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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Instrumentação. |
Data corrente: |
04/06/2020 |
Data da última atualização: |
05/06/2020 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Autoria: |
WANG, H.; WANG, Y.; GUO, L.; ZHANG, X.; RIBEIRO, C.; HE, T. |
Afiliação: |
CAUE RIBEIRO DE OLIVEIRA, CNPDIA. |
Título: |
Solar-heating boosted catalytic reduction of CO2 under full-solar spectrum. |
Ano de publicação: |
2020 |
Fonte/Imprenta: |
Chinese Journal of Catalysis, v. 41, 2020. |
Páginas: |
131 - 139 |
ISSN: |
1872-2067 |
DOI: |
S1872-2067(19)63393-0 |
Idioma: |
Inglês |
Palavras-Chave: |
Apparent activation energy; CO2 reduction; Photo-thermal synergy. |
Categoria do assunto: |
-- |
Marc: |
LEADER 00674naa a2200241 a 4500 001 2123035 005 2020-06-05 008 2020 bl uuuu u00u1 u #d 022 $a1872-2067 024 7 $aS1872-2067(19)63393-0$2DOI 100 1 $aWANG, H. 245 $aSolar-heating boosted catalytic reduction of CO2 under full-solar spectrum.$h[electronic resource] 260 $c2020 300 $a131 - 139 653 $aApparent activation energy 653 $aCO2 reduction 653 $aPhoto-thermal synergy 700 1 $aWANG, Y. 700 1 $aGUO, L. 700 1 $aZHANG, X. 700 1 $aRIBEIRO, C. 700 1 $aHE, T. 773 $tChinese Journal of Catalysis$gv. 41, 2020.
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Registro original: |
Embrapa Instrumentação (CNPDIA) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
Data corrente: |
16/12/2008 |
Data da última atualização: |
31/01/2020 |
Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
Autoria: |
BOARETO, M.; LEITE, V. B. P.; YAMAGISHI, M. E. B.; CATICHA, N. |
Afiliação: |
MARCELO BOARETO, UNESP; VITOR BARBANTI PEREIRA LEITE, UNESP; MICHEL EDUARDO BELEZA YAMAGISHI, CNPTIA; NESTOR CATICHA, USP. |
Título: |
Predição de classes de enzimas usando método de agrupamento super-paramagnético. |
Ano de publicação: |
2008 |
Fonte/Imprenta: |
In: ENCONTRO NACIONAL DE FÍSICA DE MATÉRIA CONDENSADA, 31., 2008, Águas de Lindóia. São Paulo: SBF, 2008. |
Páginas: |
Não paginado. |
Idioma: |
Português |
Conteúdo: |
As proteínas com atividade enzimática podem ser divididas em seis grandes classes de acordo com suas funções específicas, que são: oxirredutases, hidrolases, transferases, lyases, isomerases e ligases. Utilizando algoritmo de agrupamento não-paramétrico, este trabalho tem como objetivo predizer diferentes classes enzimáticas usando parâmetros estruturais e físico-químicos. |
Palavras-Chave: |
Algoritmo não-paramagnético; Método de agrupamento; SPC. |
Thesagro: |
Enzima; Proteína. |
Thesaurus NAL: |
Proteins. |
Categoria do assunto: |
-- |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/158867/1/PL-Predicao-2008.pdf
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Marc: |
LEADER 01110nam a2200229 a 4500 001 1009626 005 2020-01-31 008 2008 bl uuuu u00u1 u #d 100 1 $aBOARETO, M. 245 $aPredição de classes de enzimas usando método de agrupamento super-paramagnético.$h[electronic resource] 260 $aIn: ENCONTRO NACIONAL DE FÍSICA DE MATÉRIA CONDENSADA, 31., 2008, Águas de Lindóia. São Paulo: SBF$c2008 300 $aNão paginado. 520 $aAs proteínas com atividade enzimática podem ser divididas em seis grandes classes de acordo com suas funções específicas, que são: oxirredutases, hidrolases, transferases, lyases, isomerases e ligases. Utilizando algoritmo de agrupamento não-paramétrico, este trabalho tem como objetivo predizer diferentes classes enzimáticas usando parâmetros estruturais e físico-químicos. 650 $aProteins 650 $aEnzima 650 $aProteína 653 $aAlgoritmo não-paramagnético 653 $aMétodo de agrupamento 653 $aSPC 700 1 $aLEITE, V. B. P. 700 1 $aYAMAGISHI, M. E. B. 700 1 $aCATICHA, N.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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