iT3SE-PX: Identification of Bacterial Type III Secreted Effectors Using PSSM Profiles and XGBoost Feature Selection.

Ding, Chenchen; Han, Haitao; Li, Qianyue; Yang, Xiaoxia; Liu, Taigang

Ding, Chenchen; Han, Haitao; Li, Qianyue; Yang, Xiaoxia; Liu, Taigang.

Afiliación

Ding C; College of Information, Shanghai Ocean University, Shanghai 201306, China.
Han H; College of Information, Shanghai Ocean University, Shanghai 201306, China.
Li Q; College of Information, Shanghai Ocean University, Shanghai 201306, China.
Yang X; College of Information, Shanghai Ocean University, Shanghai 201306, China.
Liu T; College of Information, Shanghai Ocean University, Shanghai 201306, China.

Comput Math Methods Med ; 2021: 6690299, 2021.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-33505516

Asunto(s)

Posición Específica de Matrices de Puntuación; Máquina de Vectores de Soporte; Sistemas de Secreción Tipo III/clasificación; Sistemas de Secreción Tipo III/genética; Algoritmos; Secuencia de Aminoácidos; Biología Computacional; Bases de Datos de Proteínas; Aprendizaje Automático

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Banco de datos: MEDLINE Asunto principal: Posición Específica de Matrices de Puntuación / Máquina de Vectores de Soporte / Sistemas de Secreción Tipo III Tipo de estudio: Clinical_trials / Diagnostic_studies / Evaluation_studies / Prognostic_studies Idioma: En Revista: Comput Math Methods Med Asunto de la revista: INFORMATICA MEDICA Año: 2021 Tipo del documento: Article País de afiliación: China

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