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【バインダーデザイン】MDシミュレーションで生成した訓練データを活用してMonobodyをデザイン

深層生成モデルを利用して、Monobody型のバインダーをデザインする手法"Sculptor"を紹介します。
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【遺伝子オントロジー】配列からタンパク質の機能を説明する文書生成技術を紹介!

タンパク質の配列情報から、その機能を説明するテキストを生成する、深層学習モデルについて紹介します。
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【グラフニューラルネットワーク】タンパク質構造をグラフ表現するためのPythonモジュールGrapheinについて

生物学的なデータを機械学習に供するためのグラフ表現を、柔軟かつ簡便におこなうためのPythonライブラリ、Grapheinを紹介した論文です。
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【抗体】新しい深層生成モデルでH3配列をサンプリング

multi-segment preserving samplingという深層生成モデルを提案して、抗体のH3デザインに応用した論文です。
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【AlphaFold】バインダーデザインの精度を向上させるAF2とProteinMPNNの役割

AF2やProteinMPNNを使うことで、バインダーのデザイン精度を向上させることができることを実証しています。
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【BERT】SAR2-CoV-2 binderを深層学習で予測!AlphaSeqデータを用いたモデル学習

SAR2-CoV-2 binderを予測する深層学習モデルについて紹介します。
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【抗体デザイン】BERTとGNNを組み合わせた抗体のデザイン手法、AbBERT-HMPNとは

BERTとHMPNを接続して抗体のH3をデザインする手法、AbBERT-HMPNを紹介した論文を紹介します。
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【Pre-taining Language Model】抗体の事前学習言語モデルを総括!

抗体に特化した既知の自然言語事前学習モデル(Pre-trained Antibody Language Models, PALM) についてベンチマークし、一般的なタンパク質を訓練データとする事前学習モデル (Pre-trained Protein Language Models, PPLM) との違いについて考察した論文を紹介します。
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【抗体デザイン】抗原に結合するH3をデノボでデザインできる手法が深層学習でついに誕生!

CDRの配列と3次元構造を同時に生成できるモデルMEANを紹介します。
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【Rosetta】モチーフグラフティングの決定版、Rosetta FunFolDesとは

非連続な複数のセグメントモチーフをスキャフォールドに移植できる手法FunFolDesについて解説します。