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37.090 Titel < 1990
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1. Gelman, Sam: Neural networks to learn protein sequence-function relationships from deep mutational scanning data. -
United States: National Academy of Sciences, 2021
In: Proceedings of the National Academy of Sciences - PNAS. (2021), ISSN 0027-8424
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2. Bateman, Alex: UniProt: the Universal Protein Knowledgebase in 2023. -
England: Oxford University Press, 2023
In: Nucleic acids research. (2023) S. D523-D531, ISSN 0305-1048
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3. Das, Suman: Comparative roles of charge, π, and hydrophobic interactions in sequence-dependent phase separation of intrinsically disordered proteins. -
United States: National Academy of Sciences, 2020
In: Proceedings of the National Academy of Sciences - PNAS. (2020) S. 28795-28805, ISSN 0027-8424
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4. Lu, Shennan: CDD/SPARCLE: the conserved domain database in 2020. -
England: Oxford University Press, 2020
In: Nucleic acids research. (2020) S. D265-D268, ISSN 0305-1048
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5. Anand, Namrata: Protein sequence design with a learned potential. -
England: Nature Publishing Group, 2022
In: Nature communications. (2022) S. 746-746, ISSN 2041-1723
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6. Paysan-Lafosse, Typhaine: InterPro in 2022. -
England: Oxford University Press, 2023
In: Nucleic acids research. (2023) S. D418-D427, ISSN 0305-1048
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7. Lin, Zeming: Evolutionary-scale prediction of atomic-level protein structure with a language model. -
United States: The American Association for the Advancement of Science, 2023
In: Science (American Association for the Advancement of Science). (2023) S. 1123-1130, ISSN 0036-8075
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8. Blum, Matthias: The InterPro protein families and domains database: 20 years on. -
England: Oxford University Press, 2021
In: Nucleic acids research. (2021) S. D344-D354, ISSN 0305-1048
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9. Dauparas, J: Robust deep learning-based protein sequence design using ProteinMPNN. -
United States: The American Association for the Advancement of Science, 2022
In: Science (American Association for the Advancement of Science). (2022) S. 49-56, ISSN 0036-8075
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10. Menzel, Peter: Fast and sensitive taxonomic classification for metagenomics with Kaiju. -
England: Nature Publishing Group, 2016
In: Nature communications. (2016) S. 11257-11257, ISSN 2041-1723
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11. Wang, Yuqi: A crowdsourcing open platform for literature curation in UniProt. -
United States: Public Library of Science, 2021
In: PLoS biology. (2021) S. e3001464-e3001464, ISSN 1545-7885
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12. Luo, Yunan: ECNet is an evolutionary context-integrated deep learning framework for protein engineering. -
England: Nature Publishing Group, 2021
In: Nature communications. (2021) S. 5743-14, ISSN 2041-1723
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13. Chu, Alexander E.: An all-atom protein generative model. -
Washington: National Academy of Sciences, 2024
In: Proceedings of the National Academy of Sciences - PNAS. (2024) S. 1, ISSN 0027-8424
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14. Ferruz, Noelia: ProtGPT2 is a deep unsupervised language model for protein design. -
London: Nature Publishing Group, 2022
In: Nature communications. (2022) S. 4348-4348, ISSN 2041-1723
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15. Denisov, Ilia G: Nanodiscs in Membrane Biochemistry and Biophysics. -
United States: American Chemical Society, 2017
In: Chemical reviews. (2017) S. 4669-4713, ISSN 0009-2665
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16. Varadi, Mihaly: AlphaFold Protein Structure Database: massively expanding the structural coverage of protein-sequence space with high-accuracy models. -
England: Oxford University Press, 2022
In: Nucleic acids research. (2022) S. D439-D444, ISSN 0305-1048
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17. Mayr, Christine: What Are 3' UTRs Doing?. -
United States: Cold Spring Harbor Laboratory Press, 2019
In: Cold Spring Harbor perspectives in biology. (2019) S. a034728, ISSN 1943-0264
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18. Perez-Riverol, Yasset: The PRIDE database resources in 2022: a hub for mass spectrometry-based proteomics evidences. -
England: Oxford University Press, 2022
In: Nucleic acids research. (2022) S. D543-D552, ISSN 0305-1048
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19. Gil, Carmen: COVID-19: Drug Targets and Potential Treatments. -
United States: American Chemical Society, 2020
In: Journal of medicinal chemistry. (2020) S. 12359-12386, ISSN 0022-2623
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20. Feldgarden, Michael: AMRFinderPlus and the Reference Gene Catalog facilitate examination of the genomic links among antimicrobial resistance, stress response, and virulence. -
London: Nature Publishing Group, 2021
In: Scientific reports. (2021) S. 12728-12728, ISSN 2045-2322
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