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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Trigo. |
Data corrente: |
10/01/2010 |
Data da última atualização: |
06/02/2015 |
Autoria: |
BARLOW, K. K. |
Título: |
A study of chromosomal male sterility in wheat. |
Ano de publicação: |
1979 |
Fonte/Imprenta: |
Dissertation Abstracts International, B, v. 40 n. 1, p. 15B, 1979. |
Idioma: |
Inglês |
Palavras-Chave: |
Macho esterilidade. |
Thesagro: |
Trigo. |
Categoria do assunto: |
-- |
Marc: |
LEADER 00377naa a2200133 a 4500 001 1835322 005 2015-02-06 008 1979 bl --- 0-- u #d 100 1 $aBARLOW, K. K. 245 $aA study of chromosomal male sterility in wheat. 260 $c1979 650 $aTrigo 653 $aMacho esterilidade 773 $tDissertation Abstracts International, B$gv. 40 n. 1, p. 15B, 1979.
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Registro original: |
Embrapa Trigo (CNPT) |
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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: |
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: |
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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