Effective sequence-to-expression prediction for a model membrane protein using machine learning and computational protein design
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि एक मेम्ब्रेन प्रोटीन के 12,000 से अधिक डिज़ाइन किए गए वेरिएंट्स के नियंत्रित डेटासेट पर प्रशिक्षित सुपरवाइज्ड मशीन लर्निंग, *E. coli* में अभिव्यक्ति (expression) स्तरों की सटीक भविष्यवाणी कर सकती है और शुद्धिकरण उपज (purification yield) में 8 गुना वृद्धि प्राप्त करने के लिए प्रोटीन इंजीनियरिंग का मार्गदर्शन कर सकती है।