Forschungsthema
Machine Learning in Bioinformatics
Life Sciences → Biochemistry, Genetics and Molecular Biology → Molecular Biology
Über Machine Learning in Bioinformatics
This cluster of papers focuses on the prediction of protein subcellular localization using various computational methods such as amino acid composition, machine learning algorithms like support vector machines, and the analysis of signal peptides and transmembrane topology. The research aims to improve the accuracy and reliability of predicting the subcellular location of proteins, which has significant implications for understanding protein function and cellular processes.
Schlagwörter
Subcellular Localization Protein Prediction Amino Acid Composition Machine Learning Support Vector Machines Signal Peptides Transmembrane Topology Enzyme Subfamily Classes Bioinformatics
Entwicklung im Zeitverlauf
| Jahr | Forschungsbeiträge |
|---|---|
| 2017 | 1 |
Einheiten
In diesem Thema stark vertretene Einheiten
| Einheiten |
|---|
ZMT Akademie1 Forschungsbeiträge |
Geoökologie und Karbonatsedimentologie1 Forschungsbeiträge |
Ökosystem Co-Design1 Forschungsbeiträge |
Gesellschaftliche Wirkung1 Forschungsbeiträge |
Personen
In diesem Thema stark vertretene Forschende
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Dr. Achim Meyer
1 ForschungsbeiträgeProf. Dr. Hildegard Westphal
1 ForschungsbeiträgeDr. Marleen Arlt-Stuhr
1 ForschungsbeiträgeDie Zuordnung von Publikationen zu Spektrum Topics erfolgt automatisch und kann unvollständig oder fehlerhaft sein. Wenn eine Person nicht in der Liste erscheint, bedeutet das nicht, dass sie nicht zum Thema beigetragen haben kann.