Vui lòng dùng định danh này để trích dẫn hoặc liên kết đến tài liệu này: http://thuvienso.vanlanguni.edu.vn/handle/Vanlang_TV/32952
Nhan đề: Special Protein Molecules Computational Identification
Tác giả: Quan Zou (editor)
Từ khoá: Bioinformatics
Machine Learning
Protein Classification
Prediction
Pseaac Features
Proteomics
Anticancer Peptides
Oncogene
Năm xuất bản: 2018
Nhà xuất bản: MDPI
Tóm tắt: In this Special Issue, we focus on these computer program approaches and algorithms. Some "golden features" from protein primary sequences have been proposed for these problems, such as Chou's PseAAC (pseudo amino acid composition). PseAAC has been tried on nearly all kinds of protein identification, together with SVM (support vector machines, a type of classifier). However, I prefer special features, and classification methods should be proposed for special protein molecules. "Golden features" cannot work well on all kinds of proteins. I hope that submissions will focus on a type of special protein molecule, collect related data sets, obtain better prediction performance (especially low false positives), and develop user-friendly software tools or web servers.
Mô tả: vii, 293 p. : ill. ; 50.8 MB ; DOI: https://doi.org/10.3390/books978-3-03897-044-6; CC BY-NC-ND
Định danh: http://thuvienso.vanlanguni.edu.vn/handle/Vanlang_TV/32952
ISBN: 9783038970446
Bộ sưu tập: Y học_TLNM_SACH

Các tập tin trong tài liệu này:
Tập tin Mô tả Kích thước Định dạng  
SA10987_1.Special_Protein_Molecules_cover.pdf
  Giới hạn truy cập
Cover816.25 kBAdobe PDFXem/Tải về  Yêu cầu tài liệu
SA10987_2.Special_Protein_Molecules_contents.pdf
  Giới hạn truy cập
Contents520.55 kBAdobe PDFXem/Tải về  Yêu cầu tài liệu
SA10987_3.Special_Protein_Molecules_paper1.pdf
  Giới hạn truy cập
Editorial1.16 MBAdobe PDFXem/Tải về  Yêu cầu tài liệu
SA10987_4.Special_Protein_Molecules_paper2.pdf
  Giới hạn truy cập
PCVMZM: Using the Probabilistic Classification Vector Machines Model Combined with a Zernike Moments Descriptor to Predict Protein–Protein Interactions from Protein Sequences971.46 kBAdobe PDFXem/Tải về  Yêu cầu tài liệu
SA10987_5.Special_Protein_Molecules_paper3.pdf
  Giới hạn truy cập
Determination of Genes Related to Uveitis by Utilization of the Random Walk with Restart Algorithm on a Protein–Protein Interaction Network2.18 MBAdobe PDFXem/Tải về  Yêu cầu tài liệu
SA10987_6.Special_Protein_Molecules_paper4.pdf
  Giới hạn truy cập
Biochemical and Computational Insights on a Novel Acid-Resistant and Thermal-Stable Glucose 1-Dehydrogenase4.68 MBAdobe PDFXem/Tải về  Yêu cầu tài liệu
SA10987_7.Special_Protein_Molecules_paper5.pdf
  Giới hạn truy cập
3D-QSAR and Molecular Docking Studies on the TcPMCA1-Mediated Detoxification of Scopoletin and Coumarin Derivatives12.89 MBAdobe PDFXem/Tải về  Yêu cầu tài liệu
SA10987_8.Special_Protein_Molecules_paper6.pdf
  Giới hạn truy cập
Identification of Direct Activator of Adenosine Monophosphate-Activated Protein Kinase (AMPK) by Structure-Based Virtual Screening and Molecular Docking Approach2 MBAdobe PDFXem/Tải về  Yêu cầu tài liệu
