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Improving accuracy, coverage, and sustainability of functional protein annotation in InterPro, Pfam and FunFam using Deep Learning methods PID 7012435

Improving accuracy, coverage, and sustainability of functional protein annotation in InterPro, Pfam and FunFam using Deep Learning methods PID 7012435
使用深度学习方法提高 InterPro、Pfam 和 FunFam 中功能蛋白注释的准确性、覆盖范围和可持续性 PID 7012435
批准号：
BB/X018563/1
负责人：
Christine Orengo
金额：
$16.68万
依托单位：
University College London
依托单位国家：
英国
项目类别：
Research Grant
财政年份：
2024
资助国家：
英国
项目状态：
未结题
起止时间：
2024 至 --
来源：
https://gtr.ukri.org/projects?ref=BB%2FX018563%2F1
关键词：
Improvingaccuracycoveragesustainabilityfunctional

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BBSRC-NSF/BIO: An AI-based domain classification platform for 200 million 3D-models of proteins to reveal protein evolution
  • 批准号：
    BB/Y001117/1
  • 项目类别：
    Research Grant
  • 资助金额：
    $34.21万
  • 财政年份：
    2024
  • 负责人：
    Christine Orengo
  • 依托单位：
    University College London
ProtFunAI: AI based methods for functional annotation of proteins in crop genomes
  • 批准号：
    BB/Y514044/1
  • 项目类别：
    Research Grant
  • 资助金额：
    $32.43万
  • 财政年份：
    2024
  • 负责人：
    Christine Orengo
  • 依托单位：
    University College London
Transforming the Structural Landscape of CATH to Aid Variant Analyses in Human and Agricultural Organisms and their Pathogens
  • 批准号：
    BB/W018802/1
  • 项目类别：
    Research Grant
  • 资助金额：
    $111.5万
  • 财政年份：
    2022
  • 负责人：
    Christine Orengo
  • 依托单位：
    University College London
Unlocking the chemical potential of plants: Predicting function from DNA sequence for complex enzyme superfamilies
  • 批准号：
    BB/V014722/1
  • 项目类别：
    Research Grant
  • 资助金额：
    $39.23万
  • 财政年份：
    2022
  • 负责人：
    Christine Orengo
  • 依托单位：
    University College London
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