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http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/9196
Título: | Predicting enzyme class from protein structure using Bayesian classification. |
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. |
Ano de publicação: | 2006 |
Referência: | Genetics and Molecular Research, v. 5, n. 1, p. 193-202, 2006. |
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. |
NAL Thesaurus: | Bioinformatics Protein structure |
Palavras-chave: | Bioinformática Estrutura de proteína Classe de enzima Bayesian classification Protein function prediction Naive Bayes Enzyme classification number Bayesian classifier Data classification |
Tipo do material: | Artigo de periódico |
Acesso: | openAccess |
Aparece nas coleções: | Artigo em periódico indexado (CNPTIA) |
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