Data/hora: 23/09/2024 17:44:39

Biblioteca(s): 	Embrapa Agricultura Digital.	
Data corrente: 	01/02/2012	
Data da última atualização: 	13/01/2020	
Autoria: 	MORAES, F. R. de; VILLANUEVA, W. J. P.; NESHICH, I. A. P.; MAZONI, I.; NISHIMURA, L.; SALIM, J. A.; JARDINE, J. G.; VON ZUBEN, F.; NESHICH, G.	
Afiliação: 	FÁBIO ROGÉRIO DE MORAES, IB/Unicamp; WILFREDO JAIME PUMA VILLANUEVA, FEEC/Unicamp; IZABELLA AGOSTINHO PENA NESHICH, IB/Unicamp, CNPTIA; IVAN MAZONI, CNPTIA; LETÍCIA NISHIMURA, CNPTIA; JOSÉ AUGUSTO SALIM, FEEC/Unicamp, CNPTIA; JOSE GILBERTO JARDINE, CNPTIA; FERNANDO JOSÉ VON ZUBEN, FEEC/Unicamp; GORAN NESHICH, CNPTIA.	
Título: 	SIPEPPI, a systematic neuron network-based methodology for predicting protein-protein interfaces using STING database descriptors.	
Ano de publicação: 	2011	
Fonte/Imprenta: 	In: ANNUAL MEETING OF THE SBBq, 40., 2011, Foz do Iguaçu. [Proceedings...]. São Paulo, SP: Brazilian Society for Biochemistry and Molecular Biology, 2011.	
Páginas: 	Não paginado.	
Idioma: 	Inglês	
Conteúdo: 	We present here SIPEPPI (Structural Information for PrEdicting Protein-Protein Interfaces), a procedure which uses a set of pre-selected physical-chemical and structural descriptors, available from the STING database, and an artificial neuron network algorithm in order to classify each amino acid located on the monomeric protein's surface as "IFR" or "Non-IFR".	
Palavras-Chave: 	Data mining; Interação entre proteínas; Mineração de dados; Propriedades de aminoácidos.	
Thesaurus Nal: 	Amino acids; Protein-protein interactions.	
Categoria do assunto: 	--	
Registro original: 	Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)	
Exemplares: 	CNPTIA - (16421-1) - UPC - RA - DD -  -  -  - DIS