AlphaMissense

深度学习开发编程变异效应

AlphaMissense使用先進的計算方法和龐大的蛋白質資訊資料庫預測錯義突變對蛋白質功能的影響，使研究人員能夠進行準確、高效的變異分析。

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作者:LoRA

收錄時間:2024年12月23日

訪問量:7769

計價模式:Free

簡介

AlphaMissense是一個開源的蛋白質變異效應預測模型,可以為所有可能的人類氨基酸替代預測功能影響。它利用深度學習在蛋白質序列層面進行預測,不需要實驗結構資訊。 AlphaMissense可以準確預測細胞實驗驗證過的致病性變異的功能影響,對藥物設計和遺傳性疾病研究具有重要意義。

需求人群：

["藥物設計","遺傳性疾病研究","蛋白質工程"]

使用場景範例：

利用AlphaMissense對BRCA1基因的未知變異進行預測,判斷其致病性

使用AlphaMissense預測GPCR受體蛋白胺基酸置換後對配體親和力的影響

基於AlphaMissense結果設計BRCA1蛋白變異體用於結構生物學研究

產品特色：

利用深度學習預測胺基酸置換的功能影響

不需要蛋白結構資訊,僅基於序列進行預測

提供所有可能的人類氨基酸置換的預測結果

AlphaMissense的替代品

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