Predicting Presynaptic and Postsynaptic Neurotoxins by Developing Feature Selection Technique
المؤلفون المشاركون
Tang, Hua
Yang, Yunchun
Zhang, Chunmei
Chen, Rong
Huang, Po
Duan, Chenggang
Zou, Ping
المصدر
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-4، 4ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-02-12
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
4
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Presynaptic and postsynaptic neurotoxins are proteins which act at the presynaptic and postsynaptic membrane.
Correctly predicting presynaptic and postsynaptic neurotoxins will provide important clues for drug-target discovery and drug design.
In this study, we developed a theoretical method to discriminate presynaptic neurotoxins from postsynaptic neurotoxins.
A strict and objective benchmark dataset was constructed to train and test our proposed model.
The dipeptide composition was used to formulate neurotoxin samples.
The analysis of variance (ANOVA) was proposed to find out the optimal feature set which can produce the maximum accuracy.
In the jackknife cross-validation test, the overall accuracy of 94.9% was achieved.
We believe that the proposed model will provide important information to study neurotoxins.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Tang, Hua& Yang, Yunchun& Zhang, Chunmei& Chen, Rong& Huang, Po& Duan, Chenggang…[et al.]. 2017. Predicting Presynaptic and Postsynaptic Neurotoxins by Developing Feature Selection Technique. BioMed Research International،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-4.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1135895
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Tang, Hua…[et al.]. Predicting Presynaptic and Postsynaptic Neurotoxins by Developing Feature Selection Technique. BioMed Research International No. 2017 (2017), pp.1-4.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1135895
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Tang, Hua& Yang, Yunchun& Zhang, Chunmei& Chen, Rong& Huang, Po& Duan, Chenggang…[et al.]. Predicting Presynaptic and Postsynaptic Neurotoxins by Developing Feature Selection Technique. BioMed Research International. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-4.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1135895
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1135895
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