2022-11

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“Structured interaction motifs”で、抗原抗体相互作用を低次元に表現

Structural interaction motifsと呼称する独自の表現方法で、抗原抗体相互作用の特徴を低次元で効率的に表すことを試みた論文を紹介します。
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Graph Attention Networksを利用したエピトープ・パラトープ予測手法 PECAN

筆者らは、抗体と抗原の両方の結合界面(パラトープとエピトープ)を予測できる、グラフニューラルネットワークを利用した深層学習フレームワーク (PECAN) について紹介します。
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Fold2Seqを抗体デザインに適用

Fold2Seqを抗体デザインに適用した事例を紹介します。
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タンパク質の「フォールド」から「配列」を生成

タンパク質の「フォールド」から「アミノ酸配列」を予測する手法、Fold2Seqを紹介します。
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深層学習だけで、HCDR3の構造を予測

抗体のHCDR3構造を、配列から予測するための手法 SimpleDH3を提案している論文を紹介します。
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非特異結合抗体をファージディスプレイで分類する方法

ファージディスプレイから取得した配列データをもとに、深層学習モデルを用いて、非特異結合抗体を分類する手法を紹介します。
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ゼロショットラーニング x タンパク質活性予測

タンパク質変異効果予測を、大規模なタンパク質言語モデルを利用して、ゼロショットラーニングできるか検証した論文を紹介します。
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Equivariant Neural Networksで抗体デザインに挑戦

抗原・抗体複合体のドッキング予測とデザインのため、Hierarchical Equivariant Refinement Network (HERN)を提案した論文を紹介します。
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【抗体デザイン】深層学習を利用した抗体のヒト化モデルBioPhiとは

抗体のヒト化スコアの算出と、ヒト化デザインを計算機で行うためのプラットフォームBioPhiを紹介しています。
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【抗体デザイン】”Active Learning”を使って抗体設計に挑戦

抗体工学の予測・生成モデルに"active learning"を利用した実施例です。