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UniProt:蛋白质信息中心。UniProt是蛋白质序列及其注释的一个重要集合,在过去的一年里,它的规模已经翻了一番,达到了8000万个序列。这种序列的增长促使UniProt登录号空间从6个字符扩展到10个字符。越来越多的新序列与数据库中已经存在的序列相同,大多数序列来自基因组测序项目。我们已经创造了一个新的蛋白质组识别器,它能唯一地识别一个物种和菌株或亚种的特定组合,以帮助用户追踪序列的起源。我们提出了一个新的网站,已设计使用用户体验设计过程。我们为UniProt中的所有条目引入了注释分数,以表示关于每个蛋白质的已知知识量。这些评分将有助于确定哪些蛋白质的特征最好,信息量最大,以便进行比较分析。所有UniProt数据都是免费提供的,可在网站http://www.UniProt.org/上查阅。


zbMATH中的参考文献(引用于 128篇文章,1标准件)

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  1. Bhardwaj,斯瓦蒂;Gudur,Venkateshwarlu Yellaswamy;Acharya,Amit:蛋白质组学中的加速计算方法(2020)
  2. Åstrand,Mia;Cuellar,Jukka;Hytönen,Jukka;Salminen,Tiina A.:根据相关蛋白的保守特征预测\textITb螺旋体蛋白s.s.Bmp蛋白的配体结合特性(2019年)
  3. Bucur,Ioan Gabriel;Claassen,Tom;Heskes,Tom:基因调控关系的大规模局部因果推断(2019年)
  4. Eggeling,Ralf;Grosse,Ivo;Koivisto,Mikko:学习简约上下文树的算法(2019)
  5. Li,Gaoshi;Li,Min;Peng,Wei;Li,Yaohang;Pan,Yi;Wang,Jianxin:用于预测必需蛋白质的新型扩展帕累托最优共识模型(2019)
  6. Motik,Boris;Nenov,Yavor;Piro,Robert;Horrocks,Ian:重温数据日志实质性维护(2019年)
  7. 宁,乔;马志强;赵晓伟:Dforml(KNN)-PseAAC:通过周的5步规则和伪成分,使用K近邻算法检测蛋白质序列中的甲酰化位点(2019)
  8. Rout,Subhashree;Mahapatra,Rajani Kanta:\textITi恶性疟原虫CDPK5蛋白的分子建模、对接和动力学分析(2019年)
  9. Sanguinetti,Guido(编辑);Huynh Thu,V–n Anh(编辑):基因调控网络。方法和方案(2019年)
  10. Zamudio,Gabriel S.;Prosdocimi,Francisco;Torres de Farias,Sávio;José,Marco V.:源自理论氨基酸替代模型的中性进化测试(2019年)
  11. 赵薇;李广平;王军;周远科;高,杨;杜,蒲峰:结合功能域富集分数和伪氨基酸组成预测蛋白质亚高尔基体位置(2019)
  12. Crompton,L.A.;McKnight,L.L.;Reynolds,C.K.;Mills,J.A.N.;Ellis,J.L.;Hanigan,M.D.;Dijkstra,J.;Bequette,B.J.;Bannink,A.;France,J.:哺乳期奶牛肝脏吸收苯丙氨酸和酪氨酸的同位素稀释模型(2018年)
  13. 梁云云;张胜利:通过Kullback-Leibler Difference将不同模式的PSSM整合到周氏通用PseAAC中,识别革兰氏阴性细菌分泌的蛋白质类型(2018)
  14. Mezei,Mihaly:蛋白质数据库中变色龙序列的再研究(2018)
  15. Srivastava,Abhishikha;Kumar,Ravindra;Kumar,Manish:BlaPred:通过Chou的general PseAAC使用三层预测系统预测和分类(\β-内酰胺酶)(2018年)
  16. Wolff,Alexander:通过开发新一代测序数据的方法分析表达谱和基因变异(2018)
  17. DeBlasio,Dan;Kececioglu,John:多序列比对的参数建议(2017)
  18. 基思,乔纳森M.(编辑):生物信息学。第一卷:数据、序列分析和进化(2017)
  19. Khan,穆斯林;Hayat,Maqsood;Khan,Sher Afzal;Ahmad,Saeed;Iqbal,Nadeem:Bi-PSSM:基于位置特异性评分矩阵的分枝杆菌膜蛋白识别智能计算模型(2017)
  20. Lèbre,Sophie;Gaskuel,Olivier:重叠基因的组合学(2017)

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