Аргинин.Ру - всё об аргинине  
В начало
Контакты
Рекламодателям
 


молекула L-arginine
молекула L-arginine

Нобелевские лауреаты 1998 года:

Ф.Ферчготт

Л.Игнарро

Ф.Мурад

аргинин по 1000 мг 90 капсул производства Solgar

Про аргинин:

Что такое аргинин?
Откуда берется аргинин?
Механизм действия.

Аргинин в медицине:

Сердечная недостаточн.
Стенокардия
Гипертония
Онкология (рак)
Геронтология (старение)
Атеросклероз
Травмы
Ожоги
Гормональный обмен
ВИЧ/СПИД

Где купить аргинин

аргинин по 1000 мг 90 капсул производства Solgar

Библиотека статей:




Deprecated: Methods with the same name as their class will not be constructors in a future version of PHP; SAPE_base has a deprecated constructor in /home/ih72672/public_html/arginine.ru/1152e72650d4093c1a42c7534a7d7797/sape.php on line 21

Deprecated: Methods with the same name as their class will not be constructors in a future version of PHP; SAPE_client has a deprecated constructor in /home/ih72672/public_html/arginine.ru/1152e72650d4093c1a42c7534a7d7797/sape.php on line 615

Deprecated: Methods with the same name as their class will not be constructors in a future version of PHP; SAPE_context has a deprecated constructor in /home/ih72672/public_html/arginine.ru/1152e72650d4093c1a42c7534a7d7797/sape.php on line 1177

Deprecated: Methods with the same name as their class will not be constructors in a future version of PHP; SAPE_articles has a deprecated constructor in /home/ih72672/public_html/arginine.ru/1152e72650d4093c1a42c7534a7d7797/sape.php on line 1529

Warning: Use of undefined constant _SAPE_USER - assumed '_SAPE_USER' (this will throw an Error in a future version of PHP) in /home/ih72672/public_html/arginine.ru/1152e72650d4093c1a42c7534a7d7797/sape.php on line 1090
Авторы: Huang JT, Cheng JP.
Дата:2008 год, январь.

Differentiation between two-state and multi-state folding proteins based on sequence.

  автоматический перевод
Prediction of protein-folding rates follows different rules in two-state and multi-state kinetics. The prerequisite for the prediction is to recognize the folding kinetic pathway of proteins. Here, we use the logistic regression and support vector machine to discriminate between two-state and multi-state folding proteins. We find that chain length is sufficient to accurately recognize multi-state proteins. There is a transition boundary between two kinetic models. Protein folds with multi-state kinetics, if its length is larger than 112 residues. The logistic prediction from amino acid composition shows that the kinetic pathway of folding is closely related to amino acid volume. Small amino acids make two-state folding easier, and vice versa. However, cysteine, alanine, arginine, lysine, histidine, and methionine do not conform to this rule. Proteins 2008. (c) 2008 Wiley-Liss, Inc.   Прогнозирование белково-складные ставки следующим различных правил в двух государств и нескольких государственных кинетика. Предпосылкой для прогнозирования состоит в том, чтобы признать складные кинетической путь белков. Здесь мы используем логистической регрессии и поддержка векторной машины, чтобы различия между двух государств и нескольких государственных складывания протеинов. Мы считаем, что длина цепи достаточно точно признаем многих государственных белков. Существует перехода границы между двумя кинетических моделей. Протеин складки с многоканальными состояния кинетики, если его длина превышает 112 остатков. Материально-техническая предсказание из аминокислот состав свидетельствует о том, что кинетическая путь складных тесно связана с аминокислотой объема. Малые аминокислот сделать два государства складные легче, и наоборот. Вместе с тем, цистеина, аланин, аргинина, лизина, гистидина, метионина и не соответствуют этому правилу. Белки 2008 году. (с) 2008 Wiley-Лисс, Inc

к списку статей за 2008 год (en)

в библиотеку