Motiminer公司

motiminer:一个有效识别分子中常见子结构的通用工具。科学研究经常涉及到检查分子的结构关系,因为科学家坚信结构和功能之间的因果关系。传统上,研究人员利用生物化学专业知识人工识别这些模式或基序。然而,随着大量新的生化数据的涌入,以及收集超大分子数据的能力,人们迫切需要能够自动有效地识别分子中常见结构模式的技术。以前的自动子结构发现方法都引入了类似底层技术的变体,并嵌入了领域知识。这样做可以提高特定域的性能,但这会使对其他域的可扩展性变得复杂。此外,他们不解决可伸缩性或噪音,这对某些结构领域如大分子至关重要。在这篇论文中,我们提出了motiminer,一个通用的工具箱,可以自动识别大多数科学分子数据集中的共同基序。我们描述了我们的应用程序框架和识别基序的服务,并通过分析几个不同的领域,包括蛋白质、药物和MD模拟数据集,展示了我们系统的灵活性。


zbMATH中的参考文献(参考文献7条)

显示结果1到7,共7个。
按年份排序(引用)

  1. 快来,马蒂奥;Verzotto,Davide:过滤退化模式并应用于蛋白质序列分析(2013)
  2. 谢尔卡,普拉卡;基林,阿诺;Cordón,Óscar:基于图的数据挖掘的多目标进化规划框架(2013)ioport公司
  3. 同意,爱尔兰共和军;克里格,拉尔夫;格拉维奇,鲍里斯;Seidl,Thomas:时空数据库中的多维序列聚类(2008)ioport公司
  4. 马索洛,基思;Parthasarathy,Srinivasan:基于结构和序列的特征用于蛋白质分类和检索(2008)ioport公司
  5. 梁家辉,卡森凯生;可汗,夸姆鲁尔一世。;李湛;Hoque,Tarique:CanTree:增量频繁模式挖掘的规范序树(2007)ioport公司
  6. 梁家辉,卡森凯生;可汗,夸姆鲁尔一世。;李湛;Hoque,Tarique:CanTree:增量频繁模式挖掘的规范序树(2007)ioport公司
  7. 科特尼,马特;Parthasarathy,Srinivasan:Motiminer:生物化学分子中常见亚结构的有效发现(2005)ioport公司