Articles de revues sur le sujet « Protein interactions (PPI) »
Créez une référence correcte selon les styles APA, MLA, Chicago, Harvard et plusieurs autres
Consultez les 50 meilleurs articles de revues pour votre recherche sur le sujet « Protein interactions (PPI) ».
À côté de chaque source dans la liste de références il y a un bouton « Ajouter à la bibliographie ». Cliquez sur ce bouton, et nous générerons automatiquement la référence bibliographique pour la source choisie selon votre style de citation préféré : APA, MLA, Harvard, Vancouver, Chicago, etc.
Vous pouvez aussi télécharger le texte intégral de la publication scolaire au format pdf et consulter son résumé en ligne lorsque ces informations sont inclues dans les métadonnées.
Parcourez les articles de revues sur diverses disciplines et organisez correctement votre bibliographie.
CHUA, HON NIAN, KANG NING, WING-KIN SUNG, HON WAI LEONG et LIMSOON WONG. « USING INDIRECT PROTEIN–PROTEIN INTERACTIONS FOR PROTEIN COMPLEX PREDICTION ». Journal of Bioinformatics and Computational Biology 06, no 03 (juin 2008) : 435–66. http://dx.doi.org/10.1142/s0219720008003497.
Texte intégralKusova, Aleksandra M., Aleksandr E. Sitnitsky, Vladimir N. Uversky et Yuriy F. Zuev. « Effect of Protein–Protein Interactions on Translational Diffusion of Spheroidal Proteins ». International Journal of Molecular Sciences 23, no 16 (17 août 2022) : 9240. http://dx.doi.org/10.3390/ijms23169240.
Texte intégralPoot Velez, Albros Hermes, Fernando Fontove et Gabriel Del Rio. « Protein–Protein Interactions Efficiently Modeled by Residue Cluster Classes ». International Journal of Molecular Sciences 21, no 13 (6 juillet 2020) : 4787. http://dx.doi.org/10.3390/ijms21134787.
Texte intégralVelasco-García, Roberto, et Rocío Vargas-Martínez. « The study of protein–protein interactions in bacteria ». Canadian Journal of Microbiology 58, no 11 (novembre 2012) : 1241–57. http://dx.doi.org/10.1139/w2012-104.
Texte intégralKaur, Rajpreet, Poonam Khullar et Anita Gupta. « Protein-Protein Interactions Followed by in-Situ Synthesis of Gold Nanoparticles ». ECS Transactions 107, no 1 (24 avril 2022) : 16375–90. http://dx.doi.org/10.1149/10701.16375ecst.
Texte intégralYang, Lei, et Xianglong Tang. « Protein-Protein Interactions Prediction Based on Iterative Clique Extension with Gene Ontology Filtering ». Scientific World Journal 2014 (2014) : 1–6. http://dx.doi.org/10.1155/2014/523634.
Texte intégralAbdullah, Syahid, Wisnu Ananta Kusuma et Sony Hartono Wijaya. « Sequence-based prediction of protein-protein interaction using autocorrelation features and machine learning ». Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer 10, no 1 (4 janvier 2022) : 1–11. http://dx.doi.org/10.14710/jtsiskom.2021.13984.
Texte intégralOrasch, Oliver, Noah Weber, Michael Müller, Amir Amanzadi, Chiara Gasbarri et Christopher Trummer. « Protein–Protein Interaction Prediction for Targeted Protein Degradation ». International Journal of Molecular Sciences 23, no 13 (24 juin 2022) : 7033. http://dx.doi.org/10.3390/ijms23137033.
Texte intégralKlein, Mark. « Targeting Protein-Protein Interactions to Inhibit Cyclin-Dependent Kinases ». Pharmaceuticals 16, no 4 (31 mars 2023) : 519. http://dx.doi.org/10.3390/ph16040519.
Texte intégralZhang, Jinxiong, Cheng Zhong, Hai Xiang Lin et Mian Wang. « Identifying Protein Complexes from Dynamic Temporal Interval Protein-Protein Interaction Networks ». BioMed Research International 2019 (21 août 2019) : 1–17. http://dx.doi.org/10.1155/2019/3726721.
Texte intégralBan Bolly, Hendrikus Masang, Yulius Hermanto, Ahmad Faried, Muhammad Zafrullah Arifin, Trajanus Laurens Yembise et Firman Fuad Wirakusumah. « Protein-protein Interaction Analysis of Contributing Molecules in Dura mater Healing Process ». International Journal of ChemTech Research 13, no 3 (2020) : 73–82. http://dx.doi.org/10.20902/jctr.2019.130302.
