2L皮尔纳

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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) 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) 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 Khan,Yaser Daanial;Jamil,Mehreen;Hussain,Waqar;Rasool,Nouman;Khan,Sher Afzal;Chou,Kuo Chen:PSBOND PseAAC:通过PseAAC和统计矩积分预测二硫键合位点(2019年) 潘奕;王世元;张琦;陆倩子;苏东青;左永春;杨磊:周氏各种伪成分和还原氨基酸组成对动物毒素的分析与预测(2019) Tahir,Muhammad;Tayara,Hilal;Chong,Kil-To:iRNA-PseKNC(2methyl):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) 田宝光;吴,薛;陈,程;邱文英;马,秦;余,斌:融合周氏伪成分,利用小波去噪方法预测蛋白质-蛋白质相互作用(2019) 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) 赵晓伟;张晓伟;张,叶;宁,乔;张宏瑞;纪金超;尹明浩:用粒子群优化的极值梯度提升系统识别N(^6)-甲基腺苷位点(2019) 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) 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) Chiu,Jimmy Ka Ho;Dillon,Tharam S.;Chen,Yi Ping Phoebe:RNA家族中的大规模频繁茎模式挖掘(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) 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) 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) 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) 预测蛋白质的位置:崔俊敏、周明敏、周明敏、周明敏等;结合蛋白质的伪成分;赵明山;赵明敏;赵明山;结合蛋白质组分 识别muzl-Khan基因序列;识别muzl-kh-kh基因序列;使用cytoh-kh-kh基因序列;识别muzl-kh基因序列 Sankari,E.Siva;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) 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)