Generating functional protein variants with variational autoencoders
The vast expansion of protein sequence databases provides an opportunity for new protein design approaches which seek to learn the sequence-function relationship directly from natural sequence variation. Deep generative models trained on protein sequence data have been shown to learn biologically me...
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Veröffentlicht in: | PLoS computational biology 2021-02, Vol.17 (2), p.e1008736-e1008736 |
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Format: | Artikel |
Sprache: | eng |
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Online-Zugang: | Volltext |
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