MDCAN-Lys: A Model for Predicting Succinylation Sites Based on Multilane Dense Convolutional Attention Network.

Wang, Huiqing; Zhao, Hong; Yan, Zhiliang; Zhao, Jian; Han, Jiale

Wang, Huiqing; Zhao, Hong; Yan, Zhiliang; Zhao, Jian; Han, Jiale.

Afiliação

Wang H; College of Information and Computer, Taiyuan University of Technology, Taiyuan 030024, China.
Zhao H; College of Information and Computer, Taiyuan University of Technology, Taiyuan 030024, China.
Yan Z; College of Information and Computer, Taiyuan University of Technology, Taiyuan 030024, China.
Zhao J; College of Information and Computer, Taiyuan University of Technology, Taiyuan 030024, China.
Han J; College of Information and Computer, Taiyuan University of Technology, Taiyuan 030024, China.

Biomolecules ; 11(6)2021 06 11.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-34208298

Assuntos

Previsões/métodos; Lisina/química; Processamento de Proteína Pós-Traducional/fisiologia; Ácido Succínico/química; Algoritmos; Sequência de Aminoácidos/genética; Aminoácidos/química; Animais; Biologia Computacional/métodos; Bases de Dados de Proteínas; Humanos; Aprendizado de Máquina; Proteínas/química

Palavras-chave

convolutional block attention module; deep learning; dense convolutional block; feature combination; lysine succinylation

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Processamento de Proteína Pós-Traducional / Ácido Succínico / Previsões / Lisina Tipo de estudo: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Limite: Animals / Humans Idioma: En Revista: Biomolecules Ano de publicação: 2021 Tipo de documento: Article País de afiliação: China País de publicação: Suíça

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