ProIn-Fuse: improved and robust prediction of proinflammatory peptides by fusing of multiple feature representations.

Khatun, Mst Shamima; Hasan, Md Mehedi; Shoombuatong, Watshara; Kurata, Hiroyuki

Khatun, Mst Shamima; Hasan, Md Mehedi; Shoombuatong, Watshara; Kurata, Hiroyuki.

Afiliação

Khatun MS; Department of Bioscience and Bioinformatics, Kyushu Institute of Technology, 680-4 Kawazu, Iizuka, Fukuoka, 820-8502, Japan.
Hasan MM; Department of Bioscience and Bioinformatics, Kyushu Institute of Technology, 680-4 Kawazu, Iizuka, Fukuoka, 820-8502, Japan. hasan.md-mehedi922@mail.kyutech.jp.
Shoombuatong W; Japan Society for the Promotion of Science, 5-3-1 Kojimachi, Chiyoda-ku, Tokyo, 102-0083, Japan. hasan.md-mehedi922@mail.kyutech.jp.
Kurata H; Center of Data Mining and Biomedical Informatics, Faculty of Medical Technology, Mahidol University, Bangkok, 10700, Thailand.

J Comput Aided Mol Des ; 34(12): 1229-1236, 2020 12.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-32964284

Assuntos

Algoritmos; Biologia Computacional/métodos; Simulação por Computador; Mediadores da Inflamação/metabolismo; Aprendizado de Máquina; Fragmentos de Peptídeos/metabolismo; Humanos; Mediadores da Inflamação/imunologia; Fragmentos de Peptídeos/imunologia

Palavras-chave

Feature encoding; Immune diseases; Proinflammatory peptide; Random forest; machine learning

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Texto completo: 1 Bases de dados: MEDLINE Assunto principal: Fragmentos de Peptídeos / Algoritmos / Simulação por Computador / Mediadores da Inflamação / Biologia Computacional / Aprendizado de Máquina Tipo de estudo: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Limite: Humans Idioma: En Revista: J Comput Aided Mol Des Assunto da revista: BIOLOGIA MOLECULAR / ENGENHARIA BIOMEDICA Ano de publicação: 2020 Tipo de documento: Article País de afiliação: Japão

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