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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Suínos e Aves. |
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Data corrente: |
29/06/2015 |
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Data da última atualização: |
19/06/2017 |
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Tipo da produção científica: |
Folder/Folheto/Cartilha |
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Autoria: |
BERNARDI, C. R.; PARIZOTTO, I.; BERNARDI, L. A.; MULLER, I.; CUNHA JUNIOR, A.; KLEIN, C. H.; ZANOTTO, D. L.; LIMA, G. J. M. M. de; DALMEDICO, G.; ZIMMER, L. E.; MATTEI, R. M.; FLORES, S. M. S. |
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Afiliação: |
CARLOS ROBERTO BERNARDI, CNPSA; ILDOS PARIZOTTO, CNPMF; LUIZ AGNALDO BERNARDI, CNPF; IVANE MULLER, CNPSA; ANILDO CUNHA JUNIOR, CNPSA; CLAUDETE HARA KLEIN, CNPSA; DIRCEU LUIS ZANOTTO, CNPSA; GUSTAVO JULIO MELLO M DE LIMA, CNPSA; GEORDANO DALMEDICO, CNPSA; LORIEN ELIANE ZIMMER, CNPSA; ROSEMARI MARTINI, CNPSA; SANDRA MARISA SALDANHA FLORES, CNPSA. |
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Título: |
Sistema de gerenciamento de laboratório. |
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Ano de publicação: |
2005 |
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Fonte/Imprenta: |
Concórdia: Embrapa suínos e aves, 2005. |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
Folder |
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Palavras-Chave: |
SGL. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/125972/1/Folder-SGL.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Suínos e Aves (CNPSA) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Agricultura Digital. Para informações adicionais entre em contato com cnptia.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
07/01/2010 |
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Data da última atualização: |
22/04/2010 |
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Autoria: |
HIGA, R. H. |
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Afiliação: |
ROBERTO HIROSHI HIGA, CNPTIA. |
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Título: |
Predição de regiões de interface proteína-proteína baseada em informações estruturais. |
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Ano de publicação: |
2009 |
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Fonte/Imprenta: |
2009. |
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Páginas: |
134 p. |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica. Área de concentração Engenharia de Computação) - Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação, Universidade Estadual de Campinas, Campinas. |
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Conteúdo: |
Este trabalho aborda o problema de predição de regiões de interface proteína-proteína, baseado em medidas de propriedades físico-químicas e estruturais. A abordagem considera os aminoácidos da superfície da proteína como unidades básicas para classificação, o que elimina a restrição de uso de patches, considerada por preditores do mesmo tipo. Este preditor é complementado por um segundo preditor, que identifica, dentre os aminoácidos da interface, os mais relevantes do ponto de vista de energia de ligação proteína-proteína, conhecidos como hot spots. A abordagem apresentada permite a utilização dos classificadores de forma independente na predição dos aminoácidos de interface e de hot spots. Diferente de outras abordagens encontradas na literatura para predição de hot spots, que a predição de hot spots seja realizada em complemento à predição dos aminoácidos da interface. O desempenho alcançado pelo preditor na identificação de hot spots é superior ao obtido por outros preditores descritos na literatura e que utilizam o mesmo conjunto de dados e critério de avaliação de desempenho. |
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Palavras-Chave: |
Pattern recognition; Previsão; Protein; Reconhecimento de padrões. |
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Thesagro: |
Proteína. |
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Thesaurus NAL: |
Prediction. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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Marc: |
LEADER 01858nam a2200205 a 4500
001 1579848
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500 $aTese (Doutorado em Engenharia Elétrica. Área de concentração Engenharia de Computação) - Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação, Universidade Estadual de Campinas, Campinas.
520 $aEste trabalho aborda o problema de predição de regiões de interface proteína-proteína, baseado em medidas de propriedades físico-químicas e estruturais. A abordagem considera os aminoácidos da superfície da proteína como unidades básicas para classificação, o que elimina a restrição de uso de patches, considerada por preditores do mesmo tipo. Este preditor é complementado por um segundo preditor, que identifica, dentre os aminoácidos da interface, os mais relevantes do ponto de vista de energia de ligação proteína-proteína, conhecidos como hot spots. A abordagem apresentada permite a utilização dos classificadores de forma independente na predição dos aminoácidos de interface e de hot spots. Diferente de outras abordagens encontradas na literatura para predição de hot spots, que a predição de hot spots seja realizada em complemento à predição dos aminoácidos da interface. O desempenho alcançado pelo preditor na identificação de hot spots é superior ao obtido por outros preditores descritos na literatura e que utilizam o mesmo conjunto de dados e critério de avaliação de desempenho.
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650 $aProteína
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653 $aProtein
653 $aReconhecimento de padrões
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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