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基于蛋白序列的IDQD算法预测蛋白质相互作用
基于蛋白序列的IDQD算法预测蛋白质相互作用
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基于蛋白序列的IDQD算法预测蛋白质相互作用
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IDQD算法预测人类蛋白质相互作用
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基于蛋白质序列信息预测蛋白质-蛋白质相互作用的新方法
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蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)对于几乎所有细胞过程都至关重要,包括代谢循环,DNA转录和复制以及信号级联。 不幸的是,用于识别PPI的实验方法既耗时又昂贵。 因此,开发用于预测PPI的计算方法很重要。 在本工作中,我们提出一种仅使用蛋白质序列信息进行PPI预测的方法。 该方法是基于学习算法-极限学习机(ELM)与本地蛋白质序列描述符的新颖表示法相结合而开发的。 局部描述符解释了蛋白质序列连续和不
基于多序列特征提取的蛋白质相互作用预测
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通过蛋白质序列的多元互信息预测蛋白质-蛋白质相互作用
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基于相互作用的蛋白质功能预测
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集成极端学习机从氨基酸序列预测蛋白质-蛋白质相互作用和主成分分析
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NVDT:一种从基因序列预测蛋白质与蛋白质相互作用和非相互作用的新计算方法
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NVDT 一种新的计算方法,用于从基因序列预测蛋白质与蛋白质的相互作用和非相互作用。第1部分:数据集---每个物种的正负样本。 每个.xlsx文件都有两列和几行。 每行代表一个蛋白质对(阳性样本是相互作用的蛋白质对,...
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动态规划算法比对蛋白质序列
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运用动态规划算法比对蛋白质序列,perl语言源程序
基于二级结构信息的蛋白质相互作用贝叶斯分类预测
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蛋白质相互作用预测的核最近邻算法* (2009年)
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利用一种新的核方法即核最近邻算法预测蛋白质相互作用,算法新颖、简洁,容易实现。实验结果表明,核最近邻算法的预测效果优于传统的最近邻算法及其他已有的预测方法,可以作为蛋白质相互作用预测的一个有效工具。
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预测蛋白质-蛋白质相互作用位点的级联随机森林算法
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RPiRLS:RNA与已知序列的任何蛋白质相互作用的定量预测
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ARIMA时间序列算法预测完整包
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ARIMA时间序列算法预测完整包,可以预测序列数据不变的数据
基于机器学习的蛋白质-蛋白质相互作用位点识别方法的现状
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在蛋白质-蛋白质相互作用位点的预测中,诸如特征提取,特征表示,预测算法和结果分析之类的问题变得越来越成问题。开发强大,有效的基于蛋白质一级序列或/和3D结构推断蛋白质界面残基的预测方法,对于研究界加快研究...
利用蛋白质序列结构特征预测蛋白质结构类别的新策略
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DNA序列转化为蛋白质序列
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氨基酸符号序列转换为FASTA格式的蛋白质序列
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氨基酸符号序列转换为FASTA格式的蛋白质序列,直接编译,将英文氨基酸序列粘贴到窗口,按回车即可输出转换结果。
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基于界面描述符和机器学习的蛋白质相互作用相互作用亲和力预测
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基于蛋白质-蛋白质相互作用网络拓扑结构和复杂信息的以蛋白质为中心的鉴定必需蛋白质的新算法
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必需蛋白质对于生物的生存和发展是必不可少的。 已经提出了许多基于蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络来预测必需蛋白质的计算方法。 在本文中,我们提出了一种用于识别必需蛋白质的新的集中化算法,称为CSC算法。 CSC算法整合了PPI网络的拓扑特征和复合物中蛋白质的内向度。 我们使用CSC算法来鉴定酿酒酵母PPI网络中的必需蛋白。 结果表明,CSC算法中识别出的必需蛋白质的比率高于其他十种中心度方法:
基于机器学习的蛋白质相互作用位点预测研究进展.pdf
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基于二级结构预测蛋白质复合体亚基相互作用* (2010年)
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摘要:在蛋白质结构预测的研究中,一个重要的问题就是正确预测二硫键的连接,二硫键的准确预测可以减少蛋白质构像的搜索空间,有利于蛋白质的3D结构的预测。本文将一个蛋白质结构中二硫键的预测问题,等价为一个寻找...
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