SA10987_9.Special_Protein_Molecules_paper7.pdf
  Giới hạn truy cập
Relationship of Triamine-Biocide Tolerance of Salmonella enterica Serovar Senftenberg to Antimicrobial Susceptibility, Serum Resistance and Outer Membrane Proteins989.02 kBAdobe PDFXem/Tải về  Yêu cầu tài liệu
SA10987_10.Special_Protein_Molecules_paper8.pdf
  Giới hạn truy cập
Prediction of Protein Hotspots from Whole Protein Sequences by a Random Projection Ensemble System1.15 MBAdobe PDFXem/Tải về  Yêu cầu tài liệu
SA10987_11.Special_Protein_Molecules_paper9.pdf
  Giới hạn truy cập
An Ameliorated Prediction of Drug–Target Interactions Based on Multi-Scale Discrete Wavelet Transform and Network Features1.78 MBAdobe PDFXem/Tải về  Yêu cầu tài liệu
SA10987_12.Special_Protein_Molecules_paper10.pdf
  Giới hạn truy cập
Understanding Insulin Endocrinology in Decapod Crustacea: Molecular Modelling Characterization of an Insulin-Binding Protein and Insulin-Like Peptides in the Eastern Spiny Lobster, Sagmariasus verreauxi6.51 MBAdobe PDFXem/Tải về  Yêu cầu tài liệu
SA10987_13.Special_Protein_Molecules_paper11.pdf
  Giới hạn truy cập
IonchanPred 2.0: A Tool to Predict Ion Channels and Their Types903 kBAdobe PDFXem/Tải về  Yêu cầu tài liệu
SA10987_14.Special_Protein_Molecules_paper12.pdf
  Giới hạn truy cập
PSFM-DBT: Identifying DNA-Binding Proteins by Combing Position Specific Frequency Matrix and Distance-Bigram Transformation1.61 MBAdobe PDFXem/Tải về  Yêu cầu tài liệu
SA10987_15.Special_Protein_Molecules_paper13.pdf
  Giới hạn truy cập
CytoCluster: A Cytoscape Plugin for Cluster Analysis and Visualization of Biological Networks871.02 kBAdobe PDFXem/Tải về  Yêu cầu tài liệu
SA10987_16.Special_Protein_Molecules_paper14.pdf
  Giới hạn truy cập
Protein Complexes Prediction Method Based on Core—Attachment Structure and Functional Annotations2.39 MBAdobe PDFXem/Tải về  Yêu cầu tài liệu
SA10987_17.Special_Protein_Molecules_paper15.pdf
  Giới hạn truy cập
Predicting Amyloidogenic Proteins in the Proteomes of Plants5.01 MBAdobe PDFXem/Tải về  Yêu cầu tài liệu
SA10987_18.Special_Protein_Molecules_paper16.pdf
  Giới hạn truy cập
Protein-Protein Interactions Prediction Using a Novel Local Conjoint Triad Descriptor of Amino Acid Sequences949.2 kBAdobe PDFXem/Tải về  Yêu cầu tài liệu
SA10987_19.Special_Protein_Molecules_paper17.pdf
  Giới hạn truy cập
UltraPse: A Universal and Extensible Software Platform for Representing Biological Sequences2.02 MBAdobe PDFXem/Tải về  Yêu cầu tài liệu
SA10987_20.Special_Protein_Molecules_paper18.pdf
  Giới hạn truy cập
Protein Subcellular Localization with Gaussian Kernel Discriminant Analysis and Its Kernel Parameter Selection743.7 kBAdobe PDFXem/Tải về  Yêu cầu tài liệu
SA10987_21.Special_Protein_Molecules_paper19.pdf
  Giới hạn truy cập
Assessing the Performances of Protein Function Prediction Algorithms from the Perspectives of Identification Accuracy and False Discovery Rate1.91 MBAdobe PDFXem/Tải về  Yêu cầu tài liệu


Khi sử dụng các tài liệu trong Thư viện số phải tuân thủ Luật bản quyền.