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Computational methods for ubiquitination site prediction using physicochemical properties of protein sequences

机译:利用蛋白质序列的理化特性预测泛素化位点的计算方法

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摘要

BackgroundUbiquitination is a very important process in protein post-translational modification, which has been widely investigated by biology scientists and researchers. Different experimental and computational methods have been developed to identify the ubiquitination sites in protein sequences. This paper aims at exploring computational machine learning methods for the prediction of ubiquitination sites using the physicochemical properties (PCPs) of amino acids in the protein sequences.
机译:背景泛素化是蛋白质翻译后修饰中非常重要的过程,生物学生物学家和研究人员对此进行了广泛研究。已经开发了不同的实验和计算方法来鉴定蛋白质序列中的泛素化位点。本文旨在探索利用机器学习蛋白质序列中氨基酸的物理化学性质(PCPs)来预测泛素化位点的方法。

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