Data-Efficient Exploration of Enzyme Function Using Family-Specific Machine Learning
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि सघन, परिवार-विशिष्ट प्रयोगात्मक स्क्रीनिंग को लक्षित, अनुक्रम-आधारित डीप लर्निंग के साथ एकीकृत करने से एक डेटा-कुशल खोज रणनीति निर्मित होती है जो उच्च-प्रदर्शन वाले एंजाइम वेरिएंट की पहचान करने में सामान्यज्ञ फाउंडेशन मॉडलों की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करती है और संरचना-कार्य संबंधों में यांत्रिक अंतर्दृष्टि प्रदान करती है।