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机译:利用深度剩余初始网络预测蛋白质骨干扭转角度
Univ Missouri Dept Elect Engn &
Comp Sci Columbia MO 65211 USA;
Univ Missouri Dept Elect Engn &
Comp Sci Columbia MO 65211 USA;
Univ Missouri Dept Elect Engn &
Comp Sci Columbia MO 65211 USA;
Protein structure prediction; protein backbone torsion angles; machine learning; deep neural networks; inception networks; residual networks;
机译:利用深度剩余初始网络预测蛋白质骨干扭转角度
机译:通过使用预测的联系地图和经常性和残余卷积神经网络的集合来改善蛋白质二级结构,骨干角,溶剂可访问性和接触号的预测
机译:使用人工神经网络通过NMR化学位移预测的蛋白质骨架和侧链扭转角
机译:Raptorx-Angle:通过混合和深度学习的杂交方法蛋白质骨干骨干角度的实际值预测
机译:使用深度神经网络进行蛋白质序列分类和翻译后修饰位点的计算机模拟预测
机译:使用深度残差初始神经网络预测蛋白质骨干扭转角
机译:通过两层神经网络的导引学习,提高残留溶剂可及性和蛋白质实值主链扭转角的预测精度