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J-GLOBAL ID：202102229534217932   Reference number：21A0033422

SSSCPreds: Deep Neural Network-Based Software for the Prediction of Conformational Variability and Application to SARS-CoV-2

SSSCPreds:立体配座可変性の予測とSARS-CoV-2への応用のための深層ニューラルネットワークベースソフトウェア【JST・京大機械翻訳】

Author (4)： Izumi Hiroshi (National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST), AIST Tsukuba West, Ibaraki, Japan) ,  Nafie Laurence A. (Department of Chemistry, Syracuse University, New York, United States) ,  Nafie Laurence A. (BioTools Inc., Florida, United States) ,  Dukor Rina K. (BioTools Inc., Florida, United States)
Material： ACS Omega
Volume： 5  Issue： 47  Page： 30556-30567  Publication year： 2020 
JST Material Number： W5044A  ISSN： 2470-1343  Document type： Article
Article type： 原著論文  Country of issue： United States (USA)  Language： ENGLISH (EN)

Abstract/Point： Amino acid mutations that impr...

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Thesaurus term： algorithm ,  *steric conformation ,  keyword ,  rigidity ,  *neural network(biomodel) ,  amino acid ,  antibody ,  protein ,  phenotype ,  subunit ,  targeting
Semi thesaurus term： 結合親和性 ,  アミノ酸変異 ,  ワクチン開発 ,  配座柔軟性 , 【Automatic Indexing@JST】

JST classification (2)： Molecular and genetic information processing  (JE15040B) ,  Molecular structure  (EB03020Y)

Terms in the title (7)： 立体配座 ,  可変性 ,  予測 ,  SARS-CoV-2 ,  応用 ,  深層ニューラルネットワーク ,  ソフトウェア