出了一组新的7种潜在功能性蛋白质-蛋白质相互作用，这些相互作用此前在文献中未被描述过。
引用
@article{arxiv.0901.0213,
title = {Filtering Microarray Correlations by Statistical Literature Analysis Yields Potential Hypotheses for Lactation Research},
author = {Maurice HT Ling and Christophe Lefevre and Kevin R. Nicholas},
journal= {arXiv preprint arXiv:0901.0213},
year = {2009}
}