MoRFPred_en: Sequence-based prediction of MoRFs using an ensemble learning strategy.

Fang, Chun; Moriwaki, Yoshitaka; Li, Caihong; Shimizu, Kentaro

Fang, Chun; Moriwaki, Yoshitaka; Li, Caihong; Shimizu, Kentaro.

Afiliación

Fang C; Department of Computer Science and Engineering, Shandong University of Technology, Shandong 255049, P. R. China.
Moriwaki Y; Graduate School of Agricultural and Life Sciences, The University of Tokyo, Tokyo 113-8657, Japan.
Li C; Department of Computer Science and Engineering, Shandong University of Technology, Shandong 255049, P. R. China.
Shimizu K; Graduate School of Agricultural and Life Sciences, The University of Tokyo, Tokyo 113-8657, Japan.

J Bioinform Comput Biol ; 17(6): 1940015, 2019 12.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-32019410

Asunto(s)

Biología Computacional/métodos; Proteínas Intrínsecamente Desordenadas/química; Proteínas Intrínsecamente Desordenadas/metabolismo; Secuencia de Aminoácidos; Sitios de Unión; Bases de Datos de Proteínas; Aprendizaje Automático; Redes Neurales de la Computación; Máquina de Vectores de Soporte

Palabras clave

Molecular recognition features; ensemble learning; prediction

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Banco de datos: MEDLINE Asunto principal: Biología Computacional / Proteínas Intrínsecamente Desordenadas Tipo de estudio: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Idioma: En Revista: J Bioinform Comput Biol Asunto de la revista: BIOLOGIA / INFORMATICA MEDICA Año: 2019 Tipo del documento: Article

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