Nature | Methods 日本語 フォロー DeepMVP：高品質データで訓練された深層学習モデルは、PTM部位とバリアント誘発性変化を正確に予測します DeepMVPは、リン酸化、アセチル化、メチル化、スモイリレーション、ユビキチン化、N-グリコシル化の6つの修飾タイプにわたるPTM部位およびバリアント誘発性変化を予測するための深層学習フレームワークです。 DeepMVP: deep learning models trained on high-quality data accurately predict PTM sites and variant-induced alterations nature.com
