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首页> PLoS computational biology> eVIP2: Expression-based variant impact phenotyping to predict the function of gene variants.

eVIP2: Expression-based variant impact phenotyping to predict the function of gene variants.

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作者： Alexis M,Thornton ^[1] ; Lishan,Fang ^[2] ; April,Lo ^[3] ; Maria,McSharry ^[4] ; David,Haan ^[5] ; Casey,O'Brien ^[6] ; Alice H,Berger ^[6] ; Marios,Giannakis ^[1] ; Angela N,Brooks ^[2]

作者单位： Department of Biomolecular Engineering, University of California Santa Cruz, Santa Cruz, California, United States of America. ^[1] UCSC Genomics Institute, University of California Santa Cruz, Santa Cruz, California, United States of America. ^[2] Department of Medical Oncology, Dana-Farber Cancer Institute, Harvard Medical School, Boston, Massachusetts, United States of America. ^[3] Broad Institute of Massachusetts Institute of Technology and Harvard, Cambridge, Massachusetts, United States of America. ^[4] Department of Orthopedics, The Eight Affiliated Hospital of Sun Yat-sen University, Shenzhen, China. ^[5] Fred Hutchinson Cancer Research Center, Seattle, Washington, United States of America. ^[6]

主题词算法(Algorithms);结直肠肿瘤(Colorectal Neoplasms);遗传变异(Genetic Variation);基因组学(Genomics);HEK293细胞(HEK293 Cells);人类(Humans);MAP激酶信号系统(MAP Kinase Signaling System);模型, 遗传学(Models, Genetic);突变(Mutation);表型(Phenotype);泛素蛋白连接酶类(Ubiquitin-Protein Ligases)

DOI 10.1371/journal.pcbi.1009132

PMID 34214079

发布时间 2024-05-14

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PLoS computational biology

PLoS computational biology

2021年17卷7期

e1009132页

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