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J-GLOBAL ID：201702218226920800   整理番号：17A1402478

階層的戦略を用いた長距離残基間接触予測の改善のための深層学習フレームワーク

A deep learning framework for improving long-range residue-residue contact prediction using a hierarchical strategy

著者 (3件)： XIONG Dapeng (Tsinghua Univ., Beijing, CHN) ,  ZENG Jianyang (Tsinghua Univ., Beijing, CHN) ,  GONG Haipeng (Tsinghua Univ., Beijing, CHN)
資料名： Bioinformatics  (Bioinformatics)
巻： 33  号： 17  ページ： 2675-2683  発行年： 2017年09月01日 
JST資料番号： T0478A  ISSN： 1367-4803  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 限られた配列情報によるタンパク質の正確な接触予測のための方法論は,未だ改良の余地がある。本稿では,一次配列からの長距離残基接触予測を改善する,2つの新しい深層学習法DeepCConおよびDeepRConのパイプラインと接触緻密化段階を含む計算機プログラムDeepConPredを紹介する。ソースデータおよびコードは,http://166.111.152.91/Downloads.htmlにて入手可能である。

シソーラス用語： 機械学習 ,  分子間相互作用 ,  *予測技法 ,  *計算機プログラム ,  *システムアーキテクチャ
準シソーラス用語： *深層学習 ,  *蛋白質間相互作用 ,  予測法 ,  *階層アーキテクチャ

分類 (2件)： 分子・遺伝情報処理  (JE15040B) ,  分子構造  (EB03020Y)

タイトルに関連する用語 (6件)： 戦略 ,  長距離 ,  残基 ,  予測 ,  深層学習 ,  フレームワーク