Detalles de la búsqueda
1.
Predicting changes in protein stability caused by mutation using sequence-and structure-based methods in a CAGI5 blind challenge.
Hum Mutat
; 40(9): 1414-1423, 2019 09.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-31243847
2.
Evaluating the predictions of the protein stability change upon single amino acid substitutions for the FXN CAGI5 challenge.
Hum Mutat
; 40(9): 1392-1399, 2019 09.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-31209948
3.
ELASPIC web-server: proteome-wide structure-based prediction of mutation effects on protein stability and binding affinity.
Bioinformatics
; 32(10): 1589-91, 2016 05 15.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-26801957
4.
A universal deep-learning model for zinc finger design enables transcription factor reprogramming.
Nat Biotechnol
; 41(8): 1117-1129, 2023 08.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-36702896
5.
Deep generative modeling for protein design.
Curr Opin Struct Biol
; 72: 226-236, 2022 02.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-34963082
6.
ELASPIC2 (EL2): Combining Contextualized Language Models and Graph Neural Networks to Predict Effects of Mutations.
J Mol Biol
; 433(11): 166810, 2021 05 28.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-33450251
7.
Computational generation of proteins with predetermined three-dimensional shapes using ProteinSolver.
STAR Protoc
; 2(2): 100505, 2021 06 18.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-33997819
8.
Fast and Flexible Protein Design Using Deep Graph Neural Networks.
Cell Syst
; 11(4): 402-411.e4, 2020 10 21.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-32971019
9.
Predicting the Effect of Mutations on Protein Folding and Protein-Protein Interactions.
Methods Mol Biol
; 1851: 1-17, 2019.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-30298389
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