CIVILICA We Respect the Science
(ناشر تخصصی کنفرانسهای کشور / شماره مجوز انتشارات از وزارت فرهنگ و ارشاد اسلامی: ۸۹۷۱)
عنوان
مقاله

Protein Complex Identification by Graph Local Clustering and use of Chou's Amphiphilic Pseudo amino-acid Features

اعتبار موردنیاز: ۰ | تعداد صفحات: ۳ | تعداد نمایش خلاصه: ۲۹۶ | نظرات: ۰
سال انتشار: ۱۳۹۲
کد COI مقاله: ICBME20_097
زبان مقاله: انگلیسی
فایل PDF حاوی متن کامل این مقاله در حال حاضر در سایت موجود نمی‌باشد.

راهنمای دانلود فایل کامل این مقاله

متن کامل این مقاله منتشر نشده و درپایگاه سیویلیکا موجود نمی باشد.

منبع مقالات سیویلیکا دبیرخانه کنفرانسها است. برخی از دبیرخانه ها اقدام به انتشار اصل مقاله نمی نمایند. به منظور تکمیل بانک مقالات موجود، چکیده این مقالات در سایت درج می شوند ولی به دلیل عدم انتشار اصل مقاله، امکان ارائه آن وجود ندارد.

خرید و دانلود PDF مقاله

اصل مقاله (فول تکست) فوق منتشر نشده و یا در سایت موجود نیست و امکان خرید آن فراهم نمی باشد

مشخصات نویسندگان مقاله Protein Complex Identification by Graph Local Clustering and use of Chou's Amphiphilic Pseudo amino-acid Features

  Ashkan Nomani - Graduate Student,Biomedical Engineering,University of Isfahan
  Majid Mohammadbeigi - Assistant Professor University of Isfahan Biomedical Engineering Department, Isfahan, Iran
  Amir Saleki - Graduate Student, Control Engineering,University of Isfahan

چکیده مقاله:

The intend of this paper is to introduce a new method for protein complex identification. Proteins share an important role by signaling cells. Proteins are three dimensional objects andany types of deformed proteins can cause severe disease, because their function is related to their shape and also the amino-acidsequence they have coded with. Technically speaking similar types of proteins tend to act by forming a group or a complex andif we can find a highly accurate way to identify the complexes we can find a group of proteins that are responsible for something.For this purpose different types of algorithms have proposed butmost of them failed to achieve enough precision. Here we will use a new method which uses Chou Pseudo amino-acid as a set offeatures and we will get a good result even by using machine learning techniques that were supposed as not an effective tool in this field before.

کلیدواژه‌ها:

Complex , Identification , protein , yeast

کد مقاله/لینک ثابت به این مقاله

برای لینک دهی به این مقاله، می توانید از لینک زیر استفاده نمایید. این لینک همیشه ثابت است و به عنوان سند ثبت مقاله در مرجع سیویلیکا مورد استفاده قرار میگیرد:
https://www.civilica.com/Paper-ICBME20-ICBME20_097.html
کد COI مقاله: ICBME20_097

نحوه استناد به مقاله:

در صورتی که می خواهید در اثر پژوهشی خود به این مقاله ارجاع دهید، به سادگی می توانید از عبارت زیر در بخش منابع و مراجع استفاده نمایید:
Nomani, Ashkan; Majid Mohammadbeigi & Amir Saleki, ۱۳۹۲, Protein Complex Identification by Graph Local Clustering and use of Chou's Amphiphilic Pseudo amino-acid Features, بیستمین کنفرانس مهندسی زیست پزشکی ایران, تهران, دانشگاه تهران, https://www.civilica.com/Paper-ICBME20-ICBME20_097.html

در داخل متن نیز هر جا که به عبارت و یا دستاوردی از این مقاله اشاره شود پس از ذکر مطلب، در داخل پارانتز، مشخصات زیر نوشته می شود.
برای بار اول: (Nomani, Ashkan; Majid Mohammadbeigi & Amir Saleki, ۱۳۹۲)
برای بار دوم به بعد: (Nomani; Mohammadbeigi & Saleki, ۱۳۹۲)
برای آشنایی کامل با نحوه مرجع نویسی لطفا بخش راهنمای سیویلیکا (مرجع دهی) را ملاحظه نمایید.

علم سنجی و رتبه بندی مقاله

مشخصات مرکز تولید کننده این مقاله به صورت زیر است:
نوع مرکز:
تعداد مقالات: ۱۴۲۶۸
در بخش علم سنجی پایگاه سیویلیکا می توانید رتبه بندی علمی مراکز دانشگاهی و پژوهشی کشور را بر اساس آمار مقالات نمایه شده مشاهده نمایید.

مدیریت اطلاعات پژوهشی

اطلاعات استنادی این مقاله را به نرم افزارهای مدیریت اطلاعات علمی و استنادی ارسال نمایید و در تحقیقات خود از آن استفاده نمایید.

مقالات مرتبط جدید

شبکه تبلیغات علمی کشور

به اشتراک گذاری این صفحه

اطلاعات بیشتر درباره COI

COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.
کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.