PPI-HitProfiler evaluation on HTS results.

Results of the application of PPI-HitProfiler on topologically diverse PubChem BioAssay results and on the CDithem screening of the p53/MDM2 interaction. All data sets were previously filtered with FAF-Drugs2 using the same parameters as for the learning data set. The total number of inactive compounds (TN + FP). active compounds (TP + FN). remaining inactives (TN). and remaining actives (TP). are used to calculate the sensitivity and specificity of PPI-HitProfiler on each data set.
TP: number of PPI inhibitors correctly classified.
FP: number of non-PPI inhibitors classified as PPI-inhibitors.
TN: number of non-PPI inhibitors correctly classified.
FN: number of PPI inhibitors classified as non-PPI inhibitors.
Sensitivity = TP/(TP + FN).
Specificity = TN/(TN + FP).

PPI-HitProfiler在拓扑结构多样化的PubChem生物活性测定（PubChem BioAssay）数据集，以及针对p53/MDM2蛋白相互作用的CDithem筛选实验中的应用结果如下。所有数据集均预先使用FAF-Drugs2，并采用与训练数据集一致的参数完成过滤。本研究通过无活性化合物总数量（TN+FP）、活性化合物总数量（TP+FN）、剩余无活性化合物（TN）以及剩余活性化合物（TP），计算PPI-HitProfiler在各数据集上的灵敏度与特异度。
真阳性（TP）：被正确分类为蛋白-蛋白相互作用（Protein-Protein Interaction，简称PPI）抑制剂的化合物数量；
假阳性（FP）：被误判为PPI抑制剂的非PPI抑制剂化合物数量；
真阴性（TN）：被正确分类为非PPI抑制剂的化合物数量；
假阴性（FN）：被误判为非PPI抑制剂的PPI抑制剂化合物数量。
灵敏度（Sensitivity）= TP/(TP + FN)
特异度（Specificity）= TN/(TN + FP)