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A Deep Learning approach predicts the impact of point mutations in intronic flanking regions on micro-exon splicing definition
Lucas F. DaSilva, Ana C. Tahira, Vinicius Mesel, View ORCID ProfileSergio Verjovski-Almeida
doi: https://doi.org/10.1101/868786
Lucas F. DaSilva
1Laboratório de Expressão Gênica em Eucariotos, Instituto Butantan, São Paulo, SP, Brazil
2Departamento de Bioquímica, Instituto de Química, Universidade de São Paulo, São Paulo, SP, Brazil
Ana C. Tahira
1Laboratório de Expressão Gênica em Eucariotos, Instituto Butantan, São Paulo, SP, Brazil
Vinicius Mesel
1Laboratório de Expressão Gênica em Eucariotos, Instituto Butantan, São Paulo, SP, Brazil
Sergio Verjovski-Almeida
1Laboratório de Expressão Gênica em Eucariotos, Instituto Butantan, São Paulo, SP, Brazil
2Departamento de Bioquímica, Instituto de Química, Universidade de São Paulo, São Paulo, SP, Brazil

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Posted December 07, 2019.
A Deep Learning approach predicts the impact of point mutations in intronic flanking regions on micro-exon splicing definition
Lucas F. DaSilva, Ana C. Tahira, Vinicius Mesel, Sergio Verjovski-Almeida
bioRxiv 868786; doi: https://doi.org/10.1101/868786
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