Texte intégralAlborzi, Seyed Ziaeddin, Amina Ahmed Nacer, Hiba Najjar, David W. Ritchie et Marie-Dominique Devignes. « PPIDomainMiner : Inferring domain-domain interactions from multiple sources of protein-protein interactions ». PLOS Computational Biology 17, no 8 (9 août 2021) : e1008844. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pcbi.1008844.
Texte intégralDallago, Christian, Tatyana Goldberg, Miguel Angel Andrade-Navarro, Gregorio Alanis-Lobato et Burkhard Rost. « CellMap visualizes protein-protein interactions and subcellular localization ». F1000Research 6 (11 octobre 2017) : 1824. http://dx.doi.org/10.12688/f1000research.12707.1.
Texte intégralDallago, Christian, Tatyana Goldberg, Miguel Angel Andrade-Navarro, Gregorio Alanis-Lobato et Burkhard Rost. « CellMap visualizes protein-protein interactions and subcellular localization ». F1000Research 6 (1 février 2018) : 1824. http://dx.doi.org/10.12688/f1000research.12707.2.
Texte intégralDong, Yun Yuan, et Xian Chun Zhang. « Nonessential-Nonhub Proteins in the Protein-Protein Interaction Network ». Advanced Materials Research 934 (mai 2014) : 159–64. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.934.159.
Texte intégralKazemi-Pour, Ali, Bahram Goliaei et Hamid Pezeshk. « Protein Complex Discovery by Interaction Filtering from Protein Interaction Networks Using Mutual Rank Coexpression and Sequence Similarity ». BioMed Research International 2015 (2015) : 1–7. http://dx.doi.org/10.1155/2015/165186.
Texte intégralLiu, Hongfang, Manabu Torii, Guixian Xu et Johannes Goll. « Classification Systems for Bacterial Protein-Protein Interaction Document Retrieval ». International Journal of Computational Models and Algorithms in Medicine 1, no 1 (janvier 2010) : 34–44. http://dx.doi.org/10.4018/jcmam.2010072003.
Texte intégralBlaszczak, Ewa, Natalia Lazarewicz, Aswani Sudevan, Robert Wysocki et Gwenaël Rabut. « Protein-fragment complementation assays for large-scale analysis of protein–protein interactions ». Biochemical Society Transactions 49, no 3 (22 juin 2021) : 1337–48. http://dx.doi.org/10.1042/bst20201058.
Texte intégralIdrees, Sobia, Åsa Pérez-Bercoff et Richard J. Edwards. « SLiM-Enrich : computational assessment of protein–protein interaction data as a source of domain-motif interactions ». PeerJ 6 (31 octobre 2018) : e5858. http://dx.doi.org/10.7717/peerj.5858.
Texte intégralJung, Dongmin, et Xijin Ge. « PPInfer : a Bioconductor package for inferring functionally related proteins using protein interaction networks ». F1000Research 6 (7 novembre 2017) : 1969. http://dx.doi.org/10.12688/f1000research.12947.1.
Texte intégralJung, Dongmin, et Xijin Ge. « PPInfer : a Bioconductor package for inferring functionally related proteins using protein interaction networks ». F1000Research 6 (8 décembre 2017) : 1969. http://dx.doi.org/10.12688/f1000research.12947.2.
Texte intégralJung, Dongmin, et Xijin Ge. « PPInfer : a Bioconductor package for inferring functionally related proteins using protein interaction networks ». F1000Research 6 (12 mars 2018) : 1969. http://dx.doi.org/10.12688/f1000research.12947.3.
Texte intégralGopalakrishnan, Sathyanarayanan, et Swaminathan Venkatraman. « Prediction of influential proteins and enzymes of certain diseases using a directed unimodular hypergraph ». Mathematical Biosciences and Engineering 21, no 1 (2023) : 325–45. http://dx.doi.org/10.3934/mbe.2024015.
Texte intégralMilano, Marianna, Giuseppe Agapito et Mario Cannataro. « Challenges and Limitations of Biological Network Analysis ». BioTech 11, no 3 (7 juillet 2022) : 24. http://dx.doi.org/10.3390/biotech11030024.
Texte intégralUsman, Muhammad Syafiuddin, Wisnu Ananta Kusuma, Farit Mochamad Afendi et Rudi Heryanto. « Identification of Significant Proteins Associated with Diabetes Mellitus Using Network Analysis of Protein-Protein Interactions ». Computer Engineering and Applications Journal 8, no 1 (1 février 2019) : 41–52. http://dx.doi.org/10.18495/comengapp.v8i1.283.
Texte intégralYou, Zhu-Hong, Shuai Li, Xin Gao, Xin Luo et Zhen Ji. « Large-Scale Protein-Protein Interactions Detection by Integrating Big Biosensing Data with Computational Model ». BioMed Research International 2014 (2014) : 1–9. http://dx.doi.org/10.1155/2014/598129.
