DeepZyme: Learning Deep Representations of Enzymes for Predicting Catalytically-Beneficial Mutations

Informations projet

DeepZyme

N° de convention de subvention: 897414

DOI

10.3030/897414

Projet clôturé

Date de signature de la CE 28 Mars 2020

Date de début 1 Janvier 2021

Date de fin 31 Decembre 2022

Financé au titre de

• EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions

Coût total

€ 162 806,40

Contribution de l’UE

€ 162 806,40

Coordonné par

FREIE UNIVERSITAET BERLIN
Germany

CORDIS fournit des liens vers les livrables publics et les publications des projets HORIZON.

Les liens vers les livrables et les publications des projets du 7e PC, ainsi que les liens vers certains types de résultats spécifiques tels que les jeux de données et les logiciels, sont récupérés dynamiquement sur OpenAIRE .

Publications

Peer reviewed articles (1)

Synergistic inhibition of SARS-CoV-2 cell entry by otamixaban and covalent protease inhibitors: pre-clinical assessment of pharmacological and molecular properties.

Auteurs: Tim Hempel; Katarina Elez; Nadine Krüger; Lluís Raich; Jonathan H. Shrimp; Olga Danov; Danny Jonigk; Danny Jonigk; Armin Braun; Min Shen; Matthew D. Hall; Stefan Pöhlmann; Markus Hoffmann; Frank Noé; Frank Noé
Publié dans: Chemical Science, Numéro 1, 2021, ISSN 2041-6520
Éditeur: Royal Society of Chemistry
DOI: 10.1039/d1sc01494c