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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。
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【抗体デザイン】拡散モデルを使って、抗原結合抗体をデノボデザイン

拡散モデルを用いた抗体のデザイン手法を提案している論文です。
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【抗体デザイン】抗体の構造・配列生成を反復的に精緻化する手法、RefineGNNについて

抗体の構造・配列生成を反復的に精緻化する手法、RefineGNNを紹介します。
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【抗体デザイン】「抗体」と「自然言語」の共通点と相違点

言語学的特性をもとに、抗体に存在する規則を発見するために重要な要素を解説した論文を紹介します。