Texte intégralKosugi, Takatsugu, et Masahito Ohue. « Quantitative Estimate Index for Early-Stage Screening of Compounds Targeting Protein-Protein Interactions ». International Journal of Molecular Sciences 22, no 20 (10 octobre 2021) : 10925. http://dx.doi.org/10.3390/ijms222010925.
Texte intégralWinkler, Joanna, Evelien Mylle, Andreas De Meyer, Benjamin Pavie, Julie Merchie, Peter Grones et Dani�l Van Damme. « Visualizing protein–protein interactions in plants by rapamycin-dependent delocalization ». Plant Cell 33, no 4 (25 janvier 2021) : 1101–17. http://dx.doi.org/10.1093/plcell/koab004.
Texte intégralEl Khamlichi, Chayma, Flora Reverchon-Assadi, Nadège Hervouet-Coste, Lauren Blot, Eric Reiter et Séverine Morisset-Lopez. « Bioluminescence Resonance Energy Transfer as a Method to Study Protein-Protein Interactions : Application to G Protein Coupled Receptor Biology ». Molecules 24, no 3 (1 février 2019) : 537. http://dx.doi.org/10.3390/molecules24030537.
Texte intégralGemovic, Branislava, Neven Sumonja, Radoslav Davidovic, Vladimir Perovic et Nevena Veljkovic. « Mapping of Protein-Protein Interactions : Web-Based Resources for Revealing Interactomes ». Current Medicinal Chemistry 26, no 21 (19 septembre 2019) : 3890–910. http://dx.doi.org/10.2174/0929867325666180214113704.
Texte intégralKang, Jee Eun, Ji Hae Jun, Jung Hyun Kwon, Ju-Hyun Lee, Kidong Hwang, Sungjong Kim et Namhee Jeong. « Arabidopsis Transcription Regulatory Factor Domain/Domain Interaction Analysis Tool—Liquid/Liquid Phase Separation, Oligomerization, GO Analysis : A Toolkit for Interaction Data-Based Domain Analysis ». Genes 14, no 7 (19 juillet 2023) : 1476. http://dx.doi.org/10.3390/genes14071476.
Texte intégralXu, Amy Y., Nicholas J. Clark, Joseph Pollastrini, Maribel Espinoza, Hyo-Jin Kim, Sekhar Kanapuram, Bruce Kerwin et al. « Effects of Monovalent Salt on Protein-Protein Interactions of Dilute and Concentrated Monoclonal Antibody Formulations ». Antibodies 11, no 2 (31 mars 2022) : 24. http://dx.doi.org/10.3390/antib11020024.
Texte intégralIVANOV, ALEXIS S., OKSANA V. GNEDENKO, ANDREY A. MOLNAR, YURY V. MEZENTSEV, ANDREY V. LISITSA et ALEXANDER I. ARCHAKOV. « PROTEIN–PROTEIN INTERACTIONS AS NEW TARGETS FOR DRUG DESIGN : VIRTUAL AND EXPERIMENTAL APPROACHES ». Journal of Bioinformatics and Computational Biology 05, no 02b (avril 2007) : 579–92. http://dx.doi.org/10.1142/s0219720007002825.
Texte intégralGoldsmith, Mark, Harto Saarinen, Guillermo García-Pérez, Joonas Malmi, Matteo A. C. Rossi et Sabrina Maniscalco. « Link Prediction with Continuous-Time Classical and Quantum Walks ». Entropy 25, no 5 (28 avril 2023) : 730. http://dx.doi.org/10.3390/e25050730.
Texte intégralOhue, Masahito, Yuki Kojima et Takatsugu Kosugi. « Generating Potential Protein-Protein Interaction Inhibitor Molecules Based on Physicochemical Properties ». Molecules 28, no 15 (26 juillet 2023) : 5652. http://dx.doi.org/10.3390/molecules28155652.
Texte intégralLarsen, Peter E., Frank Collart et Yang Dai. « Incorporating Network Topology Improves Prediction of Protein Interaction Networks from Transcriptomic Data ». International Journal of Knowledge Discovery in Bioinformatics 1, no 3 (juillet 2010) : 1–19. http://dx.doi.org/10.4018/jkdb.2010070101.
Texte intégralChasapis, Christos T., Konstantinos Kelaidonis, Harry Ridgway, Vasso Apostolopoulos et John M. Matsoukas. « The Human Myelin Proteome and Sub-Metalloproteome Interaction Map : Relevance to Myelin-Related Neurological Diseases ». Brain Sciences 12, no 4 (24 mars 2022) : 434. http://dx.doi.org/10.3390/brainsci12040434.
