数学参考文献

1. Adilina，Sheikh；Farid，Dewan医学博士；Shatabda，Swakkhar：利用关键特征通过周的通用PseAAC预测有效的DNA结合蛋白（2019年）
2. 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）
3. Ge，Li；Liu，Jiagou；Zhang，Yusen；Dehmer，Matthias:使用广义混沌博弈表示法识别抗癌肽（2019）
4. Hussain，Waqar；Khan，Yaser Daanial；Rasool，Nouman；Khan，Sher Afzal；Chou，Kuo Chen：Sprenlc PseAAC：通过Chou的5步规则和通用PseAAC开发的序列模型，用于识别蛋白质中的s-prenylization位点（2019年）
5. 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
6. 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）
7. 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）
8. 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）
9. Ju，Zhe；Wang，Shi Yun: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）
10. Kanatchikov，Igor V.：量子Yang-Mills理论中的薛定谔波泛函（2018）
11. 梅，娟；付，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）
12. 张胜利；梁云云：结合自相关和PSSM预测凋亡蛋白亚细胞定位（2018）
13. Goede，Simon L.；de Galan，Bastiaan E.；Leow，Melvin Khee-Shing：基于信号分析的个性化葡萄糖胰岛素模型（2017）
14. 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）
15. 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）
16. 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）
17. Yang，Lei；Wang，Shiyuan；Zhou，Meng；Chen，Xiaowen；Zuo，Yongchun；Lv，Yingli:BioPlex网络拓扑特性的表征（2016）