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
Toàn bộ biểu ghi siêu dữ liệu
Trường DC | Giá trị | Ngôn ngữ |
---|---|---|
dc.contributor.author | Quan Zou (editor) | - |
dc.date.accessioned | 2021-07-26T11:59:22Z | - |
dc.date.available | 2021-07-26T11:59:22Z | - |
dc.date.issued | 2018 | - |
dc.identifier.isbn | 9783038970446 | - |
dc.identifier.other | SA10987 | - |
dc.identifier.uri | http://thuvienso.vanlanguni.edu.vn/handle/Vanlang_TV/32952 | - |
dc.description | vii, 293 p. : ill. ; 50.8 MB ; DOI: https://doi.org/10.3390/books978-3-03897-044-6; CC BY-NC-ND | vi |
dc.description.abstract | 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. | vi |
dc.language.iso | en | vi |
dc.publisher | MDPI | vi |
dc.subject | Bioinformatics | vi |
dc.subject | Machine Learning | vi |
dc.subject | Protein Classification | vi |
dc.subject | Prediction | vi |
dc.subject | Pseaac Features | vi |
dc.subject | Proteomics | vi |
dc.subject | Anticancer Peptides | vi |
dc.subject | Oncogene | vi |
dc.title | Special Protein Molecules Computational Identification | vi |
dc.type | Book | vi |
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 | Cover | 816.25 kB | Adobe PDF | Xem/Tải về Yêu cầu tài liệu |
SA10987_2.Special_Protein_Molecules_contents.pdf Giới hạn truy cập | Contents | 520.55 kB | Adobe PDF | Xem/Tải về Yêu cầu tài liệu |
SA10987_3.Special_Protein_Molecules_paper1.pdf Giới hạn truy cập | Editorial | 1.16 MB | Adobe PDF | Xem/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 Sequences | 971.46 kB | Adobe PDF | Xem/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 Network | 2.18 MB | Adobe PDF | Xem/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-Dehydrogenase | 4.68 MB | Adobe PDF | Xem/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 Derivatives | 12.89 MB | Adobe PDF | Xem/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 Approach | 2 MB | Adobe PDF | Xem/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 Proteins | 989.02 kB | Adobe PDF | Xem/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 System | 1.15 MB | Adobe PDF | Xem/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 Features | 1.78 MB | Adobe PDF | Xem/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 verreauxi | 6.51 MB | Adobe PDF | Xem/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 Types | 903 kB | Adobe PDF | Xem/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 Transformation | 1.61 MB | Adobe PDF | Xem/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 Networks | 871.02 kB | Adobe PDF | Xem/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 Annotations | 2.39 MB | Adobe PDF | Xem/Tải về Yêu cầu tài liệu |
SA10987_17.Special_Protein_Molecules_paper15.pdf Giới hạn truy cập | Predicting Amyloidogenic Proteins in the Proteomes of Plants | 5.01 MB | Adobe PDF | Xem/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 Sequences | 949.2 kB | Adobe PDF | Xem/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 Sequences | 2.02 MB | Adobe PDF | Xem/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 Selection | 743.7 kB | Adobe PDF | Xem/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 Rate | 1.91 MB | Adobe PDF | Xem/Tải về Yêu cầu tài liệu |
Khi sử dụng các tài liệu trong Thư viện số phải tuân thủ Luật bản quyền.