Ładuje się......
Accurate single-sequence prediction of solvent accessible surface area using local and global features
We present a new approach for predicting the Accessible Surface Area (ASA) using a General Neural Network (GENN). The novelty of the new approach lies in not using residue mutation profiles generated by multiple sequence alignments as descriptive inputs. Instead we use solely sequential window infor...
Zapisane w:
| Wydane w: | Proteins |
|---|---|
| Główni autorzy: | , , |
| Format: | Artigo |
| Język: | Inglês |
| Wydane: |
2014
|
| Hasła przedmiotowe: | |
| Dostęp online: | https://ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4307928/ https://ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/25204636 https://ncbi.nlm.nih.govhttp://dx.doi.org/10.1002/prot.24682 |
| Etykiety: |
Dodaj etykietę
Nie ma etykietki, Dołącz pierwszą etykiete!
|