Accurate in silico identification of protein succinylation sites using an iterative semi-supervised learning technique.

Zhao, Xiaowei; Ning, Qiao; Chai, Haiting; Ma, Zhiqiang

Zhao, Xiaowei; Ning, Qiao; Chai, Haiting; Ma, Zhiqiang.

Afiliação

Zhao X; School of Computer Science and Information Technology, Northeast Normal University, Changchun, 130117, China. Electronic address: zhaoxw303@nenu.edu.cn.
Ning Q; School of Computer Science and Information Technology, Northeast Normal University, Changchun, 130117, China.
Chai H; School of Computer Science and Information Technology, Northeast Normal University, Changchun, 130117, China.
Ma Z; Key Laboratory of Intelligent Information Processing of Jilin Universities, Northeast Normal University, Changchun 130117, China. Electronic address: zhiqiang.ma967@gmail.com.

J Theor Biol ; 374: 60-5, 2015 Jun 07.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-25843215

Assuntos

Processamento de Proteína Pós-Traducional; Proteínas/química; Succinatos/química; Aprendizado de Máquina Supervisionado; Algoritmos; Sequência de Aminoácidos; Aminoácidos/química; Inteligência Artificial; Sítios de Ligação; Biologia Computacional; Simulação por Computador; Internet; Lisina/química; Dados de Sequência Molecular; Reprodutibilidade dos Testes; Máquina de Vetores de Suporte

Palavras-chave

Multiple features; Positive samples only learning; Succinylated proteins

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Succinatos / Proteínas / Processamento de Proteína Pós-Traducional / Aprendizado de Máquina Supervisionado Tipo de estudo: Diagnostic_studies / Prognostic_studies Idioma: En Revista: J Theor Biol Ano de publicação: 2015 Tipo de documento: Article País de publicação: Reino Unido

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