甲基吲哚乙酸

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zbMATH参考文献(19篇文章引用)
Ahmad,Jamal;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) 贾建华;李晓燕;邱,王仁;肖,宣;周,郭晨:iPPI PseAAC(CGR):通过将混沌博弈表示纳入PseAAC(2019年),识别蛋白质相互作用 Wang,Lidong;Zhang,Ruijun;Mu,Yashuang:Fu-SulfPred:通过Chou'S general PseAAC确定蛋白质S-硫基化位点(2019年) Akbar,Shahid;Hayat,Maqsood:通过将SAAC的思想扩展到Chou的PseAAC中以形成RNA序列,来识别N(^6)-甲基腺苷位点(2018年) Arif,Muhammad;Hayat,Maqsood;Jan,Zahoor:IMem-2LSAAC:通过将SAAC的概念扩展到Chou的伪氨基酸组成中来识别膜蛋白及其类型的两级模型(2018年) Cheng,Xiang;Xiao,Xuan;Chou,Kuo Chen:pLoc峈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) 贾仓智;杨青;邹权:基于通用PseKNC的四种不同模式预测物种特异性基因组核小体定位(2018) Sabooh,M.Fazli;Iqbal,Nadeem;Khan,Mukhtaj;Khan,穆斯林;Maqbool,H.F.:使用复合编码特征识别RNA序列中的5-甲基胞嘧啶位点到Chou的PseKNC中(2018年) 张胜利;段欣:蛋白质亚细胞定位的过采样预测和周氏通用PseAAC(2018) Dezhangi,Abdollah;López,Yosvany;Lal,Sunil Pranit;Taherzadeh,Ghazaleh;Michaelson,Jacob;Sattar,Abdul;Tsunoda,Tatsuhiko;Sharma,Alok:PSSM Suc:使用位置特定的评分矩阵精确预测琥珀酰化,并将其应用到bigram中进行特征提取(2017) 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) Pai,Priyadarshini P.;Dash,Tirtharaj;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年) Jia,Jianhua;Liu,Zi;Xiao,Xuan;Liu,Bingxiang;Chou,Kuo Chen:pSuc-Lys: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) 焦亚森;杜步峰:利用伪氨基酸组成预测高尔基体驻留蛋白质类型:基于位置特异性物理化学性质的方法(2016) 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) Mishra,Avdesh;Iqbal,Sumaiya;Hoque,Md Tamjidul:通过使用基于为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) Ali,Farman;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) Ju,Zhe;Cao,Jun Zhe;Gu,Hong:iLM-2L:通过将K-gap氨基酸对合并到Chou的general PseAAC中来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) 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)