Data/hora: 23/09/2024 15:51:47

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