The predictive performance of short-linear motif features in the prediction of calmodulin-binding proteins.

Li, Yixun; Maleki, Mina; Carruthers, Nicholas J; Stemmer, Paul M; Ngom, Alioune; Rueda, Luis

Li, Yixun; Maleki, Mina; Carruthers, Nicholas J; Stemmer, Paul M; Ngom, Alioune; Rueda, Luis.

Afiliação

Li Y; School of Computer Science, University of Windsor, Windsor, Ontario, Canada.
Maleki M; School of Computer Science, University of Windsor, Windsor, Ontario, Canada.
Carruthers NJ; Inst. of Env. Health Sci., Wayne State University, Detroit, MI, USA.
Stemmer PM; Inst. of Env. Health Sci., Wayne State University, Detroit, MI, USA.
Ngom A; School of Computer Science, University of Windsor, Windsor, Ontario, Canada.
Rueda L; School of Computer Science, University of Windsor, Windsor, Ontario, Canada. lrueda@uwindsor.ca.

BMC Bioinformatics ; 19(Suppl 14): 410, 2018 Nov 20.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-30453876

Assuntos

Proteínas de Ligação a Calmodulina/química; Biologia Computacional/métodos; Motivos de Aminoácidos; Sequência de Aminoácidos; Teorema de Bayes; Cálcio/metabolismo; Humanos; Probabilidade; Estrutura Quaternária de Proteína; Reprodutibilidade dos Testes; Máquina de Vetores de Suporte

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Proteínas de Ligação a Calmodulina / Biologia Computacional Tipo de estudo: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Limite: Humans Idioma: En Ano de publicação: 2018 Tipo de documento: Article

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