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Recent Findings in Applied Bioinformatics Described by Researchers from Tokyo University of Agriculture and Technology

机译:东京农业技术大学研究人员描述的应用生物信息学的最新发现

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摘要

2011 MAR 28 - (VerticalNews.com) -- Fresh data on Applied Bioinformatics arernpresented in the report 'DROP: an SVM domain linker predictor trained with optimal featuresrnselected by random forest.' "Biologically important proteins are often large, multidomainrnproteins, which are difficult to characterize by high-throughput experimental methods. Efficientrndomain/boundary predictions are thus increasingly required in diverse area of proteomicsrnresearch for computationally dissecting proteins into readily analyzable domains," scientists in Tokyo, Japan report.
机译:2011年3月28日-(VerticalNews.com)-应用生物信息学的最新数据在报告“ DROP:具有随机森林选择的最佳特征训练的SVM域链接器预测变量”中给出。 “生物学上重要的蛋白质通常是大型的多结构域蛋白,很难通过高通量实验方法表征。因此,蛋白质组学研究的各个领域都越来越需要有效的结构域/边界预测,以将蛋白质计算分解为易于分析的结构域,”日本东京的科学家报告。

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