Recognition of a protein fold in the context of the SCOP classification

折叠(高阶函数) 线程(蛋白质序列) 蛋白质数据库的结构分类 计算生物学 蛋白质测序 蛋白质折叠 序列(生物学) 计算机科学 背景(考古学) 蛋白质结构 肽序列 人工智能 模式识别(心理学) 生物 遗传学 生物化学 基因 古生物学 程序设计语言
作者
Inna Dubchak,Ilya Muchnik,Christopher Mayor,Igor Dralyuk,Sung‐Hou Kim
出处
期刊:Proteins [Wiley]
卷期号:35 (4): 401-407 被引量:230
标识
DOI:10.1002/(sici)1097-0134(19990601)35:4<401::aid-prot3>3.0.co;2-k
摘要

A computational method has been developed for the assignment of a protein sequence to a folding class in the Structural Classification of Proteins (SCOP). This method uses global descriptors of a primary protein sequence in terms of the physical, chemical, and structural properties of the constituent amino acids. Neural networks are utilized to combine these descriptors in a way to discriminate members of a given fold from members of all other folds. An extensive testing of the method has been performed to evaluate its prediction accuracy. The method is applicable for the fold assignment of any protein sequence with or without significant sequence homology to known proteins. A WWW page for predicting protein folds is available at URL http://cbcg.lbl.gov/. Proteins 1999;35:401–407.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
Dean应助dde采纳,获得50
1秒前
2秒前
Udo完成签到,获得积分10
3秒前
勤恳的一刀完成签到,获得积分10
3秒前
小皮审完成签到,获得积分10
4秒前
5秒前
5秒前
5秒前
予辛完成签到 ,获得积分10
7秒前
7秒前
hsy完成签到,获得积分10
8秒前
LlLly完成签到 ,获得积分10
8秒前
云朵完成签到,获得积分10
10秒前
sparks发布了新的文献求助10
11秒前
77发布了新的文献求助10
12秒前
科研通AI6.2应助伍六七采纳,获得30
12秒前
12秒前
hsy发布了新的文献求助10
13秒前
14秒前
mmmmby完成签到,获得积分10
14秒前
15秒前
15秒前
可靠铸海发布了新的文献求助10
16秒前
17秒前
淳于寻冬发布了新的文献求助10
17秒前
17秒前
18秒前
千里毅发布了新的文献求助10
19秒前
钱念波发布了新的文献求助10
20秒前
研友_惊鸿发布了新的文献求助30
21秒前
碧蓝的冰蝶完成签到,获得积分10
22秒前
柯续缘发布了新的文献求助10
22秒前
桐桐应助sparks采纳,获得10
24秒前
25秒前
26秒前
yztz99发布了新的文献求助10
26秒前
桐桐应助苒苒采纳,获得10
29秒前
29秒前
zhangxu发布了新的文献求助50
30秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
APA handbook of comparative psychology: Basic concepts, methods, neural substrate, and behavior 1000
Health Psychology 1000
全员动态考核,锚定高质量发展:读懂同济大学教师人事改革新政的深层价值 900
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
The fast track to determining transfer functions of linear circuits: The student guide 500
Römisch-Germanische Forschungen 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7595691
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9172314
关于积分的说明 19634889
捐赠科研通 7172913
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3267847
关于科研通互助平台的介绍 2432676
邀请新用户注册赠送积分活动 2260981