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...

Szczegółowa specyfikacja

Zapisane w:
Opis bibliograficzny
Wydane w:Proteins
Główni autorzy: Faraggi, Eshel, Zhou, Yaoqi, Kloczkowski, Andrzej
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!