Predicting mutant outcome by combining deep mutational scanning and machine learning.

Sarfati, Hagit; Naftaly, Si; Papo, Niv; Keasar, Chen

Sarfati, Hagit; Naftaly, Si; Papo, Niv; Keasar, Chen.

Afiliación

Sarfati H; Department of Computer Science, Ben-Gurion University of the Negev, Be'er Sheva, Israel.
Naftaly S; Avram and Stella Goldstein-Goren Department of Biotechnology Engineering and the National Institute of Biotechnology in the Negev, Ben-Gurion University of the Negev, Be'er Sheva, Israel.
Papo N; Avram and Stella Goldstein-Goren Department of Biotechnology Engineering and the National Institute of Biotechnology in the Negev, Ben-Gurion University of the Negev, Be'er Sheva, Israel.
Keasar C; Department of Computer Science, Ben-Gurion University of the Negev, Be'er Sheva, Israel.

Proteins ; 90(1): 45-57, 2022 01.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-34293212

Asunto(s)

Análisis Mutacional de ADN/métodos; Secuenciación de Nucleótidos de Alto Rendimiento/métodos; Aprendizaje Automático; Mutación/genética; Proteínas; Algoritmos; Biología Computacional/métodos; Modelos Estadísticos; Mapas de Interacción de Proteínas; Proteínas/química; Proteínas/genética; Proteínas/metabolismo

Palabras clave

deep mutational scanning; machine learning; mutant outcome; prediction; protein library; protein-protein interactions; random forest; specificity; structural features; structural stability

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Texto completo: 1 Banco de datos: MEDLINE Asunto principal: Análisis Mutacional de ADN / Proteínas / Secuenciación de Nucleótidos de Alto Rendimiento / Aprendizaje Automático / Mutación Tipo de estudio: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Idioma: En Año: 2022 Tipo del documento: Article

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