Porpoise: a new approach for accurate prediction of RNA pseudouridine sites.

Li, Fuyi; Guo, Xudong; Jin, Peipei; Chen, Jinxiang; Xiang, Dongxu; Song, Jiangning; Coin, Lachlan J M

Li, Fuyi; Guo, Xudong; Jin, Peipei; Chen, Jinxiang; Xiang, Dongxu; Song, Jiangning; Coin, Lachlan J M.

Afiliação

Li F; Department of Microbiology and Immunology, Peter Doherty Institute for Infection and Immunity, the University of Melbourne, Australia.
Guo X; Ningxia University, China.
Jin P; Department of Clinical Laboratory of Ruijin Hospital, affiliated with Shanghai Jiao Tong University School of Medicine, Shanghai, China.
Chen J; Northwest A&F University, China.
Xiang D; Faculty of Engineering and Information Technology, The University of Melbourne, Australia.
Song J; Monash Biomedicine Discovery Institute, Monash University, Australia.
Coin LJM; Department of Microbiology and Immunology at the University of Melbourne, Australia.

Brief Bioinform ; 22(6)2021 11 05.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-34226915

Assuntos

Biologia Computacional/métodos; Pseudouridina/química; RNA/química; RNA/genética; Algoritmos; Aprendizado de Máquina; Pseudouridina/genética; Reprodutibilidade dos Testes; Análise de Sequência de RNA/métodos

Palavras-chave

RNA pseudouridine sit; ebioinformatics; machine learning; sequence analysis; stacking ensemble learning

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Pseudouridina / RNA / Biologia Computacional Tipo de estudo: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Idioma: En Revista: Brief Bioinform Assunto da revista: BIOLOGIA / INFORMATICA MEDICA Ano de publicação: 2021 Tipo de documento: Article País de afiliação: Austrália

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