POOL server: machine learning application for functional site prediction in proteins
We present an automated web server for partial order optimum likelihood (POOL), a machine learning application that combines computed electrostatic and geometric information for high-performance prediction of catalytic residues from 3D structures. Input features consist of THEMATICS electrostatics d...
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Veröffentlicht in: | Bioinformatics 2012-08, Vol.28 (15), p.2078-2079 |
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Hauptverfasser: | , |
Format: | Artikel |
Sprache: | eng |
Schlagworte: | |
Online-Zugang: | Volltext |
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