acACS: Improving the Prediction Accuracy of Protein Subcellular Locations and Protein Classification by Incorporating the Average Chemical Shifts Composition
المؤلفون المشاركون
Fan, Guo-Liang
Liu, Yan-Ling
Zuo, Yong-Chun
Mei, Han-Xue
Rang, Yi
Hou, Bao-Yan
Zhao, Yan
المصدر
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-07-02
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الطب البشري
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
The chemical shift is sensitive to changes in the local environments and can report the structural changes.
The structure information of a protein can be represented by the average chemical shifts (ACS) composition, which has been broadly applied for enhancing the prediction accuracy in protein subcellular locations and protein classification.
However, different kinds of ACS composition can solve different problems.
We established an online web server named acACS, which can convert secondary structure into average chemical shift and then compose the vector for representing a protein by using the algorithm of auto covariance.
Our solution is easy to use and can meet the needs of users.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Fan, Guo-Liang& Liu, Yan-Ling& Zuo, Yong-Chun& Mei, Han-Xue& Rang, Yi& Hou, Bao-Yan…[et al.]. 2014. acACS: Improving the Prediction Accuracy of Protein Subcellular Locations and Protein Classification by Incorporating the Average Chemical Shifts Composition. The Scientific World Journal،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1051398
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Fan, Guo-Liang…[et al.]. acACS: Improving the Prediction Accuracy of Protein Subcellular Locations and Protein Classification by Incorporating the Average Chemical Shifts Composition. The Scientific World Journal No. 2014 (2014), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1051398
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Fan, Guo-Liang& Liu, Yan-Ling& Zuo, Yong-Chun& Mei, Han-Xue& Rang, Yi& Hou, Bao-Yan…[et al.]. acACS: Improving the Prediction Accuracy of Protein Subcellular Locations and Protein Classification by Incorporating the Average Chemical Shifts Composition. The Scientific World Journal. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1051398
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1051398
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
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