机译:CAMELOT:一种机器学习方法,用于粗粒模拟嵌段共聚物蛋白序列的聚集
机译:CAMELOT:一种机器学习方法,用于粗粒模拟嵌段共聚物蛋白序列的聚集
机译:一种机器学习方法,用于从序列衍生的特性中识别气味结合蛋白
机译:使用序列衍生特征和机器学习方法预测蛋白-RNA相互作用
机译:一种从序列特征中识别DNA复制蛋白的机器学习方法
机译:使用机器学习方法从序列中识别参与蛋白质-蛋白质和蛋白质-DNA相互作用的界面残基。
机译:CAMELOT:一种机器学习方法用于粗粒模拟嵌段共聚物蛋白序列的聚集
机译:生物信息学书架:自学计算生物学吗?生物信息学:机器学习方法,作者:Pierre Baldi和Soren Brunak剑桥,麻省:麻省理工学院出版社(1998)。 351页,$ 40.00;生物信息学:由Andreas D. Baxevanis和B. F. Francis Ouellette编辑的基因和蛋白质分析实用指南纽约:Wiley-Interscience(1998)。 370页,$ 59.95; 《人类基因组计算指南》,第二版,由马丁·J·毕晓普(Martin J. Bishop)编辑,加利福尼亚州圣地亚哥:学术出版社(1998)。 306页,$ 69.95;生物序列分析:蛋白质和核酸的概率模型Richard Durbin,Sean Eddy,Anders Krogh和Graeme Mitchison剑桥:剑桥大学出版社(1998年)。 356页,$ 34.95;字符串,树和序列上的算法:计算机科学和计算生物学Dan Danssfield剑桥:剑桥大学出版社(1997年)。 534页,$ 59.95; Joao Setubal和Joao Meidanis Boston撰写的《计算分子生物学概论》:PWS出版(1997)。 296羽61.95美元
机译:核糖体失活蛋白序列结构适合度的粗粒度格模拟。