Data/hora: 09/06/2024 22:45:18

Biblioteca(s): | Embrapa Agricultura Digital.
Data corrente: | 20/02/2009
Data da última atualização: | 15/01/2020
Autoria: | BOARETO, M.; YAMAGISHI, M. E. B.; CATICHA, N.; LEITE, V. B. P.
Afiliação: | MARCELO BOARETO, UNESP; MICHEL EDUARDO BELEZA YAMAGISHI, CNPTIA; NESTOR CATICHA, USP; VITOR BARBANTI PEREIRA LEITE, UNESP.
Título: | Predicting enzyme class from protein structure using super paramagnetic cluster.
Ano de publicação: | 2008
Fonte/Imprenta: | In: INTERNATIONAL WORKSHOP ON BAYESIAN INFERENCE AND MAXIMUM ENTROPY METHODS IN SCIENCE AND ENGINEERING, 28., 2008, São Sebastião, SP. Proceedings... São Paulo: USP, 2008.
Páginas: | Não paginado.
Idioma: | Inglês
Notas: | MaxEnt 2008.
Conteúdo: | The enzymes can be divided into six different protein classes according to their respective functions: oxidoreductases, transferases, hydrolases, lyases, isomerases and ligases [1]. The goal of this work is to predict enzyme class from structural attributes using Super Paramagnetic Cluster (SPC) method [2]. This approach is motivated by the existence of a relationship between structure and function.
Palavras-Chave: | Análise de cluster; Bioinformática; Classsificação de enzima; Estrutura proteica; Previsão da função proteica.
Thesagro: | Proteina.
Thesaurus Nal: | Bioinformatics; Cluster analysis; Proteins.
Categoria do assunto: | X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia
Registro original: | Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)

Exemplares:

CNPTIA - (12562-1) - UPC - RA - PP -  -  - 2009.00038 - DES
CNPTIA - (12562-2) - UPC - RA - DD -  -  -  - DIS