甲基吲哚乙酸

甲基脱氧核糖核酸：通过伪三核苷酸组成鉴定DNA甲基化位点。主要发生在胞嘧啶上，DNA甲基化是一个过程，通过这个过程，细胞可以修改其DNA来改变基因产物的表达。它在生命发展中起着非常重要的作用，但也在几乎所有类型的癌症的形成中起着非常重要的作用。因此，了解DNA甲基化位点对于基础研究和药物开发都具有重要意义。给定一个含有许多胞嘧啶残基的未标记的DNA序列，哪一个可以甲基化，哪一个不能？随着后基因组时代产生的DNA序列的雪崩，人们迫切需要开发计算方法来精确地识别DNA中的甲基化位点。利用三核苷酸组成、伪氨基酸组分和数据集优化技术，我们开发了一种新的预测因子“iDNA甲基”，它在识别DNA甲基化位点方面取得了比现有预测因子更高的成功率。为新预测值建立了一个用户友好的web服务器http://www.jci-bioinfo.cn/iDNA-Methyl，用户可以轻松获得他们想要的结果。我们预计web服务器预测器将成为基础研究和药物开发的一个非常有用的高通量工具，并且这种新的方法和技术也可以用于研究其他许多与DNA相关的问题和基因组分析。

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zbMATH中的参考文献（参考文献19条)

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  1. 艾哈迈德，贾迈勒；Hayat，Maqsood:MFSC:采用Chou's PseAAC成分的一般形式对高尔基蛋白进行分类的基于多投票的特征选择（2019年）
  2. 贾建华；李小燕；邱，王仁；晓萱；周国臣：iPPI PseAAC（CGR）：通过将混沌博弈表示纳入PseAAC（2019年），识别蛋白质-蛋白质相互作用
  3. 王立东；张瑞军；Mu，Yashuang:Fu-SulfPred:通过Chou'S general PseAAC确定蛋白质S-硫基化位点（2019）
  4. 阿克巴，沙希德；Hayat，Maqsood:二甲基STTNC:通过将SAAC的概念扩展到Chou的PseAAC中以形成RNA序列来识别N（^6）-甲基腺苷位点（2018）
  5. 阿里夫，穆罕默德；哈亚特，马苏德；Jan，Zahoor:IMem-2LSAAC：通过将SAAC的概念扩展到Chou的伪氨基酸组成来区分膜蛋白及其类型的两级模型（2018）
  6. 程、香；晓萱；Chou，Kuo Chen:pLoc逯bal-mGneg:通过准平衡训练数据集和通用PseAAC预测革兰氏阴性细菌蛋白质的亚细胞定位（2018）
  7. 贾、仓植；杨青；邹全：NucPosPred:general PseKNC的四种不同模式预测物种特异性基因组核小体定位（2018）
  8. 萨博，M.法兹利；伊克巴尔、纳迪姆；可汗，穆赫塔吉；可汗，穆斯林；Maqbool，H.F.：利用复合编码特征识别RNA序列中的5-甲基胞嘧啶位点到周氏PseKNC中（2018）
  9. 张胜利；段欣：用过采样方法预测蛋白质亚细胞定位和周氏通用PseAAC（2018）
  10. 西藏，阿布多拉；洛佩斯，约斯瓦尼；拉尔，Sunil Pranit；他哈撒代，迦撒勒；迈克尔森，雅各布；萨塔尔，阿卜杜勒；津田津子；Sharma，Alok:PSSM Suc:使用位置特异性评分矩阵精确预测琥珀酰化，用于特征提取（2017）
  11. 可汗，穆斯林；哈亚特，马苏德；可汗，谢尔·阿夫扎尔；艾哈迈德，赛义德；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）
  12. 帕伊，普里亚达尔希尼P。；达什，提尔塔拉吉；Mondal，Sukanta:使用概率方法对蛋白质RNA相互作用残基的序列识别（2017）
  13. 贾建华；刘、子；晓萱；刘炳祥；周国臣：pSuc赖氨酸：用PseAAC和集合随机森林法预测蛋白质中赖氨酸琥珀酰化位点（2016）
  14. 焦亚森；杜步峰：利用伪氨基酸组成预测高尔基体驻留蛋白类型：具有位置特异性物理化学性质的方法（2016）
  15. 焦亚森；杜步峰：利用周氏伪氨基酸组成的一般形式预测高尔基体驻留蛋白类型：最小冗余最大相关特征选择方法（2016）
  16. 米什拉，阿夫德什；伊克巴尔，苏美亚；Hoque，医学博士Tamjidul：通过使用基于所有原子计算的无处不在的phi和psi角的评分函数来区分蛋白质诱饵和天然诱饵（2016年）
  17. 阿里，法尔曼；Hayat，Maqsood:结合Chou的伪氨基酸组成，使用投票特征区间对膜蛋白类型进行分类（2015）
  18. 居哲；曹君哲；Gu，Hong：iLM-2L：通过将K-gap氨基酸对纳入Chou的general PseAAC（2015），识别蛋白质赖氨酸甲基化位点及其甲基化程度的两级预测因子（2015）
  19. 寇，高山；冯永娥：基于化学位移的二次判别算法识别五种简单的超二级结构（2015）