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机译:通过使用残基构象类别提高蛋白质二级结构预测
Chinese Academy of Science, Hefei Institute of Intelligent Machines, CAS, P.O. Box 1130, HeFei, Anhui 230031, China;
secondary structure prediction; conformational classification; radial basis function neural network; structure transition; amino acid residue;
机译:使用递归神经网络和配置文件改进对三级和八级蛋白质二级结构的预测。
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机译:用隐马尔可夫模型预测蛋白质结构类别和二级结构
机译:利用氨基酸残基的构象倾向改善蛋白质三级结构预测
机译:蛋白质结构预测和构象过渡。 I.改善蛋白质二级结构预测。 II。源于磷酸化的构象过渡的途径:使用靶分子动力学和粗粒模型的CDK2研究
机译:残基可及表面积对蛋白质二级结构预测的影响
机译:基于残基对类型和构象状态的动态规划算法预测蛋白质二级结构