Wynik wyszukiwania
Zapytanie:
ROTERMAN-KONIECZNA I
Liczba odnalezionych rekordów:
11
Przejście do opcji zmiany formatu
|
Wyświetlenie wyników w wersji do druku
|
Pobranie pliku do edytora
|
Przesłanie wyników do modułu analizy
|
excel
|
Nowe wyszukiwanie
1/11
Nr opisu:
0000137638
ProteinUnet - an efficient alternative to SPIDER3-single for sequence-based prediction of protein secondary structures.
[Aut.]: Krzysztof
Kotowski
, Tomasz
Smolarczyk
, I.
Roterman-Konieczna
, Katarzyna
Stąpor
.
-
J. Comput. Chem.
2021 vol. 42 iss. 1
, s. 50-59, bibliogr. 40 poz.
Article in press.
Impact Factor
2.976.
Punktacja MNiSW
100.000
ocena krzywizn kręgosłupa
;
uczenie głębokie
;
przewidywanie struktury białka
;
przewidywanie struktury drugorzędowej
backbone angles estimation
;
deep learning
;
protein structure prediction
;
secondary structure prediction
;
solvent accessibility prediction
2/11
Nr opisu:
0000132319
Folding with active participation of water.
[Aut.]: D.
Dułak
, M.
Gadzała
, Katarzyna
Stąpor
, Piotr
Fabian
, L.
Konieczny
, I.
Roterman-Konieczna
.
W:
From globular proteins to amyloids
. Ed. by Irena Roterman-Konieczna. Amsterdam : Elsevier, 2020
, s. 13-26, bibliogr. 10 poz..
Punktacja MNiSW
20.000
hydrofobowość
;
rdzeń hydrofobowy
;
zwijanie białka
;
trzeciorzędowa struktura białka
hydrophobicity
;
hydrophobic core
;
protein folding
;
tertiary structure of protein
3/11
Nr opisu:
0000132316
From globular proteins to amyloids. Ed. by Irena Roterman-Konieczna.
Amsterdam : Elsevier, 2020, 257 s.
Publikacja nie należy do bibliografii Uczelni.
Punktacja MNiSW
80.000
4/11
Nr opisu:
0000132301
Protein secondary structure prediction: a review of progress and directions.
[Aut.]: Tomasz
Smolarczyk
, I.
Roterman-Konieczna
, Katarzyna
Stąpor
.
-
Curr. Bioinform.
2020 vol. 15 iss. 2
, s. 90-107, bibliogr. 129 poz..
Impact Factor
2.068.
Punktacja MNiSW
40.000
przewidywanie struktury drugorzędowej białka
;
dopasowanie wielu sekwencji
;
PSSM
;
głębokie sieci neuronowe
;
uczenie maszynowe
;
HHblits
;
struktura wczesnego stadium białka
protein secondary structure prediction
;
multiple sequence alignment
;
PSSM
;
deep neural networks
;
machine learning
;
HHblits
;
protein early-stage structure
5/11
Nr opisu:
0000139169
Simulations in medicine. Computer-aided diagnostics and therapy. Red. Irena Roterman-Konieczna.
Berlin : Walter de Gruyter, 2020, 186 s.
Publikacja nie należy do bibliografii Uczelni.
Punktacja MNiSW
80.000
6/11
Nr opisu:
0000132304
Backbone dihedral angles prediction servers for protein early-stage structure prediction.
[Aut.]: Tomasz
Smolarczyk
, Katarzyna
Stąpor
, I.
Roterman-Konieczna
.
-
Bio-Algorithms and Med-Sys.
2019 vol. 15 iss. 4
, bibliogr. 35 poz..
Punktacja MNiSW
20.000
wczesne stadium
;
MUFOLD-SS
;
zwijanie białka
;
struktura drugorzędowa
;
SPIDER3
early stage
;
MUFOLD-SS
;
protein folding
;
secondary structure
;
SPIDER3
7/11
Nr opisu:
0000124605
Machine learning methods for the protein fold recognition problem.
[Aut.]: Katarzyna
Stąpor
, I.
Roterman-Konieczna
, Piotr
Fabian
.
W:
Machine learning paradigms
. Advances in data analytics. Eds.: G. Tsihrintzis, D. Sotiropoulos, L. Jain. Cham : Springer, 2018
, s. 101-127, bibliogr. 77 poz. (
Intelligent Systems Reference Library
; vol. 149 1868-4394).
Punktacja MNiSW
20.000
nadzorowany algorytm uczenia się
;
klasyfikator
;
cecha
;
rozpoznawanie klasy ufałdowania białka
supervised learning algorithm
;
classifier
;
feature
;
protein fold recognition
8/11
Nr opisu:
0000113714
A method of predicting the secondary protein structure based on dictionaries.
[Aut.]: I.
Roterman-Konieczna
, Piotr
Fabian
, Katarzyna
Stąpor
.
-
Bio-Algorithms and Med-Sys.
2015 vol. 11 iss. 3
, s. 163-170.
Punktacja MNiSW
8.000
przewidywanie struktury drugorzędowej białka
;
słownik statystyczny
;
kod strukturalny
protein secondary structure prediction
;
statistical dictionary
;
structural code
9/11
Nr opisu:
0000082963
An improved protein fold recognition with support vector machines.
[Aut.]: W.
Chmielnicki
, I.
Roterman-Konieczna
, Katarzyna
Stąpor
.
-
Expert Syst.
2012 vol. 29 iss. 2
, s. 200-211, bibliogr..
Impact Factor
0.769.
Punktacja MNiSW
20.000
rozpoznawanie klasy ufałdowania białka
;
Maszyna Wektorów Nośnych
;
wieloklasowy klasyfikator
;
strategia każdy-przeciw-każdemu
;
binarne drzewo decyzyjne
protein fold recognition
;
Support Vector Machine
;
multi-class classifier
;
one-versus-one strategy
;
binary decision tree
10/11
Nr opisu:
0000082971
Misfolded proteins.
[Aut.]: M.
Król
, L.
Konieczny
, Katarzyna
Stąpor
, Z.
Wiśniowski
, W.
Ziajka
, G.
Szoniec
, I.
Roterman-Konieczna
.
W:
Protein folding in silico
. Protein folding versus protein structure prediction. Ed. by I. Roterman-Konieczna. Philadelphia : Woodhead Publishing, 2012
, s. 141-164, bibliogr. (
Woodhead Publishing Series in Biomedicine
; nr 22 2050-0289)
strefa D
;
strefa F
;
wymuszone obroty
;
dynamika molekularna
;
ograniczenia zewnętrzne
;
agregacja
zone D
;
zone F
;
forced rotation
;
molecular dynamics
;
external constraints
;
aggregation
11/11
Nr opisu:
0000070312
An efficient multi-class support vector machine classifier for protein fold recognition.
[Aut.]: W.
Chmielnicki
, Katarzyna
Stąpor
, I.
Roterman-Konieczna
.
W:
Advances in bioinformatics
. 4th International Workshop on Practical Applications of Computational Biology and Bioinformatics 2010 (IWPACBB 2010). Eds: M. P. Rocha [et al.]. Berlin : Springer, 2010
, s. 77-84, bibliogr. 20 poz. (
Advances in Intelligent and Soft Computing
; vol. 74 1867-5662)
stosując format:
standardowy
pełny z etykietami pól
roboczy
redakcja skr.
redakcja peł.
kontrolny
Nowe wyszukiwanie