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Exploiting heterogeneous features to improve in silico prediction of peptide status – amyloidogenic or non-amyloidogenic

机译:利用异质性特征来改善肽状态的计算机模拟预测-产生淀粉样或非淀粉样

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摘要

BackgroundPrediction of short stretches in protein sequences capable of forming amyloid-like fibrils is important in understanding the underlying cause of amyloid illnesses thereby aiding in the discovery of sequence-targeted anti-aggregation pharmaceuticals. Due to the constraints of experimental molecular techniques in identifying such motif segments, it is highly desirable to develop computational methods to provide better and affordable in silico predictions.
机译:背景技术能够形成淀粉样蛋白样原纤维的蛋白质序列的短片段的预测对于理解淀粉样蛋白疾病的根本原因很重要,从而有助于发现序列靶向的抗聚集药物。由于鉴定这些基序片段的实验分子技术的限制,非常需要开发计算方法以提供更好和可负担的计算机模拟预测。

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