![](/images/graphics-bg.png)
Prediction of Protein-Protein Interaction Strength Using Domain Features with Supervised Regression
المؤلفون المشاركون
Hayashida, Morihiro
Kamada, Mayumi
Sakuma, Yusuke
Akutsu, Tatsuya
المصدر
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-7، 7ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-06-24
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
7
التخصصات الرئيسية
الطب البشري
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Proteins in living organisms express various important functions by interacting with other proteins and molecules.
Therefore, many efforts have been made to investigate and predict protein-protein interactions (PPIs).
Analysis of strengths of PPIs is also important because such strengths are involved in functionality of proteins.
In this paper, we propose several feature space mappings from protein pairs using protein domain information to predict strengths of PPIs.
Moreover, we perform computational experiments employing two machine learning methods, support vector regression (SVR) and relevance vector machine (RVM), for dataset obtained from biological experiments.
The prediction results showed that both SVR and RVM with our proposed features outperformed the best existing method.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Kamada, Mayumi& Sakuma, Yusuke& Hayashida, Morihiro& Akutsu, Tatsuya. 2014. Prediction of Protein-Protein Interaction Strength Using Domain Features with Supervised Regression. The Scientific World Journal،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1048854
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Kamada, Mayumi…[et al.]. Prediction of Protein-Protein Interaction Strength Using Domain Features with Supervised Regression. The Scientific World Journal No. 2014 (2014), pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1048854
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Kamada, Mayumi& Sakuma, Yusuke& Hayashida, Morihiro& Akutsu, Tatsuya. Prediction of Protein-Protein Interaction Strength Using Domain Features with Supervised Regression. The Scientific World Journal. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1048854
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1048854
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)