• 文献检索
  • 文档翻译
  • 深度研究
  • 学术资讯
  • Suppr Zotero 插件Zotero 插件
  • 邀请有礼
  • 套餐&价格
  • 历史记录
应用&插件
Suppr Zotero 插件Zotero 插件浏览器插件Mac 客户端Windows 客户端微信小程序
定价
高级版会员购买积分包购买API积分包
服务
文献检索文档翻译深度研究API 文档MCP 服务
关于我们
关于 Suppr公司介绍联系我们用户协议隐私条款
关注我们

Suppr 超能文献

核心技术专利：CN118964589B侵权必究
粤ICP备2023148730 号-1Suppr @ 2026

文献检索

告别复杂PubMed语法，用中文像聊天一样搜索，搜遍4000万医学文献。AI智能推荐，让科研检索更轻松。

立即免费搜索

文件翻译

保留排版，准确专业，支持PDF/Word/PPT等文件格式，支持 12+语言互译。

免费翻译文档

深度研究

AI帮你快速写综述，25分钟生成高质量综述，智能提取关键信息，辅助科研写作。

立即免费体验

相似文献

1
MIEC-SVM: automated pipeline for protein peptide/ligand interaction prediction.MIEC-SVM：用于蛋白质肽/配体相互作用预测的自动化流程
Bioinformatics. 2016 Mar 15;32(6):940-2. doi: 10.1093/bioinformatics/btv666. Epub 2015 Nov 14.
2
Automatic generation of bioinformatics tools for predicting protein-ligand binding sites.用于预测蛋白质-配体结合位点的生物信息学工具的自动生成。
Bioinformatics. 2016 Mar 15;32(6):901-7. doi: 10.1093/bioinformatics/btv593. Epub 2015 Nov 5.
3
SVM-Fold: a tool for discriminative multi-class protein fold and superfamily recognition.支持向量机折叠法：一种用于判别式多类别蛋白质折叠和超家族识别的工具。
BMC Bioinformatics. 2007 May 22;8 Suppl 4(Suppl 4):S2. doi: 10.1186/1471-2105-8-S4-S2.
4
Normalization and noise reduction for single cell RNA-seq experiments.单细胞RNA测序实验的标准化和降噪
Bioinformatics. 2015 Jul 1;31(13):2225-7. doi: 10.1093/bioinformatics/btv122. Epub 2015 Feb 24.
5
PipelineDog: a simple and flexible graphic pipeline construction and maintenance tool.PipelineDog：一个简单灵活的图形管道构建和维护工具。
Bioinformatics. 2018 May 1;34(9):1603-1605. doi: 10.1093/bioinformatics/btx759.
6
MDD-SOH: exploiting maximal dependence decomposition to identify S-sulfenylation sites with substrate motifs.MDD-SOH：利用最大依赖分解来识别具有底物基序的S-亚磺酰化位点。
Bioinformatics. 2016 Jan 15;32(2):165-72. doi: 10.1093/bioinformatics/btv558. Epub 2015 Sep 26.
7
Constructing and Validating High-Performance MIEC-SVM Models in Virtual Screening for Kinases: A Better Way for Actives Discovery.构建和验证用于激酶虚拟筛选的高性能MIEC-SVM模型：一种发现活性物质的更好方法。
Sci Rep. 2016 Apr 22;6:24817. doi: 10.1038/srep24817.
8
HIPPIE: a high-throughput identification pipeline for promoter interacting enhancer elements.HIPPIE：一种用于启动子相互作用增强子元件的高通量识别流程。
Bioinformatics. 2015 Apr 15;31(8):1290-2. doi: 10.1093/bioinformatics/btu801. Epub 2014 Dec 4.
9
PROSPECT-PSPP: an automatic computational pipeline for protein structure prediction.PROSPECT-PSPP：一种用于蛋白质结构预测的自动计算流程。
Nucleic Acids Res. 2004 Jul 1;32(Web Server issue):W522-5. doi: 10.1093/nar/gkh414.
10
qsubsec: a lightweight template system for defining sun grid engine workflows.子小节：用于定义Sun网格引擎工作流的轻量级模板系统。
Bioinformatics. 2016 Apr 15;32(8):1267-8. doi: 10.1093/bioinformatics/btv698. Epub 2015 Dec 3.

引用本文的文献

1
Integrating Traditional Machine Learning and Deep Learning for Precision Screening of Anticancer Peptides: A Novel Approach for Efficient Drug Discovery.整合传统机器学习与深度学习用于抗癌肽的精准筛选：一种高效药物发现的新方法。
ACS Omega. 2024 Apr 1;9(14):16820-16831. doi: 10.1021/acsomega.4c01374. eCollection 2024 Apr 9.
2
Sparse support vector machines with L approximation for ultra-high dimensional omics data.具有 L 逼近的稀疏支持向量机用于超高维组学数据。
Artif Intell Med. 2019 May;96:134-141. doi: 10.1016/j.artmed.2019.04.004. Epub 2019 Apr 30.
3
Deciphering and engineering chromodomain-methyllysine peptide recognition.解读与设计染色质结构域-甲基化赖氨酸肽识别机制
Sci Adv. 2018 Nov 7;4(11):eaau1447. doi: 10.1126/sciadv.aau1447. eCollection 2018 Nov.
4
Prediction of Protein-Protein Interactions by Evidence Combining Methods.基于证据组合方法的蛋白质-蛋白质相互作用预测
Int J Mol Sci. 2016 Nov 22;17(11):1946. doi: 10.3390/ijms17111946.

