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【抗体デザイン】抗原・抗体相互作用の特徴を網羅的に解析!

抗原・抗体相互作用の特徴を網羅的に解析したデータを紹介します!
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各種配列設計手法を徹底比較!(2)

大規模なベンチマークデータを用いて、配列デザイン手法の性能を比較した論文を紹介します!
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【配列デザイン】各種配列設計手法を徹底比較!

配列デザイン手法の性能をベンチマークした論文を紹介します!
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【抗体デザイン】結合アッセイデータと天然性を指標に、活性の高い抗体配列をデザインする深層学習を紹介!

実験データと深層学習モデルの組み合わせで抗体の親和性増強を行う手法を紹介します!
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【抗体】抗体の抗原結合親和性を予測する深層学習モデル DG-Affinity とは。

抗体の抗原結合親和性を予測する深層学習モデル DG-Affinity を紹介します!
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【抗体デザイン】AB-Bind:抗体の変異体を解析したデータベースを紹介!

32種類の抗原抗体複合体、1101個の変異体のデータが格納されたデータベースである AB-Bind を利用して、抗体の変異デザインと活性の関係性について考察した論文を紹介します!
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【配列デザイン】超高速に配列デザイン可能な PiFoldを紹介!

タンパク質の新規配列デザイン手法 PiFold について解説します!
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【配列デザイン】低分子結合まで応用範囲を拡大! LigandMPNN とは

低分子リガンドに結合するタンパク質の配列設計ができる深層学習モデル、LigandMPNN について紹介します!
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AIベースのドッキング手法は、物理的に妥当なポーズの生成や新規配列への一般化が難しいかも?

物理・化学的な指標をもとに既存のドッキング予測手法をベンチマークするための評価パッケージ PoseBusters について紹介します!
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デノボタンパク質デザインにより、ナノポアタンパク質のサイズと形状を自由自在に

新規プロテインデザインを使用して、特定のサイズと形状を持つ伝導性ナノポアを創出した研究を紹介します!