AmylPepPred: Amyloidogenic Peptide Prediction tool

作者
Smitha Sunil Kumaran Nair,N. V. Subba Reddy,KS Hareesha
出处
期刊:Bioinformation [Biomedical Informatics]
卷期号:8 (20): 994-995 被引量:2
标识
DOI:10.6026/97320630008994
摘要

UNLABELLED: We present an efficient computational architecture designed using supervised machine learning model to predict amyloid fibril forming protein segments, named AmylPepPred. The proposed prediction model is based on bio-physio-chemical properties of primary sequences and auto-correlation function of their amino acid indices. AmylPepPred provides a user friendly web interface for the researchers to easily observe the fibril forming and non-fibril forming hexmers in a given protein sequence. We expect that this stratagem will be highly encouraging in discovering fibril forming regions in proteins thereby benefit in finding therapeutic agents that specifically aim these sequences for the inhibition and cure of amyloid illnesses. AVAILABILITY: AmylPepPred is available freely for academic use at www.zoommicro.in/amylpeppred.

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
刚刚
1秒前
骆十八完成签到,获得积分10
1秒前
王嘉鹏发布了新的文献求助10
2秒前
tanglu发布了新的文献求助10
3秒前
3秒前
充电宝的应助被橙橙橙采纳,获得10
4秒前
杜治云完成签到 ,获得积分10
5秒前
5秒前
王琰发布了新的文献求助10
5秒前
小小娜发布了新的文献求助10
5秒前
6秒前
jiang完成签到,获得积分10
6秒前
7秒前
7秒前
yang完成签到,获得积分20
8秒前
Char完成签到,获得积分10
8秒前
倪鱼发布了新的文献求助10
8秒前
天天快乐的应助被嘻嘻采纳,获得10
9秒前
10秒前
111完成签到,获得积分10
11秒前
LW发布了新的文献求助10
11秒前
Wilbert完成签到,获得积分10
11秒前
12秒前
12秒前
登山观海发布了新的文献求助10
12秒前
william完成签到,获得积分10
12秒前
无花果的应助被tanglu采纳,获得10
12秒前
Kristen完成签到,获得积分10
13秒前
谱云发布了新的文献求助10
13秒前
goodbuhui发布了新的文献求助10
13秒前
8o7XJ7完成签到,获得积分10
13秒前
Amorphous完成签到,获得积分10
14秒前
CipherSage的应助被77采纳,获得30
14秒前
15秒前
15秒前
科研通AI6.4的应助被yiyi1采纳,获得10
16秒前
Akim的应助被任朝暮采纳,获得10
16秒前
molihuakai的应助被王嘉鹏采纳,获得10
17秒前
huayun发布了新的文献求助10
17秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Spec 401: Standards for Jet Fuel Facility and Equipment Commissioning and Flushing at Airports, 2026.1 (Original Issue) 1000
Spec 103: Standard for Jet Fuel Quality Control at Airports, Revision 2026.1 1000
Chinese Traditional Wisdom and Contemporary Education Values 600
AI Disclosure in Annual Reports: Evolution, Determinants, and Capital Market Participants’ Perceptions 500
5th World Conference on Detergents: Reinventing the Industry : Opportunities and Challenges 500
Erzählte Gnade 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 计算机科学 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 物理 复合材料 内科学 催化作用 光电子学 人工智能 细胞生物学 无机化学 物理化学 数学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 8105694
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9514811
关于积分的说明 21493582
捐赠科研通 7682202
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3409786
关于科研通互助平台的介绍 2537426
邀请新用户注册赠送积分活动 2449728