本文引用的文献

1
Deciphering and engineering chromodomain-methyllysine peptide recognition.解读与设计染色质结构域-甲基化赖氨酸肽识别机制
Sci Adv. 2018 Nov 7;4(11):eaau1447. doi: 10.1126/sciadv.aau1447. eCollection 2018 Nov.
2
Characterizing binding of small molecules. II. Evaluating the potency of small molecules to combat resistance based on docking structures.描述小分子的结合。二。基于对接结构评估小分子对抗耐药性的效力。
J Chem Inf Model. 2013 May 24;53(5):1213-22. doi: 10.1021/ci400011c. Epub 2013 Apr 30.
3
Predicting PDZ domain mediated protein interactions from structure.从结构预测 PDZ 结构域介导的蛋白质相互作用。
BMC Bioinformatics. 2013 Jan 21;14:27. doi: 10.1186/1471-2105-14-27.
4
Characterization of small molecule binding. I. Accurate identification of strong inhibitors in virtual screening.小分子结合的特性研究。I. 虚拟筛选中强抑制剂的准确鉴定。
J Chem Inf Model. 2013 Jan 28;53(1):114-22. doi: 10.1021/ci300508m. Epub 2013 Jan 9.
5
Characterization of domain-peptide interaction interface: prediction of SH3 domain-mediated protein-protein interaction network in yeast by generic structure-based models.鉴定结构域-肽相互作用界面：通过通用基于结构的模型预测酵母中 SH3 结构域介导的蛋白质-蛋白质相互作用网络。
J Proteome Res. 2012 May 4;11(5):2982-95. doi: 10.1021/pr3000688. Epub 2012 Apr 9.
6
Characterization of PDZ domain-peptide interaction interface based on energetic patterns.基于能量模式的 PDZ 结构域-肽相互作用界面的特征描述。
Proteins. 2011 Nov;79(11):3208-20. doi: 10.1002/prot.23157. Epub 2011 Sep 17.
7
Improved prediction of protein side-chain conformations with SCWRL4.使用 SCWRL4 提高蛋白质侧链构象预测。
Proteins. 2009 Dec;77(4):778-95. doi: 10.1002/prot.22488.
8
Characterization of domain-peptide interaction interface: a generic structure-based model to decipher the binding specificity of SH3 domains.结构域-肽相互作用界面的表征：一种基于通用结构的模型，用于解读SH3结构域的结合特异性
Mol Cell Proteomics. 2009 Apr;8(4):639-49. doi: 10.1074/mcp.M800450-MCP200. Epub 2008 Nov 20.
9
Predicting PDZ domain-peptide interactions from primary sequences.从一级序列预测PDZ结构域与肽的相互作用。
Nat Biotechnol. 2008 Sep;26(9):1041-5. doi: 10.1038/nbt.1489.
10
Predicting drug resistance of the HIV-1 protease using molecular interaction energy components.利用分子相互作用能成分预测HIV-1蛋白酶的耐药性。
Proteins. 2009 Mar;74(4):837-46. doi: 10.1002/prot.22192.

MIEC-SVM：用于蛋白质肽/配体相互作用预测的自动化流程

MIEC-SVM: automated pipeline for protein peptide/ligand interaction prediction.

作者信息

Li Nan, Ainsworth Richard I, Wu Meixin, Ding Bo, Wang Wei

机构信息

Department of Chemistry and Biochemistry, UC, San Diego, La Jolla, CA 92093-0359 USA.

出版信息

Bioinformatics. 2016 Mar 15;32(6):940-2. doi: 10.1093/bioinformatics/btv666. Epub 2015 Nov 14.

DOI:10.1093/bioinformatics/btv666
PMID:26568623
原文链接:https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC4907390/
Abstract

MOTIVATION

MIEC-SVM is a structure-based method for predicting protein recognition specificity. Here, we present an automated MIEC-SVM pipeline providing an integrated and user-friendly workflow for construction and application of the MIEC-SVM models. This pipeline can handle standard amino acids and those with post-translational modifications (PTMs) or small molecules. Moreover, multi-threading and support to Sun Grid Engine (SGE) are implemented to significantly boost the computational efficiency.

AVAILABILITY AND IMPLEMENTATION

The program is available at http://wanglab.ucsd.edu/MIEC-SVM CONTACT: : wei-wang@ucsd.edu

SUPPLEMENTARY INFORMATION

Supplementary data available at Bioinformatics online.

摘要

动机

MIEC-SVM是一种基于结构的蛋白质识别特异性预测方法。在此，我们展示了一个自动化的MIEC-SVM流程，为MIEC-SVM模型的构建和应用提供了一个集成且用户友好的工作流程。该流程可以处理标准氨基酸以及具有翻译后修饰（PTM）的氨基酸或小分子。此外，还实现了多线程和对Sun Grid Engine（SGE）的支持，以显著提高计算效率。

可用性与实现

该程序可在http://wanglab.ucsd.edu/MIEC-SVM获取 联系方式：wei-wang@ucsd.edu

补充信息

补充数据可在《生物信息学》在线获取。