Consiglio Nazionale delle Ricerche

Tipo di prodottoArticolo in rivista
TitoloA Grid-enabled protein secondary structure predictor
Anno di pubblicazione2007
Formato-
Autore/iMirto, M; Cafaro, M; Fiore, SL; Tartarini, D; Aloisio, G
Affiliazioni autoriUniv Salerno, Ctr Adv Computat Technol, Natl Nanotechnol Lab, Euro Mediterrannean Ctr Climate Change & Nanosci, I-73100 Lecce, Italy
Autori CNR e affiliazioni
  • GIOVANNI ALOISIO
Lingua/e-
AbstractWe present an integrated Grid system for the prediction of protein secondary structures, based on the frequent automatic update of proteins in the training set. The predictor mod is based on a feed-forward multilayer perceptron (MLP) neural network which is trained with the back-propagation algorithm; the design reuses existing legacy software and exploits novel grid components. The predictor takes into account the evolutionary information found in multiple sequence alignment (MSA); the information is obtained running an optimized parallel version of the PSI-BLAST tool, based on the MPI Master-Worker paradigm. The training set contains proteins of known structure. Using Grid technologies and efficient mechanisms for running the tools and extracting the data, the time needed to train the neural network is dramatically reduced, whereas the results are comparable to a set of well-known predictor tools.
Lingua abstract-
Altro abstract-
Lingua altro abstract-
Pagine da124
Pagine a130
Pagine totali-
RivistaIEEE transactions on nanobioscience
Attiva dal 2002
Editore: Institute of Electrical and Electronics Engineers, - Piscataway, NJ
Paese di pubblicazione: Stati Uniti d'America
Lingua: inglese
ISSN: 1536-1241
Titolo chiave: IEEE transactions on nanobioscience
Titolo proprio: IEEE transactions on nanobioscience.
Titolo abbreviato: IEEE trans. nanobiosci.
Numero volume della rivista6
Fascicolo della rivista-
DOI-
Verificato da referee-
Stato della pubblicazione-
Indicizzazione (in banche dati controllate)-
Parole chiave-
Link (URL, URI)-
Titolo parallelo-
Licenza-
Scadenza embargo-
Data di accettazione-
Note/Altre informazioni-
Strutture CNR
  • INFM — Centro di responsabilità scientifica INFM
Moduli/Attività/Sottoprogetti CNR
  • MD.P06.007.001 : Nanotecnologie molecolari
Progetti Europei-
Allegati

Dati storici
I dati storici non sono modificabili, sono stati ereditati da altri sistemi (es. Gestione Istituti, PUMA, ...) e hanno solo valore storico.
Area disciplinareBiochemistry & Biophysics
Area valutazione CIVRScienze e tecnologie dei nano/microsistemi
Rivista ISIIEEE TRANSACTIONS ON NANOBIOSCIENCE [00072NN]