Machine learning framework for cost effective deep mutational scanning through targeted substitution profiling

Abstract Background Deep mutational scanning (DMS) provides comprehensive maps of protein variant effects but remains experimentally intensive. Machine learning (ML) approaches have the potential to reduce experimental burden of DMS by predicting the functional impact of substitutions from limited d...

Ամբողջական նկարագրություն

Մատենագիտական մանրամասներ

Հիմնական հեղինակներ:	Emily Morgan, Shaylyn Govender, Prashant Singh, Ian Goodfellow, Stephen C. Graham, Nigel T. Bishop, Özlem Tastan Bishop
Ձևաչափ:	Artigo
Լեզու:	Inglês
Հրապարակվել է:	BMC 2026-05-01
Շարք:	BMC Bioinformatics
Խորագրեր:	Brute-force approach Deep mutational scanning Random Forest Support vector machine Zero-shot prediction
Առցանց հասանելիություն:	https://doi.org/10.1186/s12859-026-06473-5
Ցուցիչներ:	Ավելացրեք ցուցիչ Չկան պիտակներ, Եղեք առաջինը, ով նշում է այս գրառումը!