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Data mining for important amino acid residues in multiple sequence alignments and protein structures

URN zum Zitieren dieses Dokuments: urn:nbn:de:bvb:355-epub-299076

Janda, Jan-Oliver (2014) Data mining for important amino acid residues in multiple sequence alignments and protein structures. Dissertation, Universität Regensburg.

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Zusammenfassung (Englisch)

Enzymes are highly efficient bio-catalysts interesting for industries and medicine. Therefore, a goal of utmost importance in biochemical research is to understand how an enzyme catalyzes a chemical reaction. Here, the computational identification of functionally or structurally important residue positions can be of tremendous help. The datasets that are most informative for the algorithms are ...

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Übersetzung der Zusammenfassung (Deutsch)

Enzyme sind hocheffiziente Biokatalysatoren, die sowohl für industrielle als auch für medizinische Anwendungen höchst interessant sind. Deshalb ist es eines der wichtigsten Ziele biochemischer Forschung zu verstehen wie Enzyme chemische Reaktion katalysieren. Dafür ist eine computergestützte Identifikation von funktionell oder strukturell wichtigen Aminosäuren von außerordentlicher Hilfe. Die ...

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Dokumentenart:Hochschulschrift der Universität Regensburg (Dissertation)
Datum:13 Mai 2014
Begutachter (Erstgutachter):Prof. Dr. Rainer Merkl
Tag der Prüfung:29 April 2014
Institutionen:Biologie und Vorklinische Medizin > Institut für Biophysik und physikalische Biochemie > Prof. Dr. Rainer Merkl
Stichwörter / Keywords:computational biology, correlated mutations, covariation, classification
Dewey-Dezimal-Klassifikation:500 Naturwissenschaften und Mathematik > 570 Biowissenschaften, Biologie
Status:Veröffentlicht
Begutachtet:Ja, diese Version wurde begutachtet
An der Universität Regensburg entstanden:Ja
Eingebracht am:13 Mai 2014 17:50
Zuletzt geändert:02 Jun 2018 13:25
Dokumenten-ID:29907
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