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Rosettaのエネルギー関数まとめ

Rosettaで使用されるエネルギー関数において参照される、各エネルギー項の算出式を主に解説した論文を紹介します。
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抗ウイルス薬の包括的データベースを機械学習で分析

ウイルスに対するワクチン・抗体・化合物の情報を、vitroの活性から知見情報まで、多面的かつ網羅的に格納したデータベースを紹介します。
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深層学習を活用した結合界面予測手法PINetとは

深層学習を活用して、特定のリガンド・レセプター間の相互作用界面領域を予測するための手法、PINetを提案した論文を紹介します。
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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。