Littérature scientifique sur le sujet « Hot spot prediction »
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Articles de revues sur le sujet "Hot spot prediction"
Zhang, Sijia, Le Zhao, Chun-Hou Zheng et Junfeng Xia. « A feature-based approach to predict hot spots in protein–DNA binding interfaces ». Briefings in Bioinformatics 21, no 3 (8 avril 2019) : 1038–46. http://dx.doi.org/10.1093/bib/bbz037.
Texte intégralKenneth Morrow, John, et Shuxing Zhang. « Computational Prediction of Protein Hot Spot Residues ». Current Drug Metabolism 18, no 9 (1 mars 2012) : 1255–65. http://dx.doi.org/10.2174/138920012799362909.
Texte intégralKenneth Morrow, John, et Shuxing Zhang. « Computational Prediction of Protein Hot Spot Residues ». Current Pharmaceutical Design 18, no 9 (1 mars 2012) : 1255–65. http://dx.doi.org/10.2174/138161212799436412.
Texte intégralNair B.J, Bipin, et Lijo Joy. « A hybrid approach for hot spot prediction and deep representation of hematological protein – drug interactions ». International Journal of Engineering & ; Technology 7, no 1.9 (1 mars 2018) : 145. http://dx.doi.org/10.14419/ijet.v7i1.9.9752.
Texte intégralTuncbag, N., O. Keskin et A. Gursoy. « HotPoint : hot spot prediction server for protein interfaces ». Nucleic Acids Research 38, Web Server (5 mai 2010) : W402—W406. http://dx.doi.org/10.1093/nar/gkq323.
Texte intégralLiu, Siyu, Chuyao Liu et Lei Deng. « Machine Learning Approaches for Protein–Protein Interaction Hot Spot Prediction : Progress and Comparative Assessment ». Molecules 23, no 10 (4 octobre 2018) : 2535. http://dx.doi.org/10.3390/molecules23102535.
Texte intégralRoll, Uri, Lewi Stone et Shai Meiri. « Hot-Spot Facts and Artifacts-Questioning Israel's Great Biodiversity ». Israel Journal of Ecology and Evolution 55, no 3 (6 mai 2009) : 263–79. http://dx.doi.org/10.1560/ijee.55.3.263.
Texte intégralWang, Ao, et Yimin Xuan. « Multiscale prediction of localized hot-spot phenomena in solar cells ». Renewable Energy 146 (février 2020) : 1292–300. http://dx.doi.org/10.1016/j.renene.2019.07.073.
Texte intégralGrosdidier, Solene, et Juan Fernandez-Recio. « Protein-protein Docking and Hot-spot Prediction for Drug Discovery ». Current Pharmaceutical Design 18, no 30 (23 août 2012) : 4607–18. http://dx.doi.org/10.2174/138161212802651599.
Texte intégralZhang, Ming, et Wei Chen. « Hot Spot Data Prediction Model Based on Wavelet Neural Network ». Mathematical Problems in Engineering 2018 (30 octobre 2018) : 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2018/3719564.
Texte intégralThèses sur le sujet "Hot spot prediction"
Karaca, Haldun. « Prediction Of Hot-spot And Top-oil Temperatures Of Power Transformers According To Ieee Standards C57.110-1998 And C57.91-1995 ». Master's thesis, METU, 2007. http://etd.lib.metu.edu.tr/upload/12609140/index.pdf.
Texte intégralPradhan, Manoj Kumar. « Conformal Thermal Models for Optimal Loading and Elapsed Life Estimation of Power Transformers ». Thesis, Indian Institute of Science, 2004. http://hdl.handle.net/2005/97.
Texte intégralKašpárek, Jan. « Predikce aktivních míst v proteinech ». Master's thesis, Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií, 2013. http://www.nusl.cz/ntk/nusl-220054.
Texte intégralVestin, Albin, et Gustav Strandberg. « Evaluation of Target Tracking Using Multiple Sensors and Non-Causal Algorithms ». Thesis, Linköpings universitet, Reglerteknik, 2019. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-160020.
Texte intégralChung, Hsin-Line, et 鍾欣霖. « Building Integrated and Hybrid Prediction Systems for Computational Identification of Protein-Protein Interaction Hot Spot Residues by Using Motif Recognition, Sequential and Spatial Properties ». Thesis, 2015. http://ndltd.ncl.edu.tw/handle/833svr.
