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http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/9310
Título: | Predicting enzyme class from protein structural parameters and bagging predictors. |
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. |
Ano de publicação: | 2006 |
Referência: | 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. |
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. |
Thesagro: | Proteina Enzima |
NAL Thesaurus: | Proteins Enzymes Bioinformatics |
Palavras-chave: | Parâmetros estruturais da proteína Parâmetros de Sting_DB Bioinformática |
Notas: | ISMB, X-MEETING 2006. Poster I-13. |
Tipo do material: | Resumo em anais e proceedings |
Acesso: | openAccess |
Aparece nas coleções: | Resumo em anais de congresso (CNPTIA) |
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Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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