Active machine learning for transmembrane helix prediction

机译：主动机器学习用于跨膜螺旋预测

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Hatice U Osmanbeyoglu; Jessica A Wehner; Jaime G Carbonell; Madhavi K Ganapathiraju;
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年度 2010
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1. Active machine learning for transmembrane helix prediction [J] . Hatice U Osmanbeyoglu, Jessica A Wehner, Jaime G Carbonell, BMC Bioinformatics . 2010,第SUPPLEMENTa1期

机译：主动机器学习用于跨膜螺旋预测
2. Topology Prediction Improvement of alpha-helical Transmembrane Proteins Through Helix-tail Modeling and Multiscale Deep Learning Fusion [J] . Journal of Molecular Biology . 2020,第4期

机译：通过螺旋尾模拟和多尺度深度学习融合α-螺旋跨膜蛋白的拓扑预测改进
3. MemBrain-contact 2.0: a new two-stage machine learning model for the prediction enhancement of transmembrane protein residue contacts in the full chain [J] . Yang Jing, Shen Hong-Bin Bioinformatics . 2018,第2期

机译：膜联络2.0：全新的两级机器学习模型，用于全链中的跨膜蛋白残留接触的预测增强
4. A Machine Text-Inspired Machine Learning Approach for Identification of Transmembrane Helix Boundaries [C] . Betty Yee Man Cheng, Jaime G. Carbonell, Judith Klein-Seetharaman International Symposium on Foundations of Intelligent Systems . 2005

机译：一种机器文本启发的机器学习方法，用于识别跨膜螺旋边界
5. Active learning with support vector machines for imbalanced datasets and a method for stopping active learning based on stabilizing predictions. [D] . Bloodgood, Michael. 2009

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6. Active machine learning for transmembrane helix prediction [O] . Hatice U Osmanbeyoglu, Jessica A Wehner, Jaime G Carbonell, 2010

机译：主动机器学习用于跨膜螺旋预测
7. Active machine learning for transmembrane helix prediction [O] . Osmanbeyoglu, Hatice U, Wehner, Jessica A, Carbonell, Jaime G, 2010

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