Texte intégral國立中央大學
資訊工程學系
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In a protein–protein interface, a small subset of residues contribute to the majority of the binding free energy, called the “hot spot”. Identifying and understanding hot spots and their mechanisms would have significant implications for bioinformatics and practical applications. Recently, many differences approaches have been used for predicted hot spot residues. We present an effective hot spot residues prediction system, HotSpotFinder, which contains motif recognition, sequential and spatial features and integrates feature set by two-step feature selection method. Through the two predictor of the system, called HotSpotFinder-Integrated and HotSpotFinder-Hybrid, to predict PPI hot spot residues. A total 38 optimal integrated feature and a novel system designed concept are provided and compared with other computational hot spot prediction models, HotSpotFinder offers significant performance improvement in terms of precision, MCC, F1 score and sensitivity, even in the independent dataset.
João, Paulo Abel de Almeida. « Modelo preditivo da criminalidade – georeferenciação ao concelho de Lisboa ». Master's thesis, 2010. http://hdl.handle.net/10362/3424.
Texte intégralPretende-se elaborar um modelo preditivo ou processo analítico e sistemático de descoberta do conhecimento, orientado segundo os princípios da pertinência e da oportunidade, que detecte os hot spots da criminalidade, que faça uma previsão e propensão de ocorrência e ainda, que faça uma previsão da sua evolução, estagnação ou redução, sendo realizado a partir do estabelecimento de correlações entre conjuntos de dados criminais ocorridos no primeiro semestre do ano de 2007 no concelho de Lisboa. Este modelo poderá posteriormente ser aplicado a outras regiões do país.
Livres sur le sujet "Hot spot prediction"
Railsback, Steven F., et Bret C. Harvey. Modeling Populations of Adaptive Individuals. Princeton University Press, 2020. http://dx.doi.org/10.23943/princeton/9780691195285.001.0001.
Texte intégralReichmann, Werner. The Interactional Foundations of Economic Forecasting. Oxford University Press, 2018. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780198820802.003.0005.
Texte intégralLlewellyn, Sue. What Do Dreams Do ? Oxford University Press, 2020. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780198818953.001.0001.
Texte intégralMcCrea, Michael A., et Lindsay D. Nelson. Effects of Multiple Concussions. Sous la direction de Ruben Echemendia et Grant L. Iverson. Oxford University Press, 2014. http://dx.doi.org/10.1093/oxfordhb/9780199896585.013.10.
Texte intégralChapitres de livres sur le sujet "Hot spot prediction"
Park, Jong Ho, Sung Chil Jung, Changlei Zhang et Kil To Chong. « Neural Network Hot Spot Prediction Algorithm for Shared Web Caching System ». Dans Web Technologies Research and Development - APWeb 2005, 795–806. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2005. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-31849-1_76.
Texte intégralLiu, Qian, et Jinyan Li. « Protein Binding Interfaces and Their Binding Hot Spot Prediction : A Survey ». Dans Translational Bioinformatics, 79–106. Dordrecht : Springer Netherlands, 2013. http://dx.doi.org/10.1007/978-94-007-7975-4_5.
Texte intégralCorcoran, Jonathan, Ian D. Wilson, Owen M. Lewis et J. Andrew Ware. « Data Clustering and Rule Abduction to Facilitate Crime Hot Spot Prediction ». Dans Computational Intelligence. Theory and Applications, 807–21. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2001. http://dx.doi.org/10.1007/3-540-45493-4_80.
Texte intégralPulisheru, Kumara Swamy, et Anil Kumar Birru. « Prediction of Hot Spot and Hot Tear of the Al–Cu Cast Alloy by Casting Simulation Software ». Dans Lecture Notes on Multidisciplinary Industrial Engineering, 459–67. Singapore : Springer Singapore, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-32-9072-3_40.
Texte intégralDeshmukh, Shilpa S., et Basava Annappa. « Prediction of Crime Hot Spots Using Spatiotemporal Ordinary Kriging ». Dans Integrated Intelligent Computing, Communication and Security, 683–91. Singapore : Springer Singapore, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-10-8797-4_70.
Texte intégralHart, Timothy C. « Hot Spots of Crime : Methods and Predictive Analytics ». Dans Geographies of Behavioural Health, Crime, and Disorder, 87–103. Cham : Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-33467-3_5.
Texte intégralPreto, António J., Pedro Matos-Filipe, José G. de Almeida, Joana Mourão et Irina S. Moreira. « Predicting Hot Spots Using a Deep Neural Network Approach ». Dans Methods in Molecular Biology, 267–88. New York, NY : Springer US, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-0716-0826-5_13.
Texte intégralZhang, Wenjuan, Lin Wang, Zhiwei Sun, Bianqiang Zhang, Qiaoqiao Tang et Qiang Gao. « Prediction of Hot Spots in Dimer Interface of Green Fluorescent Protein ». Dans Lecture Notes in Electrical Engineering, 349–55. Singapore : Springer Singapore, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-10-4801-2_35.
