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Electrostatic potential at the alpha carbon atoms along the alpha helices and beta strands. Repositório Alice
MAZONI, I.; JARDINE, J. G.; BORRO, L. C.; ALVARENGA, D.; NESHICH, G..
We present here analysis of pre-calculated values for the electrostatic potential at the alpha carbons, previously stored in the STING_RDB.
Tipo: Resumo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Potencial eletrostático; Estrutura secundária; Alfa hélices; Carbono alfa; Biologia molecular; Proteína; Proteins.
Ano: 2008 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/9612
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Improving binding affinity prediction by using a rule-based model with physical-chemical and structural descriptors of the nano-environment for protein-ligand interactions. Repositório Alice
BORRO, L. C.; SALIM, J. A.; MAZONI, I.; YANO, I.; JARDINE, J. G.; NESHICH, G..
In order to improve binding affinity prediction, we developed a new scoring function, named STINGSF, derived from physical-chemical and structural features that describe the protein-ligand interaction nano-environment of experimentally determined structures.
Tipo: Resumo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Interação proteína-ligante; Aprendizado de máquina; Inteligência artificial; Protein-ligand interaction; Scoring functions; Machine learning; Artificial intelligence.
Ano: 2015 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/1032260
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Predicting enzyme class from protein structure using Bayesian classification. Repositório Alice
BORRO, L. C.; OLIVEIRA, S. R. M.; YAMAGISHI, M. E. B.; MANCINI, A. L.; JARDINE, J. G.; MAZONI, I.; SANTOS, E. H. dos; HIGA, R. H.; KUSER, P. R.; NESHICH, G..
ABSTRACT. Predicting enzyme class from protein structure parameters is a challenging problem in protein analysis. We developed a method to predict enzyme class that combines the strengths of statistical and data-mining methods. This method has a strong mathematical foundation and is simple to implement, achieving an accuracy of 45%. A comparison with the methods found in the literature designed to predict enzyme class showed that our method outperforms the existing methods.
Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE) Palavras-chave: Bioinformática; Estrutura de proteína; Classe de enzima; Bayesian classification; Protein function prediction; Naive Bayes; Enzyme classification number; Bayesian classifier; Data classification; Bioinformatics; Protein structure.
Ano: 2006 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/9196
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Signature contact coordination patterns for secondary structure elements in protein structures. Repositório Alice
JARDINE, J. G.; MAZONI, I.; BORRO, L. C.; ALVARENGA, D.; NESHICH, G..
We present here analysis of pre-calculated values for the cross-links, previously stored in the STING_RDB.
Tipo: Resumo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Estrutura secundária; STING_RDB; Biologia molecular; Proteína; Proteins.
Ano: 2008 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/9611
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Studying structure function relationship of proteins using "remediated" PDB files. Repositório Alice
MAZONI, I.; BORRO, L. C.; ALVARENGA, D.; JARDINE, J. G.; NESHICH, G..
We have invested a significant amount of time and CPU resources in order to curate and analyze what ate the consequences for in-silico analysis of the active site 3D environment after implementing remediated PDB files to STING_DB and STING interface.
Tipo: Resumo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Estrutura enzimática; PDB/RCSB; Interface STING; Interface STING_DB; Biologia molecular; Proteína; Proteins.
Ano: 2008 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/9616
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The Diamond Sting server. Repositório Alice
NESHICH, G.; BORRO, L. C.; HIGA, R. H.; KUSER, P. R.; YAMAGISHI, M. E. B.; FRANCO, E. H.; KRAUCHENCO, J. N.; FILETO, R.; RIBEIRO, A. A.; BEZERRA, G. B. P.; VELLUDO, T. M.; JIMENEZ, T. S.; FURUKAWA, N.; TESHIMA, H.; KITAJIMA, K.; BAVA, A.; SARAI, A.; TOGAWA, R. C.; MANCINI, A. L..
Diamond STING is a new version of the STING suite of programs for a comprehensive analysis of a relationship between protein sequence, structure, function and stability. We have added a number of new functionalities by both providing more structure parameters to the STING Database and by improving/ expanding the Interface for enhanced data handling. The integration among the STING components has also been Improved. A new key feature is the ability of the STING server to handle local files containing protein structures (either modeled or not yet deposited to the Protein Data Bank) so that they can be used by the principal STING components: JavaProtein Dossier (JPD) and STING Report. The current capabilities of the new STING version and a couple of...
Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE) Palavras-chave: Diamond STING; STING; Protein structures; JavaProtein Dossier.
Ano: 2005 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/9085
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The Diamond STING Server. Repositório Alice
NESHIC, G.; BORRO, L. C.; HIGA, R. H.; KUSER, P. R.; YAMAGISHI, M. E.; FRANCO, E. H.; KRAUCHENCO, J. N.; FILETO, R.; RIBEIRO, A. A.; BEZERRA, G. B.; VELLUDO, T. M.; JIMENEZ, T. S.; FURUKAWA, N.; TESHIMA, H.; KITAJIMA, K.; BAVA, A.; SARAI, A. TOGAWA, R. C.; MANCINI, A. L..
Diamond STING is a new version of the STING suite of programs for a comprehensive analysis of a relationship between protein sequence, structure, function and stability. We have added a number of new functionalities by both providing more structure parameters to the STING Database and by improving/expanding the interface for enhanced data handling. The integration among the STING components has also been improved. A new key feature is the ability of the STING server to handle local files containing protein structures (either modeled or not yet deposited to the Protein Data Bank) so that they can be used by the principal STING components: JavaProtein Dossier (JPD) and STING Report. The current capabilities of the new STING version and a couple of...
Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE) Palavras-chave: Diamond STING; STING; Protein structures; JavaProtein Dossier.
Ano: 2005 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/186091
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The Star STING server: a multiplatform environment for protein structure analysis. Repositório Alice
NESHICH, G.; MAZONI, I.; OLIVEIRA, S. R. M.; YAMAGISHI, M. E. B.; KUSER-FALCÃO, P. R.; BORRO, L. C.; MORITA, D. U.; SOUZA, K. R. R.; ALMEIDA, G. V.; RODRIGUES, D. N.; JARDINE, J. G.; TOGAWA, R. C.; MANCINI, A. L.; HIGA, R. H.; CRUZ, S. A. B.; VIEIRA, F. D.; SANTOS, E. H.; MELO, R. C.; SANTORO, M. M..
ABSTRACT. Star STING is the latest version of the STING suite of programs and corresponding database. We report on five important aspects of this package that have acquired some new characteristics, designed to add key advantages to the whole suite: 1) availability for most popular platforms and browsers, 2) introduction of the STING_DB quality assessment, 3) improvement in algorithms for calculation of three STING parameters, 4) introduction of five new STING modules, and 5) expansion of the existing modules. Star STING is freely accessible at: http://sms.cbi.cnptia.embrapa.br/SMS/, http://trantor.bioc.columbia.edu/SMS, http://www.es.embnet.org/SMS/, http://gibk26.bse.kyutech.ac.jp/SMS/ and http://www.ar.embnet.org/SMS.
Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE) Palavras-chave: Bioinformática; Estrutura de proteina; Protein structure analysis; Sting; Per-residue structure descriptors; Topology similarity; Structure summaries; Bioinformatics; Protein structure.
Ano: 2006 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/9170
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Uma metodologia para seleção de parâmetros em modelos de classificação de proteínas. Infoteca-e
OLIVEIRA, S. R. de M.; YAMAGISHI, M. E. B.; BORRO, L. C.; FALCÃO, P. R. K.; SANTOS, E. H. dos; VIEIRA, F. D.; MAZONI, I.; JARDINE, J. G.; NESHICH, G..
Os principais desafios relacionados ao problema de classificação de enzimas em banco de dados de estruturas de proteínas são: 1) o ruído presente nos dados; 2) o grande número de variáveis; 3) o número não-balanceado de membros por classe. Para abordar esses desafios, apresenta-se uma metodologia para seleção de parâmetros, que combina recursos de matemática (ex: Transformada Discreta do Cosseno) e da estatística (ex:.g., correlação de variáveis e amostragem com reposição). A metodologia foi validada considerando-se os três principais métodos de classificação da literatura, a saber; árvore de decisão, classificação Bayesiana e redes neurais. Os experimentos demonstram que essa metodologia é simples, eficiente e alcança resultados semelhantes àqueles...
Tipo: Boletim de Pesquisa e Desenvolvimento (INFOTECA-E) Palavras-chave: Bioinformática; Classificação de proteínas; Mineração de dados.
Ano: 2006 URL: http://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/handle/doc/2836
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