Rosetta:MSF:NN: Boosting performance of multi-state computational protein design with a neural network
Zhang, Yang, Nazet, Julian
, Lang, Elmar und Merkl, Rainer
(2021)
Rosetta:MSF:NN: Boosting performance of multi-state computational protein design with a neural network.
PLOS ONE 16 (8), e0256691.
Veröffentlichungsdatum dieses Volltextes: 29 Feb 2024 12:11
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Details
| Dokumentenart | Artikel | ||||
| Titel eines Journals oder einer Zeitschrift | PLOS ONE | ||||
| Verlag: | PLOS | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| Ort der Veröffentlichung: | SAN FRANCISCO | ||||
| Band: | 16 | ||||
| Nummer des Zeitschriftenheftes oder des Kapitels: | 8 | ||||
| Seitenbereich: | e0256691 | ||||
| Datum | 2021 | ||||
| Institutionen | Biologie und Vorklinische Medizin > Institut für Biophysik und physikalische Biochemie > Prof. Dr. Elmar Lang | ||||
| Identifikationsnummer |
| ||||
| Stichwörter / Keywords | ENERGY FUNCTIONS; PREDICTION; EPISTASIS; SPECIFICITY; STABILITY; EVOLUTION; | ||||
| Dewey-Dezimal-Klassifikation | 500 Naturwissenschaften und Mathematik > 570 Biowissenschaften, Biologie | ||||
| Status | Veröffentlicht | ||||
| Begutachtet | Ja, diese Version wurde begutachtet | ||||
| An der Universität Regensburg entstanden | Ja | ||||
| Dokumenten-ID | 55689 |
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