Detalles de la búsqueda
1.
Characterizing and predicting ccRCC-causing missense mutations in Von Hippel-Lindau disease.
Hum Mol Genet
; 33(3): 224-232, 2024 Jan 20.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-37883464
2.
Characterization on the oncogenic effect of the missense mutations of p53 via machine learning.
Brief Bioinform
; 25(1)2023 11 22.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-38018912
3.
Exploring the effects of missense mutations on protein thermodynamics through structure-based approaches: findings from the CAGI6 challenges.
Hum Genet
; 2024 Jan 16.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-38227011
4.
toxCSM: comprehensive prediction of small molecule toxicity profiles.
Brief Bioinform
; 23(5)2022 09 20.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-35998885
5.
Identifying the molecular drivers of ALS-implicated missense mutations.
J Med Genet
; 60(5): 484-490, 2023 05.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-36180205
6.
Definition of the immune evasion-replication interface of rabies virus P protein.
PLoS Pathog
; 17(7): e1009729, 2021 07.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-34237115
7.
ThermoMutDB: a thermodynamic database for missense mutations.
Nucleic Acids Res
; 49(D1): D475-D479, 2021 01 08.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-33095862
8.
A metabolic signature for NADSYN1-dependent congenital NAD deficiency disorder.
J Clin Invest
; 134(4)2024 Feb 15.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-38357931
9.
Identifying Innate Resistance Hotspots for SARS-CoV-2 Antivirals Using In Silico Protein Techniques.
Genes (Basel)
; 14(9)2023 08 26.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-37761839
10.
Distinguishing between PTEN clinical phenotypes through mutation analysis.
Comput Struct Biotechnol J
; 19: 3097-3109, 2021.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-34141133
11.
Structure-guided machine learning prediction of drug resistance mutations in Abelson 1 kinase.
Comput Struct Biotechnol J
; 19: 5381-5391, 2021.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-34667533
12.
Identifying Genotype-Phenotype Correlations via Integrative Mutation Analysis.
Methods Mol Biol
; 2190: 1-32, 2021.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-32804359
13.
Combining structure and genomics to understand antimicrobial resistance.
Comput Struct Biotechnol J
; 18: 3377-3394, 2020.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-33294134
14.
Prediction of rifampicin resistance beyond the RRDR using structure-based machine learning approaches.
Sci Rep
; 10(1): 18120, 2020 10 22.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-33093532
15.
A Comprehensive Computational Platform to Guide Drug Development Using Graph-Based Signature Methods.
Methods Mol Biol
; 2112: 91-106, 2020.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-32006280
16.
Computational saturation mutagenesis to predict structural consequences of systematic mutations in the beta subunit of RNA polymerase in Mycobacterium leprae.
Comput Struct Biotechnol J
; 18: 271-286, 2020.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-32042379
17.
Exploring Protein Supersecondary Structure Through Changes in Protein Folding, Stability, and Flexibility.
Methods Mol Biol
; 1958: 173-185, 2019.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-30945219
18.
Understanding molecular consequences of putative drug resistant mutations in Mycobacterium tuberculosis.
Sci Rep
; 8(1): 15356, 2018 10 18.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-30337649
19.
Author Correction: Genome-wide analysis of multi- and extensively drug-resistant Mycobacterium tuberculosis.
Nat Genet
; 50(5): 764, 2018 05.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-29674744
20.
Genome-wide analysis of multi- and extensively drug-resistant Mycobacterium tuberculosis.
Nat Genet
; 50(2): 307-316, 2018 02.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-29358649