Improved disorder prediction by combination of orthogonal approaches.
Improved disorder prediction by combination of orthogonal approaches.
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DOI：
10.1371/journal.pone.0004433
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发表时间：
2009
期刊：
影响因子：
3.7
通讯作者：
Rost B
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Schlessinger A;Punta M;Yachdav G;Kajan L;Rost B
无序蛋白在转录和细胞信号等调控过程中含量非常丰富。已经开发了不同的方法来预测蛋白质紊乱，通常侧重于不同类型的紊乱区域。在这里，我们提出了MD，一种新的Meta-Disorder预测方法，它对主要从正交预测方法获得的各种信息源进行建模，以显著提高其成分的性能。在持续的交叉验证中，MD不仅表现优于它的起源，而且在我们应用的各种测试中，它也比其他最先进的预测方法更有利。可用性：http://www.rostlab.org/services/md/
Disordered proteins are highly abundant in regulatory processes such as transcription and cell-signaling. Different methods have been developed to predict protein disorder often focusing on different types of disordered regions. Here, we present MD, a novel META-Disorder prediction method that molds various sources of information predominantly obtained from orthogonal prediction methods, to significantly improve in performance over its constituents. In sustained cross-validation, MD not only outperforms its origins, but it also compares favorably to other state-of-the-art prediction methods in a variety of tests that we applied. Availability: http://www.rostlab.org/services/md/
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影响因子：
2.9
作者：
Di Lello, P;Benison, GC;Omichinski, JG
通讯作者：
Omichinski, JG
DOI：
10.1107/s0907444906033580
发表时间：
2006-10-01
期刊：
ACTA CRYSTALLOGRAPHICA SECTION D-BIOLOGICAL CRYSTALLOGRAPHY
影响因子：
--
作者：
Esnouf, Robert M.;Hamer, R.;Prilusky, Jaime
通讯作者：
Prilusky, Jaime
影响因子：
14.9
作者：
Ceroni, Alessio;Passerini, Andrea;Vullo, Alessandro;Frasconi, Paolo
通讯作者：
Frasconi, Paolo
影响因子：
2.9
作者：
Bordoli, Lorenza;Kiefer, Florian;Schwede, Torsten
通讯作者：
Schwede, Torsten
影响因子：
8
作者：
Garbuzynskiy, SO;Lobanov, MY;Galzitskaya, OV
通讯作者：
Galzitskaya, OV