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Researchers from Georgia Institute of Technology, Institute of Technology Describe Findings in Machine Learning

机译:佐治亚理工学院,理工学院的研究人员描述了机器学习的发现

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摘要

2011 MAR 14 - (VerticalNews.com) -- Fresh data on Machine Learning arernpresented in the report 'FINDSITE-metal: integrating evolutionary information and machinernlearning for structure-based metal-binding site prediction at the proteome level.' According to arnstudy from the United States, "The rapid accumulation of gene sequences, many of which arernhypothetical proteins with unknown function, has stimulated the development of accuraterncomputational tools for protein function prediction with evolution/structure-based approachesrnshowing considerable promise. In this article, we present FINDSITE-metal, a new threadingbasedrnmethod designed specifically to detect metal-binding sites in modeled protein structures."
机译:2011年3月14日-(VerticalNews.com)-关于机器学习的新数据在报告中显示:“ FINDSITE-金属:整合进化信息和机器学习,以在蛋白质组学水平预测基于结构的金属结合位点。”根据美国的研究,“基因序列的快速积累,其中许多是功能未知的假说蛋白质,已经刺激了用于蛋白质功能预测的精确计算工具的发展,基于进化/结构的方法显示出可观的前景。在本文中,我们提出了FINDSITE-metal,这是一种新的基于线程的方法,专门用于检测建模的蛋白质结构中的金属结合位点。”

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