Prediction of Protein Secondary Structure
Langue : anglais
Edité par Springer New York, 2016
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Zustand: Sehr gut | Seiten: 328 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | This thorough volume explores predicting one-dimensional functional properties, functional sites in particular, from protein sequences, an area which is getting more and more attention. Beginning with secondary structure prediction based on sequence only, the book continues by exploring secondary structure prediction based on evolution information, prediction of solvent accessible surface areas and backbone torsion angles, model building, global structural properties, functional properties, as well as visualizing interior and protruding regions in proteins. Written for the highly successful Methods in Molecular Biology series, the chapters include the kind of detail and implementation advice to ensure success in the laboratory. Practical and authoritative, Prediction of Protein Secondary Structure serves as a vital guide to numerous state-of-the-art techniques that are useful for computational and experimental biologists.…
N° de réf. du vendeur 26775049/12
- Titre
- Prediction of Protein Secondary Structure
- Auteur
- Unbekannt
- Éditeur
- Springer New York
- Année de publication
- 2016
- État de l'article
- Sehr gut
- Reliure
- Couverture rigide
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 1493964046
- ISBN à 13 chiffres
- 9781493964048
- Catalogues du vendeur
- Bücher
1. Where the Name "GOR" Originates: A Story
Jean Garnier
2. The GOR Method of Protein Secondary Structure Prediction and Its Application as a Protein Aggregation Prediction Tool
Maksim Kouza, Eshel Faraggi, Andrzej Kolinski, and Andrzej Kloczkowski
3. Consensus Prediction of Charged Single Alpha-Helices with CSAHserver
Dániel Dudola, Gábor Tóth, László Nyitray, and Zoltán Gáspári
4. Predicting Protein Secondary Structure Using Consensus Data Mining (CDM) Based on Empirical Statistics and Evolutionary Information
Gaurav Kandoi, Sumudu P. Leelananda, Robert L. Jernigan, and Taner Z. Sen
5. Accurate Prediction of One-Dimensional Protein Structure Features Using SPINE-X
Eshel Faraggi and Andrzej Kloczkowski
6. SPIDER2: A Package to Predict Secondary Structure, Accessible Surface Area, and Main-Chain Torsional Angles by Deep Neural Networks
Yuedong Yang, Rhys Heffernan, Kuldip Paliwal, James Lyons, Abdollah Dehzangi, Alok Sharma, Jihua Wang, Abdul Sattar, and Yaoqi Zhou7. Backbone Dihedral Angle Prediction
Olav Zimmermann
8. One-Dimensional Structural Properties of Proteins in the Coarse-Grained CABS Model
Sebastian Kmiecik and Andrzej Kolinski
Badri Adhikari, Debswapna Bhattacharya, Renzhi Cao, and Jianlin Cheng
10. Fast and Accurate Accessible Surface Area Prediction Without a Sequence Profile
Eshel Faraggi, Maksim Kouza, Yaoqi Zhou, and Andrzej Kloczkowski
11. How to Predict Disorder in a Protein of Interest
Vladimir N. Uversky
12. Intrinsic Disorder and Semi-Disorder Prediction by SPINE-D
Tuo Zhang, Eshel Faraggi, Zhixiu Li, and Yaoqi Zhou
13. Predicting Real-Valued Protein Residue Fluctuation Using FlexPred
Lenna Peterson, Michal Jamroz, Andrzej Kolinski, and Daisuke Kihara
14. Prediction of Disordered RNA, DNA, and Protein Binding Regions Using DisoRDPbind
Zhenling Peng, Chen Wang, Vladimir N. Uversky, and Lukasz Kurgan
15. Sequence-Based Prediction of RNA-Binding Residues in Proteins
Rasna R. Walia, Yasser EL-Manzalawy, Vasant G. Honavar, and Drena Dobbs
16. Computational Approaches for Predicting Binding Partners, Interface Residues, and Binding Affinity of Protein-Protein ComplexesK. Yugandhar and M. Michael Gromiha
17. In Silico Prediction of Linear B-Cell Epitopes on Proteins
&nbs
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