Zobrazeno 1 - 10
of 23
pro vyhledávání: '"protein primary sequence"'
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 8, Pp 21485-21495 (2020)
Accurately identifying protein-ATP (Adenosine-5'-triphosphate) binding sites is significant for protein function annotation and new drug invention. Previous studies often utilize classical machine learning classification algorithms to predict protein
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/3673c57fe9114a31b6c989d38fdd71d3
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Jie eCheng, Sang-Hoon eLee
Publikováno v:
Frontiers in Materials, Vol 2 (2016)
Silks produced by spiders and silkworms are charming natural biological materials with highly optimized hierarchical structures and outstanding physicomechanical properties. The superior performance of silks relies on the integration of a unique prot
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/8cdcbafbab524080abc24af230eaaa6d
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 8, Pp 21485-21495 (2020)
Accurately identifying protein-ATP (Adenosine-5’-triphosphate) binding sites is significant for protein function annotation and new drug invention. Previous studies often utilize classical machine learning classification algorithms to predict prote
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::1c876ae961e09f941782cb55c462d7c0
https://ieeexplore.ieee.org/document/8967091/
https://ieeexplore.ieee.org/document/8967091/
Publikováno v:
International Journal of Molecular Sciences
Volume 22
Issue 2
International Journal of Molecular Sciences, Vol 22, Iss 939, p 939 (2021)
Volume 22
Issue 2
International Journal of Molecular Sciences, Vol 22, Iss 939, p 939 (2021)
Accurately identifying protein&ndash
ATP binding residues is important for protein function annotation and drug design. Previous studies have used classic machine-learning algorithms like support vector machine (SVM) and random forest to predict
ATP binding residues is important for protein function annotation and drug design. Previous studies have used classic machine-learning algorithms like support vector machine (SVM) and random forest to predict
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::9fe5966be2b1229c67c7a2888adb5975
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Molecules
Volume 24
Issue 5
Volume 24
Issue 5
The prediction of protein subcellular localization is critical for inferring protein functions, gene regulations and protein-protein interactions. With the advances of high-throughput sequencing technologies and proteomic methods, the protein sequenc
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::a74b77de698856b2b8353cc89795b25d
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/30845684
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/30845684
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.