机译:基于丰富的卷积神经网络,N-GRAM变换和多序列比对的G蛋白偶联受体分类
机译:使用精细轮廓隐马尔可夫模型预测GPCR与G蛋白偶联特异性的方法
机译:使用隐马尔可夫模型和人工神经网络预测GPCR与4个G蛋白家族的偶联特异性
机译:结合N-克和对准在G蛋白偶联特异性预测中
机译:DynoPoSSuM:预测MHC I类限制的抗原决定簇,结合动态数据库与位置特定的评分矩阵及其应用。
机译:使用精细轮廓隐马尔可夫模型预测GPCR与G蛋白偶联特异性的方法
机译:结合N-gram和比对进行G蛋白偶联特异性预测
机译:新型前列腺特异性G蛋白偶联受体(psGR)在前列腺肿瘤发展中的作用