Use Chou’s 5-Step Rule to Classify Protein Modification Sites with Neural Network
المؤلفون المشاركون
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-7، 7ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-07-03
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
7
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Lysine malonylation is a novel-type protein post-translational modification and plays essential roles in many biological activities.
Having a good knowledge of malonylation sites can provide guidance in many issues, including disease prevention and drug discovery and other related fields.
There are several experimental approaches to identify modification sites in the field of biology.
However, these methods seem to be expensive.
In this study, we proposed malNet, which employed neural network and utilized several novel and effective feature description methods.
It was pointed that ANN’s performance is better than other models.
Furthermore, we trained the classifiers according to an original crossvalidation method named Split to Equal validation (SEV).
The results achieved AUC value of 0.6684, accuracy of 54.93%, and MCC of 0.1045, which showed great improvement than before.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Song, Chuandong& Yang, Bin. 2020. Use Chou’s 5-Step Rule to Classify Protein Modification Sites with Neural Network. Scientific Programming،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1209320
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Song, Chuandong& Yang, Bin. Use Chou’s 5-Step Rule to Classify Protein Modification Sites with Neural Network. Scientific Programming No. 2020 (2020), pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1209320
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Song, Chuandong& Yang, Bin. Use Chou’s 5-Step Rule to Classify Protein Modification Sites with Neural Network. Scientific Programming. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1209320
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1209320
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