首页> 美国卫生研究院文献>BMC Bioinformatics >Glycosylation site prediction using ensembles of Support Vector Machine classifiers
【2h】

Glycosylation site prediction using ensembles of Support Vector Machine classifiers

机译:支持向量机分类器集成的糖基化位点预测

代理获取
本网站仅为用户提供外文OA文献查询和代理获取服务,本网站没有原文。下单后我们将采用程序或人工为您竭诚获取高质量的原文,但由于OA文献来源多样且变更频繁,仍可能出现获取不到、文献不完整或与标题不符等情况,如果获取不到我们将提供退款服务。请知悉。

摘要

BackgroundGlycosylation is one of the most complex post-translational modifications (PTMs) of proteins in eukaryotic cells. Glycosylation plays an important role in biological processes ranging from protein folding and subcellular localization, to ligand recognition and cell-cell interactions. Experimental identification of glycosylation sites is expensive and laborious. Hence, there is significant interest in the development of computational methods for reliable prediction of glycosylation sites from amino acid sequences.
机译:背景糖基化是真核细胞中蛋白质最复杂的翻译后修饰(PTM)之一。糖基化在从蛋白质折叠和亚细胞定位到配体识别和细胞间相互作用的生物过程中起着重要作用。糖基化位点的实验鉴定是昂贵且费力的。因此,对用于从氨基酸序列可靠地预测糖基化位点的计算方法的开发非常感兴趣。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
代理获取

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号