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dc.contributor.authorBOARETO, M.pt_BR
dc.contributor.authorLEITE, V. B. P.pt_BR
dc.contributor.authorYAMAGISHI, M. E. B.pt_BR
dc.contributor.authorCATICHA, N.pt_BR
dc.date.accessioned2017-04-11T15:53:13Z-
dc.date.available2017-04-11T15:53:13Z-
dc.date.created2008-12-16pt_BR
dc.date.issued2008pt_BR
dc.identifier.citationIn: ENCONTRO NACIONAL DE FÍSICA DE MATÉRIA CONDENSADA, 31., 2008, Águas de Lindóia. São Paulo: SBF, 2008.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/9626pt_BR
dc.descriptionAs proteínas com atividade enzimática podem ser divididas em seis grandes classes de acordo com suas funções específicas, que são: oxirredutases, hidrolases, transferases, lyases, isomerases e ligases. Utilizando algoritmo de agrupamento não-paramétrico, este trabalho tem como objetivo predizer diferentes classes enzimáticas usando parâmetros estruturais e físico-químicos.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.subjectMétodo de agrupamentopt_BR
dc.subjectAlgoritmo não-paramagnéticopt_BR
dc.subjectSPCpt_BR
dc.titlePredição de classes de enzimas usando método de agrupamento super-paramagnético.pt_BR
dc.typeResumo em anais e proceedingspt_BR
dc.date.updated2020-01-31T11:11:11Zpt_BR
dc.subject.thesagroProteínapt_BR
dc.subject.thesagroEnzimapt_BR
dc.subject.nalthesaurusProteinspt_BR
dc.format.extent2Não paginado.pt_BR
riaa.ainfo.id9626pt_BR
riaa.ainfo.lastupdate2020-01-31 -02:00:00pt_BR
dc.contributor.institutionMARCELO BOARETO, UNESP; VITOR BARBANTI PEREIRA LEITE, UNESP; MICHEL EDUARDO BELEZA YAMAGISHI, CNPTIA; NESTOR CATICHA, USP.pt_BR
Appears in Collections:Resumo em anais de congresso (CNPTIA)

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