An Integrative Computational Framework Based on a Two-Step Random Forest Algorithm Improves Prediction of Zinc-Binding Sites in Proteins
Zinc-binding proteins are the most abundant metalloproteins in the Protein Data Bank where the zinc ions usually have catalytic, regulatory or structural roles critical for the function of the protein. Accurate prediction of zinc-binding sites is not only useful for the inference of protein function...
Gespeichert in:
| Veröffentlicht in: | PloS one Jg. 7; H. 11; S. e49716 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , , , , , |
| Format: | Journal Article |
| Sprache: | Englisch |
| Veröffentlicht: |
United States
Public Library of Science
14.11.2012
Public Library of Science (PLoS) |
| Schlagworte: | |
| ISSN: | 1932-6203, 1932-6203 |
| Online-Zugang: | Volltext |
| Tags: |
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