Saltar para:
Logótipo
Você está em: Início » Publicações » Visualização » Solvent Accessible Surface Area-Based Hot-Spot Detection Methods for Protein-Protein and Protein-Nucleic Acid Interfaces

Solvent Accessible Surface Area-Based Hot-Spot Detection Methods for Protein-Protein and Protein-Nucleic Acid Interfaces

Título
Solvent Accessible Surface Area-Based Hot-Spot Detection Methods for Protein-Protein and Protein-Nucleic Acid Interfaces
Tipo
Artigo em Revista Científica Internacional
Ano
2015-04-06
Autores
Cristian R. Munteanu
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
António C. Pimenta
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Carlos Fernandez-Lozano
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Andre Melo
(Autor)
FCUP
Ver página pessoal Sem permissões para visualizar e-mail institucional Pesquisar Publicações do Participante Ver página do Authenticus Sem ORCID
Natalia N D S Cordeiro
(Autor)
FCUP
Irina S. Moreira
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Revista
Vol. 55
Páginas: 1077-1086
ISSN: 1549-9596
Outras Informações
ID Authenticus: P-00G-5W8
Abstract (EN): Due to the importance of hot-spots (HS) detection and the efficiency of computational methodologies, several HS detecting approaches have been developed. The current paper presents new models to predict HS for protein-protein and protein-nucleic acid interactions with better statistics compared with the ones currently reported in literature. These models are based on solvent accessible surface area (SASA) and genetic conservation features subjected to simple Bayes networks (protein-protein systems) and a more complex multi-objective genetic algorithm-support vector machine algorithms (protein-nucleic acid systems) The best models for these interactions have been implemented in two free Web tools.
Idioma: Inglês
Tipo (Avaliação Docente): Científica
Nº de páginas: 10
Documentos
Não foi encontrado nenhum documento associado à publicação.
Publicações Relacionadas

Da mesma revista

VMD Store-A VMD Plugin to Browse, Discover, and Install VMD Extensions (2019)
Artigo em Revista Científica Internacional
Fernandes, HS; Sergio Filipe Sousa; Nuno M F S A Cerqueira
Unraveling the Reaction Mechanism of Russell?s Viper Venom Factor X Activator: A Paradigm for the Reactivity of Zinc Metalloproteinases? (2023)
Artigo em Revista Científica Internacional
Castro-Amorim, J; Oliveira, A; Mukherjee, AK; Ramos, MJ; Pedro A Fernandes
Understanding the Binding Specificity of G-Protein Coupled Receptors toward G-Proteins and Arrestins: Application to the Dopamine Receptor Family (2020)
Artigo em Revista Científica Internacional
Preto, AJ; Barreto, CAV; Baptista, SJ; de Almeida, JG; Lemos, A; Andre Melo; Natalia N D S Cordeiro; Kurkcuoglu, Z; Melo, R; Moreira, IS
Two New Parameters Based on Distances in a Receiver Operating Characteristic Chart for the Selection of Classification Models (2011)
Artigo em Revista Científica Internacional
Alfonso Perez Garrido; Aliuska M Morales Helguera; Fernanda Borges; Natalia N D S Cordeiro; Virginia Rivero; Amalio G Garrido Escudero

Ver todas (25)

Recomendar Página Voltar ao Topo
Copyright 1996-2024 © Faculdade de Medicina da Universidade do Porto  I Termos e Condições  I Acessibilidade  I Índice A-Z  I Livro de Visitas
Página gerada em: 2024-08-29 às 23:48:38
Política de Utilização Aceitável | Política de Proteção de Dados Pessoais | Denúncias | Política de Captação e Difusão da Imagem Pessoal em Suporte Digital