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高スループットシーケンスデータからタンパク質–リガンド（特に転写因子とDNA）結合の親和性を、物理的に解釈可能な形で推定する新しい機械学習フレームワーク「ProBound」を紹介します！
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マニュアルでキュレーションした改良データセットを活用して、タンパク質間相互作用の強度を予測するモデルを開発した論文を紹介します！
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結合親和性予測のための既存の機械学習モデルが、どのような特徴量を用いて親和性を予測しているのか、そのメカニズムについて解析した論文を紹介します！