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【24h】

Neural Network Approach to Locate Motifs in Biosequences

机译:神经网络方法在生物酶中定位主题

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摘要

In this work we tackle the task of detecting biological motifs, i.e. subsequences with an associated function. This task is important in bioinformatics because it is related to the prediction of the behaviour of the whole protein. Artificial neural networks are used to, somewhat, translate the sequence of amino acids of the protein into a code that shows the subsequences where the presence of the studied motif is expected. The experimentation performed prove the good performance of our approach.
机译:在这项工作中,我们解决了检测生物学图案的任务,即用关联函数的子序列。这项任务在生物信息学中很重要,因为它与预测整个蛋白质的行为有关。稍微使用人工神经网络,稍微将蛋白质的氨基酸序列转化为显示所研究的基序的存在的后续的代码。实验表明证明了我们的方法的良好表现。

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