Data/hora: 21/06/2024 18:27:54

Biblioteca(s): 	Embrapa Agricultura Digital.	
Tipo da produção científica: 	Resumo em Anais de Congresso	
Data corrente: 	17/08/2006	
Data da última atualização: 	17/05/2022	
Autoria: 	YAMAGISHI, M. E. B.; OLIVEIRA, S. R. M.; BORRO, L. C.; SANTOS, E. H.; JARDINE, J. G.; VIEIRA, F. D.; MAZONI, I.; NARCISO, M. G.; KUSER-FALCÃO, P. R.; NESHICH, G.	
Afiliação: 	MICHEL EDUARDO BELEZA YAMAGISHI, CNPTIA; STANLEY ROBSON DE MEDEIROS OLIVEIRA, CNPTIA; LUIZ C. BORRO; EDGARD HENRIQUE DOS SANTOS, CNPTIA; JOSÉ GILBERTO JARDINE, CNPTIA; FÁBIO DANILO VIEIRA, CNPTIA; IVAN MAZONI, CNPTIA; MARCELO GONCALVES NARCISO, CNPTIA; PAULA REGINA KUSER FALCÃO, CNPTIA; GORAN NESHICH, CNPTIA.	
Título: 	Predicting enzyme class from protein structural parameters and bagging predictors.	
Ano de publicação: 	2006	
Fonte/Imprenta: 	In: ANNUAL INTERNATIONAL CONFERENCE ON INTELLIGENT SYSTEMS FOR MOLECULAR BIOLOGY, 14.; ANNUAL AB3C CONFERENCE, 2., 2006, Fortaleza. Conference Program... Fortaleza: ISCB, 2006.	
Páginas: 	Não paginado.	
Idioma: 	Inglês	
Notas: 	ISMB, X-MEETING 2006. Poster I-13.	
Conteúdo: 	Short Abstract: In this work we present a new method to classify enzymes that uses the STING_DB physical-chemical parameters and Bagging predictors. By building models based on "decision tree" and "neural network", we obtained an accuracy of 74% on average. These results outperform the similar models proposed in literature.	
Palavras-Chave: 	Bioinformática; Parâmetros de Sting_DB; Parâmetros estruturais da proteína.	
Thesagro: 	Enzima; Proteina.	
Thesaurus Nal: 	Bioinformatics; Enzymes; Proteins.	
Categoria do assunto: 	--	
URL: 	http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/173813/1/I-13-ISMB-2006.pdf	
Registro original: 	Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)	
Exemplares: 	CNPTIA - (11232-1) - UPC - RA - PP -  -  - 2006.00065 - DES
CNPTIA - (11232-2) - UPC - RA - DD -  -  - 2006.00014 - DIS