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王池社; 程家兴; 汪世义;
安徽大学智能与信号处理教育部重点实验室;
安徽;
合肥;
230039;
巢湖学院计算机系;
巢湖;
238000;
蛋白质; 朴素贝叶斯分类器; 氨基酸残基; 序列谱;
机译:基于深度学习架构的蛋白质-蛋白质相互作用界面残基对预测
机译:KScons:使用蛋白质三级结构的纽扣模型预测蛋白质残基接触的贝叶斯方法
机译:PCRPi:预测蛋白质界面中的关键残基,一种新的计算工具,可绘制蛋白质界面中热点的图表
机译:支持向量机的蛋白质-蛋白质界面残基预测氨基酸特征
机译:蛋白质-蛋白质界面中接触残基的分析和预测。
机译:基于基序的方法预测蛋白质-RNA复合物的RNA和蛋白质组分中的界面残基
机译:基于传感器性能预测未知目标数的贝叶斯方法
机译:预测靶分子中精氨酸残基的蛋白质抗性的方法,使用相同的蛋白酶抗性分子合成蛋白酶抗性分子的方法,以及靶分子精氨酸残基的蛋白酶抗性预测装置和蛋白酶抗性预测程序
机译:基于双杂交的筛选,可识别多个蛋白质界面处的破坏性残基
机译:基于两个混合的屏幕来识别多个蛋白质界面上的干扰性残基
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