蛋白质二级结构含量预测
摘要
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利用周氏伪氨基酸组成和支持向量机的概念预测蛋白质二级结构含量。 蛋白肽Lett。 2009; 16(1):27-31. doi:10.2174/092986609787049420。 蛋白肽Lett。 2009 PMID: 19149669 -
用人工神经网络预测蛋白质二级结构含量。 计算机化学杂志。 2003年4月30日; 24(6):727-31. doi:10.1002/jcc.10222。 计算机化学杂志。 2003 PMID: 12666164 -
预测蛋白质二级结构含量的人工神经网络方法。 计算机化学。 2002年6月; 26(4):347-50. doi:10.1016/s0097-8485(01)00125-5。 计算机化学。 2002 PMID: 12139417 -
仅从蛋白质的氨基酸组成预测蛋白质的二级结构含量。 一、新的解析向量分解方法。 蛋白质。 1996年6月; 25(2):157-68. doi:10.1002/(SICI)1097-0134(199606)25:2<157::AID-PROT2>3.0.CO; 二楼。 蛋白质。 1996 PMID: 8811732 -
蛋白质结构类别的预测。 生物化学与分子生物学评论。 1995; 30(4):275-349。 doi:10.3109/10409239509083488。 生物化学与分子生物学评论。 1995 PMID: 7587280 审查。
引用人
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qNABpredict:快速、准确、基于分类软件序列的核酸结合氨基酸含量预测。 蛋白质科学。 2023年1月; 32(1):e4544。 doi:10.1002/pro.4544。 蛋白质科学。 2023 PMID: 36519304 免费PMC文章。 -
QUATgo:通过异构特征编码的两阶段机器学习方法预测的蛋白质四元结构属性。 公共科学图书馆一号。 2020年4月29日; 15(4):e0232087。 doi:10.1371/journal.pone.0232087。 eCollection 2020。 公共科学图书馆一号。 2020 PMID: 32348325 免费PMC文章。 -
iACP:一种基于序列的工具,用于识别抗癌肽。 Oncotarget公司。 2016年3月29日; 7(13):16895-909. doi:10.18632/目标7815。 Oncotarget公司。 2016 PMID: 26942877 免费PMC文章。 -
通过将二肽组分并入Chou的一般伪氨基酸组分来预测蛋白质线粒体下的位置。 《分子生物学杂志》。 2016年6月; 249(3):293-304. doi:10.1007/s00232-015-9868-8。 Epub 2016年1月8日。 《分子生物学杂志》。 2016 PMID: 26746980 -
iDNA-Prot|dis:通过将氨基酸距离对和减少的字母图谱结合到一般的伪氨基酸组成中来鉴定DNA结合蛋白。 公共科学图书馆一号。 2014年9月3日; 9(9):e106691。 doi:10.1371/journal.pone.0106691。 2014年电子收集。 公共科学图书馆一号。 2014 PMID: 25184541 免费PMC文章。