首页> 美国卫生研究院文献>BMC Bioinformatics >DeepUbi: a deep learning framework for prediction of ubiquitination sites in proteins
【2h】

DeepUbi: a deep learning framework for prediction of ubiquitination sites in proteins

机译:DeepUbi:用于预测蛋白质中泛素化位点的深度学习框架

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。
获取外文期刊封面目录资料

摘要

BackgroundProtein ubiquitination occurs when the ubiquitin protein binds to a target protein residue of lysine (K), and it is an important regulator of many cellular functions, such as signal transduction, cell division, and immune reactions, in eukaryotes. Experimental and clinical studies have shown that ubiquitination plays a key role in several human diseases, and recent advances in proteomic technology have spurred interest in identifying ubiquitination sites. However, most current computing tools for predicting target sites are based on small-scale data and shallow machine learning algorithms.
机译:背景技术当泛素蛋白与赖氨酸(K)的目标蛋白残基结合时,泛素蛋白就会发生泛素化,它是真核生物中许多细胞功能(例如信号转导,细胞分裂和免疫反应)的重要调节剂。实验和临床研究表明,泛素化在几种人类疾病中起着关键作用,蛋白质组学技术的最新进展激发了人们对识别泛素化位点的兴趣。但是,当前大多数用于预测目标站点的计算工具都是基于小规模数据和浅层机器学习算法。

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