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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: |
15/01/2020 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
HIGA, R. H.; TOZZI, C. L. |
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Afiliação: |
ROBERTO HIROSHI HIGA, CNPTIA; CLÉSIO LUIS TOZZI, FEEC/Unicamp. |
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Título: |
Prediction of protein-protein binding hot spots: a combination of classifiers approach. |
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Ano de publicação: |
2008 |
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Fonte/Imprenta: |
In: BRAZILIAN SYMPOSIUM ON BIOINFORMATICS, 3., 2008, Santo André, SP. Advances in bioinformatics and computational biology: proceedings. Berlin: Springer, 2008. |
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Páginas: |
p. 165-168. |
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Série: |
(Lecture notes in bioinformatics, 5167). |
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DOI: |
10.1007/978-3-540-85557-6_16 |
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Idioma: |
Inglês |
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Notas: |
BSB 2008. |
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Conteúdo: |
In this work we approach the problem of predicting protein binding hot spot residues through a combination of classifiers. We consider a comprehensive set of structural and chemical properties reported in the literature for characterizing hot spot residues. Each component classifier considers a specific set of properties as feature set and their output are combined by the mean rule. The proposed combination of classifiers achieved a performance of 56.6%, measured by the F-Measure with corresponding Recall of 72.2% and Precision of 46.6%. This performance is higher than those reported by Darnel et al. [4] for the same data set, when compared through a t-test with a significance level of 5%. |
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Palavras-Chave: |
Combination of classifiers; Hot spots; Interações proteína-proteína; Propriedades estruturais de proteínas; Propriedades químicas de proteínas. |
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Thesaurus Nal: |
Binding sites; Protein-protein interactions. |
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Categoria do assunto: |
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Marc: |
null
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
