On the Prediction of In Vitro Arginine Glycation of Short Peptides Using Artificial Neural Networks.

Que-Salinas, Ulices; Martinez-Peon, Dulce; Reyes-Figueroa, Angel D; Ibarra, Ivonne; Scheckhuber, Christian Quintus

Que-Salinas, Ulices; Martinez-Peon, Dulce; Reyes-Figueroa, Angel D; Ibarra, Ivonne; Scheckhuber, Christian Quintus.

Afiliação

Que-Salinas U; Centro de Ciencias de la Tierra, Universidad Veracruzana, Xalapa 91090, VER, Mexico.
Martinez-Peon D; Department of Electrical and Electronic Engineering, National Technological Institute of Mexico/IT, Monterrey 67170, NL, Mexico.
Reyes-Figueroa AD; Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología, Av. Insurgentes Sur 1582, Col. Crédito Constructor, Benito Juárez, Mexico City 03940, DF, Mexico.
Ibarra I; Centro de Investigación en Matemáticas Unidad Monterrey, Parque de Investigación e Innovación Tecnológica (PIIT), Av. Alianza Centro No. 502, Apodaca 66628, NL, Mexico.
Scheckhuber CQ; Independent Researcher, Monterrey 66620, NL, Mexico.

Sensors (Basel) ; 22(14)2022 Jul 13.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-35890916

Assuntos

Arginina; Produtos Finais de Glicação Avançada; Produtos Finais de Glicação Avançada/química; Lisina/química; Redes Neurais de Computação; Peptídeos/química; Proteínas; Aldeído Pirúvico/química; Aldeído Pirúvico/metabolismo

Palavras-chave

amino acids; arginine; artificial neural network; glycation; methylglyoxal; modification probability; prediction; protein sequences

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Texto completo: 1 Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Arginina / Produtos Finais de Glicação Avançada Idioma: En Ano de publicação: 2022 Tipo de documento: Article

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