iSuc PseOpt公司

iSuc PseOpt:通过将序列耦合效应纳入伪组分和优化不平衡训练数据集来识别蛋白质中赖氨酸琥珀酰化位点。琥珀酰化是一种翻译后修饰(PTM),其中琥珀酰被添加到蛋白质分子的Lys(K)残基上。赖氨酸琥珀酰化在协调各种生物过程中起着重要作用,但它也与某些疾病有关。因此,无论是基础研究还是药物开发,我们都面临着以下问题:给定一个含有许多Lys残基的非特征蛋白序列,其中哪一个可以琥珀酰化,哪一个不能?随着后基因组时代产生的大量蛋白质序列,这个问题的答案变得更加紧迫。幸运的是,蛋白质中琥珀酰化位点的统计显著性实验数据最近才得到,这是开发解决这一问题的计算方法必不可少的先决条件。通过将序列耦合效应引入到一般的伪氨基酸组成中,采用KNNC(K-最近邻清洗)处理和IHTS(插入假设训练样本)处理优化训练数据集,开发了一个预测因子iSuc-PseOpt。严格的交叉验证表明,该方法明显优于现有的方法。为iSuc PseOpt建立了一个用户友好的web服务器http://www.jci-bioinfo.cn/iSuc-PseOpt,用户无需通过复杂的数学方程即可轻松获得所需结果。


zbMATH中的参考文献(参考文献23条)

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按年份排序(引用)
  1. 阿迪丽娜,谢赫;法里德,德万医学博士;Shatabda,Swakkhar:通过周的通用PseAAC使用关键特征预测有效的DNA结合蛋白(2019)
  2. 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)
  3. 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
  4. 汗,亚瑟·达尼尔;雅米勒,米伦;侯赛因,瓦卡尔;拉苏尔,努曼;可汗,谢尔·阿夫扎尔;周国琛:psbond-PseAAC:利用PseAAC和统计矩积分预测二硫键位点(2019)
  5. 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-最近邻算法检测蛋白质序列中的甲酰化位点(2019)
  6. 潘毅;王世元;张琪;陆谦子;苏东青;左永春;杨磊:周氏不同伪成分和还原氨基酸组成对动物毒素的分析与预测(2019)
  7. 穆罕默德,穆罕默德;塔亚拉,希拉;Chong,Kil-To:iRNA-PseKNC(2甲基):通过卷积神经网络和Chou的伪成分识别RNA 2'-O-甲基化位点(2019年)
  8. 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)
  9. 赵小伟;张,叶;宁,乔;张宏瑞;季金超;Yin,Minghao:使用粒子群优化优化的极端梯度提升系统识别N(^6)-甲基腺苷位点(2019)
  10. 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)
  11. 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)
  12. 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)
  13. 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)
  14. 居哲;王士云:基于mRMR特征选择和模糊支持向量机算法的S-磺基化位点预测(2018)
  15. 梅,娟;傅易;赵,季:用特征选择和周的一般伪氨基酸组成分析和预测离子通道抑制剂(2018)
  16. 邱文英;李珊珊;崔晓雯;俞昭敏;王明辉;杜俊伟;彭彦君;于斌:通过将伪位置特异性评分矩阵整合到周氏的伪氨基酸组成中来预测蛋白质亚软骨的位置(2018)
  17. 桑卡里,湿婆;Manimgalai,D.:通过将一个新的特征集整合到周的通用PseAAC中来预测膜蛋白类型(2018)
  18. 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)
  19. 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、大冢子;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)
  20. 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)