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J-GLOBAL ID：202002285381243840   整理番号：20A1034523

蛋白質工学のための進化的文脈統合ディープシーケンスモデリング【JST・京大機械翻訳】

Evolutionary Context-Integrated Deep Sequence Modeling for Protein Engineering

著者 (8件)： Luo Yunan (Department of Computer Science, University of Illinois at Urbana-Champaign, Urbana, USA) ,  Vo Lam (Department of Chemical and Biomolecular Engineering, University of Illinois at Urbana-Champaign, Urbana, USA) ,  Ding Hantian (Department of Computer Science, University of Illinois at Urbana-Champaign, Urbana, USA) ,  Su Yufeng (Department of Computer Science, University of Illinois at Urbana-Champaign, Urbana, USA) ,  Liu Yang (Department of Computer Science, University of Illinois at Urbana-Champaign, Urbana, USA) ,  Qian Wesley Wei (Department of Computer Science, University of Illinois at Urbana-Champaign, Urbana, USA) ,  Zhao Huimin (Department of Chemical and Biomolecular Engineering, University of Illinois at Urbana-Champaign, Urbana, USA) ,  Peng Jian (Department of Computer Science, University of Illinois at Urbana-Champaign, Urbana, USA)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 12074  ページ： 261-263  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 蛋白質工学は,改良または新規機能を有する蛋白質を設計することを探求する。合理的な設計と指向進化アプローチと比較して,機械学習ガイドアプローチは,より効果的に適合性景観を横断し,エンジニアリングを加速し,実験コストと努力を低減するための有望性を保持する。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *タンパク質 ,  適応性 ,  *タンパク質工学 ,  機械学習

分類 (5件)： 蛋白質・ペプチド一般  (EB03010N) ,  化学合成  (EB03030J) ,  分子・遺伝情報処理  (JE15040B) ,  分子構造  (EB03020Y) ,  進化論一般  (EC03010Q)

タイトルに関連する用語 (4件)： 蛋白質工学 ,  進化 ,  文脈 ,  統合