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。

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zbMATH中的参考文献（参考文献7条)

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  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