A Gram-Negative Bacterial Secreted Protein Types Prediction Method Based on PSI-BLAST Profile
المؤلفون المشاركون
المصدر
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2016)، ص ص. 1-5، 5ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-08-02
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
5
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Prediction of secreted protein types based solely on sequence data remains to be a challenging problem.
In this study, we extract the long-range correlation information and linear correlation information from position-specific score matrix (PSSM).
A total of 6800 features are extracted at 17 different gaps; then, 309 features are selected by a filter feature selection method based on the training set.
To verify the performance of our method, jackknife and independent dataset tests are performed on the test set and the reported overall accuracies are 93.60% and 100%, respectively.
Comparison of our results with the existing method shows that our method provides the favorable performance for secreted protein type prediction.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Ding, Shuyan& Zhang, Shengli. 2016. A Gram-Negative Bacterial Secreted Protein Types Prediction Method Based on PSI-BLAST Profile. BioMed Research International،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-5.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1097302
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Ding, Shuyan& Zhang, Shengli. A Gram-Negative Bacterial Secreted Protein Types Prediction Method Based on PSI-BLAST Profile. BioMed Research International No. 2016 (2016), pp.1-5.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1097302
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Ding, Shuyan& Zhang, Shengli. A Gram-Negative Bacterial Secreted Protein Types Prediction Method Based on PSI-BLAST Profile. BioMed Research International. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-5.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1097302
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1097302
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