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【抗体デザイン】ベイズ最適化を利用した抗体最適化手法AntBOについて

ベイズ最適化で高親和性抗体を計算機デザインする手法、AntBOについて紹介します。
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【抗体デザイン】CDRへのグラフティングアプローチで結合抗体をデザインする手法

標的抗原に結合するペプチドモチーフを抗体のCDRにグラフティングすることで、結合抗体デザインした実施例を紹介します。
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【de novoデザイン】自己回帰モデルで、効率的に結合抗体を取得できるライブラリをデザイン

自然言語処理を適用した深層学習モデルを利用して、抗体ライブラリをデザインする手法を紹介します。
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【抗体デザイン】RNNによる抗体構造予測・デザインツールDeepAbを紹介

抗体構造を予測するための深層学習手法である、DeepAbを紹介します。
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【抗体デザイン】抗体デザインもトランスフォーマーベースの深層学習モデルで

抗体配列を生成する深層学習モデル ImmunoglobulinLanguageModel(IgLM)について紹介します。
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【de novoデザイン】「抗体」に「幻覚」を、FvHallucinatorの概要について

抗体配列をデザインする手法、FvHallucinatorを提案した論文を紹介します。
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【構造予測】RoseTTAFoldを抗体構造予測に適応すると・・・

タンパク質構造予測のための深層学習モデルRoseTTAFoldを、抗体の構造予測に適応したときの予測精度を、従来のホモロジーモデリング手法と比較評価した論文を紹介します。
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【構造予測】VHH抗体のin silico構造予測手法まとめ

VHHの構造予測手法についての総説を紹介します。
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【エピトープ予測】深層学習モデルを利用した抗体エピトープ予測手法を解説

抗体のエピトープを、既存の構造データセットを利用した深層学習モデルを活用して、予測する手法を提案している論文を紹介します。
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【ドッキング】実験情報を活用したタンパク質ドッキングシミュレーション手法(原著編)

事前に取得したエピトープ情報をもとに、抗体・抗原複合体構造のドッキングモデルを作成する手法について紹介します。