Data/hora: 23/06/2024 04:13:00

Biblioteca(s): | Embrapa Agricultura Digital.
Data corrente: | 07/03/2007
Data da última atualização: | 17/05/2017
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.
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.
Título: | Predicting enzyme class from protein structure using Bayesian classification.
Ano de publicação: | 2006
Fonte/Imprenta: | Genetics and Molecular Research, v. 5, n. 1, p. 193-202, 2006.
Idioma: | Inglês
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.
Palavras-Chave: | Bayesian classification; Bayesian classifier; Bioinformática; Classe de enzima; Data classification; Enzyme classification number; Estrutura de proteína; Naive Bayes; Protein function prediction.
Thesaurus Nal: | Bioinformatics; Protein structure.
Categoria do assunto: | X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia
URL: | http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/159942/1/AP-Predicting-Borro-GMR-2006.pdf
Registro original: | Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)

Exemplares:

CNPTIA - (11424-1) - UPC - AP - -- -  -  - 2007.00012 - DES
CNPTIA - (11424-2) - UPC - AP - DD -  -  -  - DIS