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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2010.1
- 수록면
- 670 - 676 (7page)
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In this paper, a novel approach, ELM-PCA, is introduced for the first time to predict protein subcellular localization. Firstly,Protein Samples are represented by the pseudo amino acid composition (PseAAC). Secondly, the principal component analysis (PCA) is employed to extract essential features.
Finally, the Elman Recurrent Neural Network (RNN) is used as a classifier to identify the protein sequences. The results demonstrate that the proposed approach is effective and practical.
목차
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Bhasin, M. / 2005 / PSLpred: prediction of subcellular localization of bacterial proteins / Bioinformatics 21 : 2522 ~ 2524
Cedano, J. / 1997 / Relation between amino acid composition and cellular location of proteins / J. Mol. Biol. 266 : 594 ~ 600
Chou, K. C. / 1995 / A novel approach to predicting protein structural classes in a (20-1)-d amino acid composition space / Proteins: Struct. Funct. Genet 21 : 319 ~ 344
Chou, K. C. / 2001 / Prediction of protein cellular attributes using pseudo-amino acid composition / Proteins: Struct. Funct. Genet. 43 : 246 ~ 255
Chou, K. C. / 2008 / Cell-PLoc: a package of web servers for predicting subcellular localization of proteins in various organisms / Nat. Protoc. 3 : 153 ~ 162
Cedano, J. / 1997 / Relation between amino acid composition and cellular location of proteins / J. Mol. Biol. 266 : 594 ~ 600
Chou, K. C. / 1995 / A novel approach to predicting protein structural classes in a (20-1)-d amino acid composition space / Proteins: Struct. Funct. Genet 21 : 319 ~ 344
Chou, K. C. / 2001 / Prediction of protein cellular attributes using pseudo-amino acid composition / Proteins: Struct. Funct. Genet. 43 : 246 ~ 255
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