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【2h】

Investigation of sequence features of hinge-bending regions in proteins with domain movements using kernel logistic regression

机译：用核对逻辑回归研究蛋白质蛋白旋转区域的序列特征

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Ruth Veevers; Gavin Cawley; Steven Hayward;
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年度 2020
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1. Investigation of sequence features of hinge-bending regions in proteins with domain movements using kernel logistic regression [J] . Ruth Veevers, Gavin Cawley, Steven Hayward BMC Bioinformatics . 2020,第1期

机译：用核对逻辑回归研究蛋白质蛋白旋转区域的序列特征
2. Kernel-based logistic regression model for protein sequence without vectorialization [J] . Fong Youyi, Datta Saheli, Georgiev Ivelin S., Biostatistics . 2015,第3期

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3. Group-of-features relevance in multinomial kernel logistic regression and application to human interaction recognition [J] . Expert Systems with Application . 2020,第Juna期

机译：多项式核逻辑回归中的特征组相关性及其在人类交互识别中的应用
4. Prediction of inter-domain linker regions in protein sequences: A survey [C] . Shatnawi Maad, Zaki Nazar International Conference on Innovations in Information Technology . 2013

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5. Protein functional features extracted from primary sequences: A focus on disordered regions. [D] . Pietrosemoli, Natalia. 2013

机译：从一级序列中提取的蛋白质功能特征：聚焦于无序区域。
6. Investigation of sequence features of hinge-bending regions in proteins with domain movements using kernel logistic regression [O] . Ruth Veevers, Gavin Cawley, Steven Hayward 2020

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7. Sparse kernel logistic regression using incremental feature selection for text-independent speaker identification [O] . Marcel Katz, Martin Schafföner, Edin Andelic, 2006

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