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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Milho e Sorgo. |
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Data corrente: |
07/10/2013 |
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Data da última atualização: |
16/05/2019 |
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Autoria: |
DAVID, D. V.; FARIA, L. A. L. |
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Afiliação: |
DEMERVAL VIANA DAVID, SPM GGE; LUIZ ANTONIO LAUDARES FARIA, SPM E Sete Lagoas. |
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Título: |
Plano de marketing: milho BRS 1060. |
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Ano de publicação: |
2012 |
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Fonte/Imprenta: |
Sete Lagoas: Embrapa Milho e Sorgo: Serviços Negócios Tecnológicos; Uberaba: Fundação Triângulo, 2012. |
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Idioma: |
Português |
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Thesagro: |
Produção vegetal; Semente; Variedade; Zea mays. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/197363/1/Plano-marketing-BRS-1060.pdf
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Marc: |
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650 $aSemente
650 $aVariedade
650 $aZea mays
700 1 $aFARIA, L. A. L.
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Registro original: |
Embrapa Milho e Sorgo (CNPMS) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
07/03/2007 |
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Data da última atualização: |
17/05/2017 |
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Autoria: |
BORRO, L. C.; OLIVEIRA, S. R. M.; YAMAGISHI, M. E. B.; MANCINI, A. L.; JARDINE, J. G.; MAZONI, I.; SANTOS, E. H. dos; HIGA, R. H.; KUSER, P. R.; NESHICH, G. |
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Afiliação: |
LUIZ C. BORRO, CNPTIA; STANLEY ROBSON DE MEDEIROS OLIVEIRA, CNPTIA; MICHEL EDUARDO BELEZA YAMAGISHI, CNPTIA; ADAUTO LUIZ MANCINI, CNPTIA; JOSE GILBERTO JARDINE, CNPTIA; IVAN MAZONI, CNPTIA; EDGARD HENRIQUE DOS SANTOS, CNPTIA; ROBERTO HIROSHI HIGA, CNPTIA; PAULA REGINA KUSER FALCAO, CNPTIA; GORAN NESHICH, CNPTIA. |
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Título: |
Predicting enzyme class from protein structure using Bayesian classification. |
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Ano de publicação: |
2006 |
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Fonte/Imprenta: |
Genetics and Molecular Research, v. 5, n. 1, p. 193-202, 2006. |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
ABSTRACT. Predicting enzyme class from protein structure parameters is a challenging problem in protein analysis. We developed a method to predict enzyme class that combines the strengths of statistical and data-mining methods. This method has a strong mathematical foundation and is simple to implement, achieving an accuracy of 45%. A comparison with the methods found in the literature designed to predict enzyme class showed that our method outperforms the existing methods. |
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Palavras-Chave: |
Bayesian classification; Bayesian classifier; Bioinformática; Classe de enzima; Data classification; Enzyme classification number; Estrutura de proteína; Naive Bayes; Protein function prediction. |
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Thesaurus NAL: |
Bioinformatics; Protein structure. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/159942/1/AP-Predicting-Borro-GMR-2006.pdf
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Marc: |
LEADER 01540naa a2200361 a 4500
001 1009196
005 2017-05-17
008 2006 bl uuuu u00u1 u #d
100 1 $aBORRO, L. C.
245 $aPredicting enzyme class from protein structure using Bayesian classification.$h[electronic resource]
260 $c2006
520 $aABSTRACT. Predicting enzyme class from protein structure parameters is a challenging problem in protein analysis. We developed a method to predict enzyme class that combines the strengths of statistical and data-mining methods. This method has a strong mathematical foundation and is simple to implement, achieving an accuracy of 45%. A comparison with the methods found in the literature designed to predict enzyme class showed that our method outperforms the existing methods.
650 $aBioinformatics
650 $aProtein structure
653 $aBayesian classification
653 $aBayesian classifier
653 $aBioinformática
653 $aClasse de enzima
653 $aData classification
653 $aEnzyme classification number
653 $aEstrutura de proteína
653 $aNaive Bayes
653 $aProtein function prediction
700 1 $aOLIVEIRA, S. R. M.
700 1 $aYAMAGISHI, M. E. B.
700 1 $aMANCINI, A. L.
700 1 $aJARDINE, J. G.
700 1 $aMAZONI, I.
700 1 $aSANTOS, E. H. dos
700 1 $aHIGA, R. H.
700 1 $aKUSER, P. R.
700 1 $aNESHICH, G.
773 $tGenetics and Molecular Research$gv. 5, n. 1, p. 193-202, 2006.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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