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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
Data corrente: |
07/01/2010 |
Data da última atualização: |
15/01/2020 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
Autoria: |
HIGA, R. H.; TOZZI, C. L. |
Afiliação: |
ROBERTO HIROSHI HIGA, CNPTIA; CLÉSIO LUIS TOZZI, FEEC/Unicamp. |
Título: |
Prediction of protein-protein binding hot spots: a combination of classifiers approach. |
Ano de publicação: |
2008 |
Fonte/Imprenta: |
In: BRAZILIAN SYMPOSIUM ON BIOINFORMATICS, 3., 2008, Santo André, SP. Advances in bioinformatics and computational biology: proceedings. Berlin: Springer, 2008. |
Páginas: |
p. 165-168. |
Série: |
(Lecture notes in bioinformatics, 5167). |
DOI: |
10.1007/978-3-540-85557-6_16 |
Idioma: |
Inglês |
Notas: |
BSB 2008. |
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%. |
Palavras-Chave: |
Combination of classifiers; Hot spots; Interações proteína-proteína; Propriedades estruturais de proteínas; Propriedades químicas de proteínas. |
Thesaurus Nal: |
Binding sites; Protein-protein interactions. |
Categoria do assunto: |
-- |
Marc: |
LEADER 01660nam a2200253 a 4500 001 1579892 005 2020-01-15 008 2008 bl uuuu u00u1 u #d 024 7 $a10.1007/978-3-540-85557-6_16$2DOI 100 1 $aHIGA, R. H. 245 $aPrediction of protein-protein binding hot spots$ba combination of classifiers approach.$h[electronic resource] 260 $aIn: BRAZILIAN SYMPOSIUM ON BIOINFORMATICS, 3., 2008, Santo André, SP. Advances in bioinformatics and computational biology: proceedings. Berlin: Springer$c2008 300 $ap. 165-168. 490 $a(Lecture notes in bioinformatics, 5167). 500 $aBSB 2008. 520 $aIn 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%. 650 $aBinding sites 650 $aProtein-protein interactions 653 $aCombination of classifiers 653 $aHot spots 653 $aInterações proteína-proteína 653 $aPropriedades estruturais de proteínas 653 $aPropriedades químicas de proteínas 700 1 $aTOZZI, C. L.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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Biblioteca |
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Origem |
Tipo/Formato |
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Volume |
Status |
URL |
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Registros recuperados : 3.427 | |
160. | | LOCATELLI, M.; SILVA, L. M. da; BATISTA, K. D. Avaliação edáfica e nutricional em espécies arbóreas. In: WADT, L. H. de O.; SANTOS, L. M. H.; BENTES, M. P. de M.; OLIVEIRA, V. B. V. (ed.). Produtos florestais não madeireiros: guia metodológico da Rede Kamukaia. Brasília, DF: Embrapa, 2017. cap. 5, p. 61-68.Tipo: Capítulo em Livro Técnico-Científico |
Biblioteca(s): Embrapa Acre; Embrapa Rondônia; Embrapa Roraima. |
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Registros recuperados : 3.427 | |
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