Inst. Tecnol. Metropolitano, Medellin, Colombia;
bioinformatics; botany; pattern classification; proteins; support vector machines; Embryophyta protein function prediction; RBF kernel comparison; SVM optimal hyperparameter finding; geometric mean; imbalanced data class weight; land plants; metaheuristic bio-inspired algorithm; mismatch kernels; molecular function classification problem; radial basis function kernel; string kernels; support vector machines; Bioinformatics; Kernel; Proteins; Sensitivity; Support vector machines; Training data;
机译:蛋白质相互作用的基于网络的核方法及其在蛋白质功能预测中的应用
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机译:通过在多标签设置中学习内核组合来改善蛋白质的功能预测
机译:使用Mismatch粒预测胚胎蛋白函数的方法
机译:使用核方法的蛋白质结构和功能预测
机译:使用新功能和核函数从加权蛋白质-蛋白质相互作用网络预测异二聚体蛋白质复合物
机译:使用新功能和核功能从加权蛋白质-蛋白质相互作用网络预测异源二聚体蛋白质复合物。