Dukka B. Kc

TitleAssociate Professor

DepartmentComputational Science and Engineering


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OfficeFort IRC
Room: 305

1601 East Market Street
Greensboro, NC 27411

Dukka B. Kc


Ph D: Bioinformatics, Kyoto University, 2006

Other: Bioinformatics, Kyoto University, 2003

Other: Computer Science, Kyoto University, 2001

Research Interests

Bioinformatics, Big Data

Recent Publications

Amini,  Hossein  Wang,  Lijun  Hashemisohi,  Abolhasan  Shahbazi,  Abolghasem  Bikdash,  Marwan  Dukka,  K.  Yuan,  Wenqiao  ( 2018).  An integrated growth kinetics and computational fluid dynamics model for the analysis of algal productivity in open raceway ponds.  ( 145,  pp. 363-372).   COMPUTERS AND ELECTRONICS IN AGRICULTURE.

Al-Barakati,  H  McConnell,  E  Hicks,  L  Poole,  L  Newman,  Robert  Kc,  Dukka  ( 2018).  SVM-SulfoSite: A support vector machine based predictor for sulfenylation sites..  ( 1,  8,  pp. 11288).   Scientific reports.

White,  Catherine  Ismail,  H  Saigo,  H  Kc,  Dukka  ( 2017).  CNN-BLPred: a Convolutional neural network based predictor for β-Lactamases (BL) and their classes..  ( Suppl 16,  18,  pp. 577).   BMC bioinformatics.

Kc,  Dukka  ( 2017).  Recent advances in sequence-based protein structure prediction..  ( 6,  18,  pp. 1021-1032).   Briefings in bioinformatics.

Ismail,  Hamid   Hiroto,  Saigo   Kc,  Dukka  ( 2017).  RF-NR: Improved classification of Nuclear Receptor proteins using Random Forest.    IEEE/ACM Transaction on Bioinformatics and Computational Biology.

Chapman,  Samuel  Adami,  Chris  Wilke,  Claus  Kc,  Dukka  ( 2017).  The evolution of logic circuits for the purpose of protein contact map prediction .  ( 5:e3139,  ).   PeerJ.

Amini,  Hossein  Hashemisohi,  Abolhasan  Wang,  Lijun  Shahbazi,  Abolghasem  Bikdash,  Marwan  Kc,  Dukka  Yuan,  Wenqiao  ( 2016).  Numerical and experimental investigation of hydrodynamics and light transfer in open raceway ponds at various algal cell concentrations and medium depths.  ( 156,  pp. 11-23).   Chemical Engineering Science.

Jiang,  Y  Oron,  T  Clark,  W  Bankapur,  A  D'Andrea,  D  Lepore,  R  Funk,  C  Kahanda,  I  Verspoor,  K  Ben-Hur,  A  da Koo,  C  Penfold-Brown,  D  Shasha,  D  Youngs,  N  Bonneau,  R  Lin,  A  Sahraeian,  S  Martelli,  P  Profiti,  G  Casadio,  R  Cao,  R  Zhong,  Z  Cheng,  J  Altenhoff,  A  Skunca,  N  Dessimoz,  C  Dogan,  T  Hakala,  K  Kaewphan,  S  Mehryary,  F  Salakoski,  T  Ginter,  F  Fang,  H  Smithers,  B  Oates,  M  Gough,  J  Törönen,  P  Koskinen,  P  Holm,  L  Chen,  C  Hsu,  W  Bryson,  K  Cozzetto,  D  Minneci,  F  Jones,  D  Chapman,  Samuel  Bkc,  D  Khan,  I  Kihara,  D  Ofer,  D  Rappoport,  N  Stern,  A  Cibrian-Uhalte,  E  Denny,  P  Foulger,  R  Hieta,  R  Legge,  D  Lovering,  R  Magrane,  M  Melidoni,  A  Mutowo-Meullenet,  P  Pichler,  K  Shypitsyna,  A  Li ,  B  Zakeri,  P  ElShal,  S  Tranchevent,  L  Das,  S  Dawson,  N  Lee,  D  Lees,  J  Sillitoe,  I  Bhat,  P  Nepusz,  T  Romero,  A  Sasidharan,  R  Yang,  H  Paccanaro,  A  Gillis,  J  Sedeño-Cortés,  A  Pavlidis,  P  Feng,  S  Cejuela,  J  Goldberg,  T  Hamp,  T  Richter,  L  Salamov,  A  Gabaldon,  T  Marcet-Houben,  M  Supek,  F  Gong,  Q  Ning,  W  Zhou,  Y  Tian,  W  Falda,  M  Fontana,  P  Lavezzo,  E  Toppo,  S  Ferrari,  C  Giollo,  M  Piovesan,  D  Tosatto,  S  Del Pozo,  A  Fernández,  J  Maietta,  P  Valencia,  A  Tress,  M  Benso,  A  Di Carlo,  S  Politano,  G  Savino,  A  Rehman,  H  Re,  M  Mesiti,  M  Valentini,  G  Bargsten,  J  van Dijk,  A  Gemovic,  B  Glisic,  S  Perovic,  V  Veljkovic,  V  Veljkovic,  N  Almeida-E-Silva,  D  Vencio,  R  Sharan,  M  Vogel,  J  Kansakar,  L  Zhang,  S  Vucetic,  S  Wang,  Z  Sternberg,  M  Wass,  M  Huntley,  R  Martin,  M  O'Donovan,  C  Robinson,  P  Moreau,  Y  Tramontano,  A  Babbitt,  P  Brenner,  S  Linial,  M  Orengo,  C  Rost,  B  Greene,  C  Mooney,  S  Friedberg,  I  Radivojac,  P  ( 2016).  An expanded evaluation of protein function prediction methods shows an improvement in accuracy..  ( 1,  17,  pp. 184).   Genome biology.

Ismail,  H  Newman,  Robert  Kc,  Dukka  ( 2016).  RF-Hydroxysite: a random forest based predictor for hydroxylation sites..  ( 8,  12,  pp. 2427-35).   Molecular bioSystems.

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Khan,  I  Wei,  Q  Chapman,  Samuel  Kc,  Dukka  Kihara,  D  ( 2015).  The PFP and ESG protein function prediction methods in 2014: effect of database updates and ensemble approaches..  ( 4,  pp. 43).   GigaScience.

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