2022-06

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【de novo design】DeepDreamのパターン検出・生成技術を活用して、タンパク質にも「幻覚」を。

DeepDreamで適応された「hallucination」を活用して、タンパク質をde novoデザインした報告です。
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【マインドマップ】XMindで論文情報整理

マインドマップを作成するツールであるXMindの使用感についてレビューします。また本記事を整理したマインドマップを作成したので、ぜひご覧ください。
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【AlphaFold】De novo binder designも可能!? AlphaFold応用事例紹介

AlphaFoldを用いたタンパク質デザイン事例について紹介します。
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【AlphaFold】深層学習によるタンパク質構造予測手法を利用した分子デザイン

AlphaFoldを利用したタンパク質デザイン手法について紹介します。
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【Rosetta】エネルギーランドスケープの重要性と、trRosettaの威力

trRosettaによるタンパク質デザイン手法が、大域的なエネルギーランドスケープに対して最適な構造を提案する能力があることを示した論文を紹介します。
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【Rosetta】深層学習構造予測モデルtrRosettaの実態

タンパク質構造予測手法のひとつであるtrRosettaと、予測における残基間配向の重要性について紹介します。
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【ドッキング】エピトープ情報を拘束条件に利用した抗VEGFR抗体の複合体予測

事前に同定された抗VEGFR2抗体の複合体構造を、実験データと計算手法を組み合わせて予測した実施例を紹介します。
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【エピトープ予測】深層学習モデルを利用した抗体エピトープ予測手法を解説

抗体のエピトープを、既存の構造データセットを利用した深層学習モデルを活用して、予測する手法を提案している論文を紹介します。
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【ドッキング】実験情報を活用したタンパク質ドッキングシミュレーション手法(原著編)

事前に取得したエピトープ情報をもとに、抗体・抗原複合体構造のドッキングモデルを作成する手法について紹介します。
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【ドッキング】抗体・抗原相互作用における各ドッキングシミュレーション手法の精度を徹底比較

ドッキングシミュレーションの精度検証のためのベンチマークデータセットの作成と、それを用いた各ドッキングアルゴリズムの精度比較検証結果を紹介します。