SYNOPSIS I have just released a trial version of PPI that includes the first shot at support for Perl signatures. After installing it, you can access this feature in the following ways. For users...

该研究使用IntAct PPI数据库创建了一个远程监督的数据集，使用PPI-BioBERT-x10训练集成的BioBERT模型来预测蛋白质对之间的PTMs，并提出了置信度校准的方法。通过使用多篇文章进行预测，提高了预测的精度和可靠性。研究探讨了深度学习方法在文本挖掘中的应用和局限性，并强调了在人工筛选过程中置信度校准的重要性。

基于小型标记数据集和通常远大于其的机器学习预测数据集，我们提出了 PPI++：一种计算轻量级的估计和推断方法。该方法自动适应可用预测的质量，生成易于计算的置信区间（对于任何维度的参数），始终改进传统的区间估计方法，仅使用了标记数据。PPI++ 建立在预测驱动的推断（PPI）的基础上，解决了相同的问题设置，并提高了其计算和统计效率。真实和合成实验证明了所提出改进的好处。