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蛋白质相互作用及其网络预测方法研究进展
预测基于机器学习的数据清洗和后过滤程序的蛋白质-蛋白质相互作用位点
生物信息学：蛋白质网络中复合体和功能模块预测算法研究
蛋白质变性方案对鸟枪法蛋白质组学研究结果的影响，翟芳，夏学锋，目的：基于质谱的蛋白质组学技术的快速发展，使深入分析生物分子复合物、蛋白质覆盖范围以及翻译后修饰位点成为现实。然而，由于
蛋白质的进化与结构信息对亚叶绿体蛋白定位的预测，项新媛，李前忠，亚叶绿体定位是蛋白质亚细胞定位更深层次的问题，对研究叶绿体蛋白质的功能及其与其他大分子的相互作用具有重要的意义。本文计算
摘要：在蛋白质结构预测的研究中，一个重要的问题就是正确预测二硫键的连接，二硫键的准确预测可以减少蛋白质构像的搜索空间，有利于蛋白质的3D结构的预测。本文将一个蛋白质结构中二硫键的预测问题，等价为一个寻
matlab开发-从一个蛋白质序列到蛋白质序列的查找。这个程序是从一组蛋白质序列中找出一个特定宽度的无网格图案窗口。
针对生物文献库中人工标注样本数量缺乏的问题，提出一种半监督类型的基于联合训练的方法。在样本预处理的基础上，基于词特征的机器学习方法和基于模式学习的方法选择样本的不同特征子集，并被合成到联合训练方法中；
蛋白质组质谱数据的断层成像模式分析，孟辉，洪文学，针对蛋白质组质谱数据分析的复杂性，提出一种断层成像原理的质谱数据模式分析方法。该方法将多样本质谱数据三维表示，对三维数据
生物网络的模块化是生物系统鲁棒性的一个基本前提。首先根据已有的算法分析改进了经典的谱方法，提出了一个提高模块化方法分辨率的策略。采用不同来源的蛋白质网络来计算地分析网络的模块化属性，发现尽管这些蛋白质
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