We present an application of machine learning algorithms for the identification of metalloproteins and metal binding sites on a genome scale. An extensive evaluation conducted in combination with X-ray absorption spectroscopy shows the great potentiality of the approach. © 2012 Springer-Verlag.
Metal binding in proteins: Machine learning complements X-ray absorption spectroscopy / Lippi, Marco; Passerini, Andrea; Punta, Marco; Frasconi, Paolo. - 7524:PART 2(2012), pp. 854-857. (Intervento presentato al convegno 2012 European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases, ECML-PKDD 2012 tenutosi a Bristol, gbr nel 2012) [10.1007/978-3-642-33486-3_63].
Metal binding in proteins: Machine learning complements X-ray absorption spectroscopy
LIPPI, MARCO;
2012
Abstract
We present an application of machine learning algorithms for the identification of metalloproteins and metal binding sites on a genome scale. An extensive evaluation conducted in combination with X-ray absorption spectroscopy shows the great potentiality of the approach. © 2012 Springer-Verlag.
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