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【抗体デザイン】拡散モデルを用いた “State-of-the-art” のデザイン手法を紹介します!

抗体の配列設計手法 AbDesignと、抗原ドッキング手法 AbDock を用いて、抗体の構造予測や抗原親和性増強をおこなう手法を紹介します!
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【抗体スクリーニング】不要なエピトープバインダーを取り除くデコイタンパク質デザインのコツ

標的エピトープに結合するバインダーを、優先的にスクリーニングで選抜するための方法論を紹介します!
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【抗体】インフルエンザ抗体のエピトープを予測する言語モデル mBLM について

抗体データセットに基づく深層学習大規模言語モデルを活用して、抗インフルエンザ HA 抗体の特性理解やエピトープ予測を行う手法を紹介します!
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【抗体デザイン】インシリコデザインで、高度な特徴量の解析は不要

言語モデルとファージディスプレイパニングのデータを活用して、抗体の親和性増強のための改変探索を行う手法を紹介します!
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【抗体モデル】最先端の構造予測モデル BALM について

Bio-inspired Antibody Language Model (BALM) と呼ばれる構造予測モデルを紹介します!
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【抗体構造予測】AF2 と言語モデルを融合! H3-OPTの構造予測成績を紹介

抗体のH3構造予測の新手法 H3-OPT について報告した論文です。
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【抗体デザイン】GearBind で高親和性抗体の改変探索

インシリコで抗体の親和性を増強する改変を予測するモデル GearBind を紹介します!
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【抗体デザイン】AbDiffuser:拡散モデルでHER2抗体の配列を再設計

APMixer というアーキテクチャを利用した抗体のリデザイン手法について紹介します!
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【AlphaFold】抗体・抗原複合体予測の最新ベンチマーク

AlphaFold による抗体・抗原複合体モデルの予測精度について検証した論文を紹介します!
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【抗体デザイン】既存の学習モデルを再活用、モデルリプログラミングとは

モデルリプログラミング (MR) という手法を使って抗体の CDR デザインを試みた文献を紹介します!