Texte intégralGan, Haomin, Jing Hu, Xiaolong Zhang, Qianqian Huang et Jiafu Zhao. « Accurate Prediction of Hot Spots with Greedy Gradient Boosting Decision Tree ». Dans Intelligent Computing Theories and Application, 353–64. Cham : Springer International Publishing, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-95933-7_43.
Texte intégralSun, Zhen, Jun Zhang, Chun-Hou Zheng, Bing Wang et Peng Chen. « Accurate Prediction of Protein Hot Spots Residues Based on Gentle AdaBoost Algorithm ». Dans Intelligent Computing Theories and Application, 742–49. Cham : Springer International Publishing, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-42291-6_74.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Hot spot prediction"
Bender, Christopher J., et Robert G. Dean. « Erosional Hot Spot Prediction through Wave Analysis ». Dans Fourth International Symposium on Ocean Wave Measurement and Analysis. Reston, VA : American Society of Civil Engineers, 2002. http://dx.doi.org/10.1061/40604(273)132.
Texte intégralMoreira, Irina, José Almeida, António Preto, Rita Melo, Zeynep Gümüş, Joaquim Costa et Alexandre Bonvin. « Co-evolution importance on binding Hot-Spot prediction methods ». Dans MOL2NET 2016, International Conference on Multidisciplinary Sciences, 2nd edition. Basel, Switzerland : MDPI, 2017. http://dx.doi.org/10.3390/mol2net-02-03889.
Texte intégralRepantis, Thomas, et Vana Kalogeraki. « Hot-spot prediction and alleviation in distributed stream processing applications ». Dans 2008 IEEE International Conference on Dependable Systems and Networks With FTCS and DCC (DSN). IEEE, 2008. http://dx.doi.org/10.1109/dsn.2008.4630103.
Texte intégralVidja, Akash, Harshad Nayakpara, Raghavendra Bhalera et Kshitij Bhargava. « Methods for Calculating the Transformer Hot-Spot Temperature and Lifetime Prediction ». Dans 2018 3rd International Conference for Convergence in Technology (I2CT). IEEE, 2018. http://dx.doi.org/10.1109/i2ct.2018.8529398.
Texte intégralSaripalli, P., G. V. R. Kiran, R. R. Shankar, H. Narware et N. Bindal. « Load Prediction and Hot Spot Detection Models for Autonomic Cloud Computing ». Dans 2011 IEEE 4th International Conference on Utility and Cloud Computing (UCC 2011). IEEE, 2011. http://dx.doi.org/10.1109/ucc.2011.66.
Texte intégralYoo, Sung Goo, et Kil To Chong. « Hot Spot Prediction Algorithm for Shared Web Caching System Using NN ». Dans 2007 International Symposium on Information Technology Convergence (ISITC 2007). IEEE, 2007. http://dx.doi.org/10.1109/isitc.2007.33.
Texte intégralAli, Hasnain, Raphael Delair, Duc-Thinh Pham, Sameer Alam et Michael Schultz. « Dynamic Hot Spot Prediction by Learning Spatial- Temporal Utilization of Taxiway Intersections ». Dans 2020 International Conference on Artificial Intelligence and Data Analytics for Air Transportation (AIDA-AT). IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/aida-at48540.2020.9049186.
Texte intégralWang, Shoufeng, Fan Li, Hao Ni, Lexi Xu, Meifang Jing, Junyi Yu et Xidong Wang. « Rush Hour Capacity Enhancement in 5G Network Based on Hot Spot Floating Prediction ». Dans 2019 IEEE International Conferences on Ubiquitous Computing & Communications (IUCC) and Data Science and Computational Intelligence (DSCI) and Smart Computing, Networking and Services (SmartCNS). IEEE, 2019. http://dx.doi.org/10.1109/iucc/dsci/smartcns.2019.00137.
Texte intégralTetzlaff, Dirk, et Sabine Glesner. « Static prediction of recursion frequency using machine learning to enable hot spot optimizations ». Dans 2012 IEEE 10th Symposium on Embedded Systems for Real-time Multimedia (ESTIMedia). IEEE, 2012. http://dx.doi.org/10.1109/estimedia.2012.6507027.
Texte intégralJanicki, Marcin, Zbigniew Kulesza et Andrzej Napieralski. « Distributed network of remote sensors for real time prediction of hot spot temperature values ». Dans 2010 Ninth IEEE Sensors Conference (SENSORS 2010). IEEE, 2010. http://dx.doi.org/10.1109/icsens.2010.5690097.
Texte intégral