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New computational methods for protein function analysis and application to pathogenesis and stress related proteins

New computational methods for protein function analysis and application to pathogenesis and stress related proteins
蛋白质功能分析的新计算方法及其在发病机制和应激相关蛋白质中的应用
批准号：
334451-2007
负责人：
Doxey, Andrew
金额：
$2.55万
依托单位：
University of Waterloo
依托单位国家：
加拿大
项目类别：
Alexander Graham Bell Canada Graduate Scholarships - Doctoral
财政年份：
2008
资助国家：
加拿大
项目状态：
已结题
起止时间：
2008-01-01 至 2009-12-31
来源：
https://www.nserc-crsng.gc.ca/ase-oro/Details-Detailles_eng.asp?id=398799
关键词：
Newcomputationalmethodsproteinfunction

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Detecting functional novelty in microbial genomes: discovery and characterization of new metalloprotease and toxin families
  • 批准号：
    RGPIN-2019-04266
  • 项目类别：
    Discovery Grants Program - Individual
  • 资助金额：
    $3.64万
  • 财政年份：
    2022
  • 负责人：
    Doxey, Andrew
  • 依托单位：
    University of Waterloo
Detecting functional novelty in microbial genomes: discovery and characterization of new metalloprotease and toxin families
  • 批准号：
    RGPIN-2019-04266
  • 项目类别：
    Discovery Grants Program - Individual
  • 资助金额：
    $3.64万
  • 财政年份：
    2021
  • 负责人：
    Doxey, Andrew
  • 依托单位：
    University of Waterloo
Detecting functional novelty in microbial genomes: discovery and characterization of new metalloprotease and toxin families
  • 批准号：
    RGPAS-2019-00004
  • 项目类别：
    Discovery Grants Program - Accelerator Supplements
  • 资助金额：
    $5.83万
  • 财政年份：
    2020
  • 负责人：
    Doxey, Andrew
  • 依托单位：
    University of Waterloo
Detecting functional novelty in microbial genomes: discovery and characterization of new metalloprotease and toxin families
  • 批准号：
    RGPIN-2019-04266
  • 项目类别：
    Discovery Grants Program - Individual
  • 资助金额：
    $3.64万
  • 财政年份：
    2020
  • 负责人：
    Doxey, Andrew
  • 依托单位：
    University of Waterloo
国内基金
海外基金
物体运动对流场扰动的数学模型研究
  • 批准号：
    51072241
  • 项目类别：
    专项基金项目
  • 资助金额：
    10.0万元
  • 批准年份：
    2010
  • 负责人：
    李廷秋
  • 依托单位：
    武汉理工大学
Computational Methods for Analyzing Toponome Data