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Accès ouvert déclaré 2023 article

Predicting thermostability difference between cellular protein orthologs

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2Institutions déclarées
2Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : my, us. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

MOTIVATION: Protein thermostability is of great interest, both in theory and in practice. RESULTS: This study compared orthologous proteins with different cellular thermostability. A large number of physicochemical properties of protein were calculated and used to develop a series of machine learning models for predicting cellular thermostability differences between orthologous proteins. Most of the important features in these models are also highly correlated to relative cellular thermostability. A comparison between the present study with previous comparison of orthologous proteins from thermophilic and mesophilic organisms found that most highly correlated features are consistent in these studies, suggesting they may be important to protein thermostability. AVAILABILITY AND IMPLEMENTATION: Data freely available for download at https://github.com/fangj3/cellular-protein-thermostability-dataset.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Predicting thermostability difference between cellular protein orthologs
Date Crossref
01/08/2023
Éditeur
Oxford University Press (OUP)
Type
journal-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Où se fait cette recherche

  • National Cancer Institute Division of Cancer Treatment and Diagnosis pays non établi dans la notice
    Organisme public

Division of Cancer Treatment and Diagnosis — National Cancer Institute.

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

Protein Structure and DynamicsMachine Learning in BioinformaticsBioinformatics and Genomic Networks

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