Texte intégralCao, Buwen, Jiawei Luo, Cheng Liang et Shulin Wang. « Identifying Protein Complexes by Combining Network Topology and Biological Characteristics ». Journal of Computational and Theoretical Nanoscience 13, no 10 (1 octobre 2016) : 7666–75. http://dx.doi.org/10.1166/jctn.2016.6084.
Texte intégralDash, Radha Charan, et Kyle Hadden. « Protein–Protein Interactions in Translesion Synthesis ». Molecules 26, no 18 (13 septembre 2021) : 5544. http://dx.doi.org/10.3390/molecules26185544.
Texte intégralGUI, YUANMIAO, RUJING WANG, YUANYUAN WEI et XUE WANG. « DNN-PPI : A LARGE-SCALE PREDICTION OF PROTEIN–PROTEIN INTERACTIONS BASED ON DEEP NEURAL NETWORKS ». Journal of Biological Systems 27, no 01 (mars 2019) : 1–18. http://dx.doi.org/10.1142/s0218339019500013.
Texte intégralWilson, Jennifer L., Alessio Gravina et Kevin Grimes. « From random to predictive : a context-specific interaction framework improves selection of drug protein–protein interactions for unknown drug pathways ». Integrative Biology 14, no 1 (janvier 2022) : 13–24. http://dx.doi.org/10.1093/intbio/zyac002.
Texte intégralHu, Yang, Ying Zhang, Jun Ren, Yadong Wang, Zhenzhen Wang et Jun Zhang. « Statistical Approaches for the Construction and Interpretation of Human Protein-Protein Interaction Network ». BioMed Research International 2016 (2016) : 1–7. http://dx.doi.org/10.1155/2016/5313050.
Texte intégralNezamuldeen, Leena, et Mohsin Saleet Jafri. « Protein–Protein Interaction Network Extraction Using Text Mining Methods Adds Insight into Autism Spectrum Disorder ». Biology 12, no 10 (18 octobre 2023) : 1344. http://dx.doi.org/10.3390/biology12101344.
Texte intégralYao, Yu, Xiuquan Du, Yanyu Diao et Huaixu Zhu. « An integration of deep learning with feature embedding for protein–protein interaction prediction ». PeerJ 7 (17 juin 2019) : e7126. http://dx.doi.org/10.7717/peerj.7126.
Texte intégralXu, Da, Hanxiao Xu, Yusen Zhang, Wei Chen et Rui Gao. « Protein-Protein Interactions Prediction Based on Graph Energy and Protein Sequence Information ». Molecules 25, no 8 (16 avril 2020) : 1841. http://dx.doi.org/10.3390/molecules25081841.
Texte intégralWu, Ke-Jia, Pui-Man Lei, Hao Liu, Chun Wu, Chung-Hang Leung et Dik-Lung Ma. « Mimicking Strategy for Protein–Protein Interaction Inhibitor Discovery by Virtual Screening ». Molecules 24, no 24 (4 décembre 2019) : 4428. http://dx.doi.org/10.3390/molecules24244428.
Texte intégralXu, Yan, Wen Hu, Zhiqiang Chang, Huizi DuanMu, Shanzhen Zhang, Zhenqi Li, Zihui Li, Lili Yu et Xia Li. « Prediction of human protein–protein interaction by a mixed Bayesian model and its application to exploring underlying cancer-related pathway crosstalk ». Journal of The Royal Society Interface 8, no 57 (13 octobre 2010) : 555–67. http://dx.doi.org/10.1098/rsif.2010.0384.
Texte intégralSun, Xiao-Fei, et Salam Pradeep Singh. « Network pharmacology integrated molecular docking demonstrates the therapeutic mode of Panax ginseng against ovarian cancer ». Tropical Journal of Pharmaceutical Research 22, no 3 (19 avril 2023) : 589–96. http://dx.doi.org/10.4314/tjpr.v22i3.16.
Texte intégralWang, Lei, Lixiao Zhang, Li Li, Jingsheng Jiang, Zhen Zheng, Jialin Shang, Chengxiang Wang et al. « Small-molecule inhibitor targeting the Hsp90-Cdc37 protein-protein interaction in colorectal cancer ». Science Advances 5, no 9 (septembre 2019) : eaax2277. http://dx.doi.org/10.1126/sciadv.aax2277.
Texte intégralMewara, Bhawna, Gunjan Sahni, Soniya Lalwani et Rajesh Kumar. « CAA-PPI : A Computational Feature Design to Predict Protein–Protein Interactions Using Different Encoding Strategies ». AI 4, no 2 (28 avril 2023) : 385–400. http://dx.doi.org/10.3390/ai4020020.
Texte intégral