Danish
Albanian
Arabic
Armenian
Azerbaijani
Belarusian
Bengali
Bosnian
Catalan
Czech
Danish
Deutsch
Dutch
English
Estonian
Finnish
Français
Greek
Haitian Creole
Hebrew
Hindi
Hungarian
Icelandic
Indonesian
Irish
Italian
Japanese
Korean
Latvian
Lithuanian
Macedonian
Mongolian
Norwegian
Persian
Polish
Portuguese
Romanian
Russian
Serbian
Slovak
Slovenian
Spanish
Swahili
Swedish
Turkish
Ukrainian
Vietnamese
Български
中文(简体)
中文(繁體)
International Journal of Bioinformatics Research and Applications 2009

Mining the Arabidopsis and rice genomes for cyclophilin protein families.

Kun registrerede brugere kan oversætte artikler
Log ind / Tilmeld
Linket gemmes på udklipsholderen
S O Opiyo
E N Moriyama

Nøgleord

Abstrakt

Cyclophilins, which possess peptidyl-prolyl isomerase activity, are cellular targets of immunosuppressant drugs and involved in a wide variety of functions. While the Arabidopsis thaliana genome contains the largest number of cyclophilins, the number of plant cyclophilins available in databases is small compared to that of other organisms. It implies that many cyclophilins are yet to be identified in plants. In order to identify cyclophilin candidates from available plant sequence data, we examined alignment-free methods based on Partial Least Squares (PLS). PLS classifier performed better than profile hidden Markov models and PSI-BLAST in identifying cyclophilins from the Arabidopsis and rice genomes.

Deltag i vores
facebook-side

Den mest komplette database med medicinske urter understøttet af videnskab

  • Arbejder på 55 sprog
  • Urtekurer, der understøttes af videnskab
  • Urtegenkendelse ved billede
  • Interaktivt GPS-kort - tag urter på stedet (kommer snart)
  • Læs videnskabelige publikationer relateret til din søgning
  • Søg medicinske urter efter deres virkninger
  • Organiser dine interesser og hold dig opdateret med nyhedsundersøgelser, kliniske forsøg og patenter

Skriv et symptom eller en sygdom, og læs om urter, der kan hjælpe, skriv en urt og se sygdomme og symptomer, den bruges mod.
* Al information er baseret på offentliggjort videnskabelig forskning

Google Play badgeApp Store badge