Detalles de la búsqueda
1.
iRice-MS: An integrated XGBoost model for detecting multitype post-translational modification sites in rice.
Brief Bioinform
; 23(1)2022 01 17.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-34864888
2.
Deep-Kcr: accurate detection of lysine crotonylation sites using deep learning method.
Brief Bioinform
; 22(4)2021 07 20.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-33099604
3.
A Brief Survey for MicroRNA Precursor Identification Using Machine Learning Methods.
Curr Genomics
; 21(1): 11-25, 2020 Jan.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-32655294
4.
Application of Machine Learning Methods in Predicting Nuclear Receptors and their Families.
Med Chem
; 16(5): 594-604, 2020.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-31584374
5.
Recent Advancement in Predicting Subcellular Localization of Mycobacterial Protein with Machine Learning Methods.
Med Chem
; 16(5): 605-619, 2020.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-31584379
6.
An Overview on Predicting Protein Subchloroplast Localization by using Machine Learning Methods.
Curr Protein Pept Sci
; 21(12): 1229-1241, 2020.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-31957607
7.
iDNA-MS: An Integrated Computational Tool for Detecting DNA Modification Sites in Multiple Genomes.
iScience
; 23(4): 100991, 2020 Apr 24.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-32240948
8.
iDNA6mA-Rice: A Computational Tool for Detecting N6-Methyladenine Sites in Rice.
Front Genet
; 10: 793, 2019.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-31552096
9.
Recent Development of Computational Predicting Bioluminescent Proteins.
Curr Pharm Des
; 25(40): 4264-4273, 2019.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-31696804
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