Data/hora: 15/06/2024 15:31:03

Biblioteca(s): 	Embrapa Agricultura Digital.	
Tipo da produção científica: 	Resumo em Anais de Congresso	
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