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准确地预测突变对蛋白质和RNA稳定性和功能的影响是构成生物学的长期问题。实现此目标将对诸如蛋白质设计等大量应用有益（Coluzza 2017，Pucci等人。2022），遗传变异的解释（Gerasimavicius等人2020，Iqbal等。 2020）和抗生素耐药性（Woodford and Ellington 2007）。 通过下一代测序技术的发展，可以利用过去十年来提供的大量序列，以估计突变的EF效果。 的确，同源蛋白或RNA的多个SE验证比对（MSA）中的保守位点通常在功能或结构上重要的位点表征。 因此，这些位点的突变不能很好地耐受，并且在进化过程中通常被去除。2020，Iqbal等。2020）和抗生素耐药性（Woodford and Ellington 2007）。通过下一代测序技术的发展，可以利用过去十年来提供的大量序列，以估计突变的EF效果。的确，同源蛋白或RNA的多个SE验证比对（MSA）中的保守位点通常在功能或结构上重要的位点表征。因此，这些位点的突变不能很好地耐受，并且在进化过程中通常被去除。
pycofits-评估RNA和蛋白质序列的健身景观
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