A random forest model for predicting exosomal proteins using evolutionary information and motifs.

Arora, Akanksha; Patiyal, Sumeet; Sharma, Neelam; Devi, Naorem Leimarembi; Kaur, Dashleen; Raghava, Gajendra P S

Arora, Akanksha; Patiyal, Sumeet; Sharma, Neelam; Devi, Naorem Leimarembi; Kaur, Dashleen; Raghava, Gajendra P S.

Afiliación

Arora A; Department of Computational Biology, Indraprastha Institute of Information Technology, New Delhi, India.
Patiyal S; Department of Computational Biology, Indraprastha Institute of Information Technology, New Delhi, India.
Sharma N; Department of Computational Biology, Indraprastha Institute of Information Technology, New Delhi, India.
Devi NL; Department of Computational Biology, Indraprastha Institute of Information Technology, New Delhi, India.
Kaur D; Department of Computational Biology, Indraprastha Institute of Information Technology, New Delhi, India.
Raghava GPS; Department of Computational Biology, Indraprastha Institute of Information Technology, New Delhi, India.

Proteomics ; 24(6): e2300231, 2024 Mar.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-37525341

Asunto(s)

Bosques Aleatorios; Análisis de Secuencia de Proteína; Humanos; Secuencia de Aminoácidos; Análisis de Secuencia de Proteína/métodos; Proteínas/metabolismo; Programas Informáticos

Palabras clave

PSSM profile; exosomal proteins; exosomes; extracellular vesicles; machine learning; motifs

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Análisis de Secuencia de Proteína / Bosques Aleatorios Tipo de estudio: Clinical_trials / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Límite: Humans Idioma: En Revista: Proteomics Asunto de la revista: BIOQUIMICA Año: 2024 Tipo del documento: Article País de afiliación: India Pais de publicación: Alemania

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