FoldRate: A Web-Server for Predicting Protein Folding Rates from Primary Sequence

计算机科学 序列(生物学) 折叠(DSP实现) 水准点(测量) 刀切重采样 蛋白质测序 Web服务器 蛋白质折叠 数据挖掘 计算生物学 人工智能 生物信息学 肽序列 互联网 基因 生物 数学 万维网 遗传学 统计 大地测量学 地理 估计员 工程类 电气工程 生物化学
作者
Kuo-Chen Chou,Hong-Bin Shen
出处
期刊:The Open Bioinformatics Journal [Bentham Science Publishers]
卷期号:3 (1): 31-50 被引量:82
标识
DOI:10.2174/1875036200903010031
摘要

With the avalanche of gene products in the postgenomic age, the gap between newly found protein sequences and the knowledge of their 3D (three dimensional) structures is becoming increasingly wide. It is highly desired to develop a method by which one can predict the folding rates of proteins based on their amino acid sequence information alone. To address this problem, an ensemble predictor, called FoldRate, was developed by fusing the folding-correlated features that can be either directly obtained or easily derived from the sequences of proteins. It was demonstrated by the jackknife cross-validation on a benchmark dataset constructed recently that FoldRate is at least comparable with or even better than the existing methods that, however, need both the sequence and 3D structure information for predicting the folding rate. As a user-friendly web-server, FoldRate is freely accessible to the public at www.csbio.sjtu.edu.cn/bioinf/FoldRate/, by which one can get the desired result for a query protein sequence in around 30 seconds.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
MM完成签到,获得积分10
2秒前
2秒前
顾矜应助陶醉的马里奥采纳,获得10
4秒前
明东完成签到,获得积分10
5秒前
kongxiangjiu应助七月流火采纳,获得20
6秒前
zsw发布了新的文献求助10
7秒前
欧班长完成签到,获得积分10
8秒前
9秒前
慕青应助南音采纳,获得10
10秒前
在水一方应助woniu采纳,获得10
11秒前
万事可乐完成签到,获得积分10
12秒前
12秒前
CodeCraft应助天天采纳,获得10
13秒前
Owen应助天天采纳,获得10
13秒前
OK应助天天采纳,获得10
13秒前
wanci应助天天采纳,获得10
13秒前
huogo发布了新的文献求助10
14秒前
14秒前
上官若男应助comeongong采纳,获得10
15秒前
墨绾菩提给天真的南露的求助进行了留言
15秒前
科研通AI6.2应助chendi20082009采纳,获得10
16秒前
17秒前
小马甲应助Hatter采纳,获得10
17秒前
齐云山发布了新的文献求助10
18秒前
无极微光应助123采纳,获得20
19秒前
20秒前
lnb666777888完成签到 ,获得积分10
20秒前
youngwan发布了新的文献求助10
20秒前
20秒前
真一松发布了新的文献求助10
21秒前
jj发布了新的文献求助10
23秒前
酷波er应助莲枳榴莲采纳,获得10
24秒前
24秒前
25秒前
LL发布了新的文献求助30
26秒前
hihihihihi完成签到 ,获得积分10
26秒前
压力是多的完成签到,获得积分10
28秒前
28秒前
活力鑫磊发布了新的文献求助10
28秒前
cdercder应助科研通管家采纳,获得10
28秒前
高分求助中
Ideology and Meaning-Making under the Putin Regime 750
Introduction to Industrial/Organizational Psychology 600
Prompt Engineering for Clinicians: Harnessing AI in Everyday Medical Practice 600
Handbook of Luminescence Dating 500
Safety Pharmacology 500
《KNN基无铅压电陶瓷电学性能优化与物理机理研究》 500
Isomerism In Coordination Compounds 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 计算机科学 化学工程 生物化学 物理 内科学 复合材料 催化作用 光电子学 物理化学 电极 细胞生物学 基因 遗传学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6935957
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8622724
关于积分的说明 18288964
捐赠科研通 6363952
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3075439
关于科研通互助平台的介绍 2113298
邀请新用户注册赠送积分活动 2052966