机译:基于两阶段距离特征的De Novo蛋白质结构预测的优化算法
Zhejiang Univ Technol Coll Informat Engn Hangzhou 310023 Peoples R China;
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Zhejiang Univ Technol Coll Informat Engn Hangzhou 310023 Peoples R China|Univ Michigan Dept Computat Med & Bioinformat Ann Arbor MI 48109 USA;
Proteins; Feature extraction; Prediction algorithms; Optimization; Data mining; State estimation; Evolutionary computation; De novo protein structure prediction; evolutionary algorithm; feature information; bisecting K-means algorithm; similarity model; state estimation;
机译:从头确定蛋白质结构的最佳EPR距离限制选择算法
机译:CGLFOLD:使用全局勘探和环路扰动采样算法预测联系辅助DE Novo蛋白质结构
机译:优化的基于距离的原子对的潜在DOOP,用于蛋白质结构预测
机译:De-Novo蛋白质结构预测分布引导采样算法的双重估计
机译:蛋白质结构预测的数学优化和算法开发。
机译:选择优化EPR距离限制的算法用于DE Novo蛋白质结构测定
机译:选择优化EPR距离限制的算法,用于DE Novo蛋白质结构测定
机译:基于片段装配的蛋白质结构预测的有效优化算法