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
Hauptverfasser: Hawkins-Hooker, Alex, Depardieu, Florence, Baur, Sebastien, Couairon, Guillaume, Chen, Arthur, Bikard, David
Format: Artikel
Sprache:eng
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Online-Zugang:Volltext
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