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【抗体デザイン】”Active Learning”を使って抗体設計に挑戦

抗体工学の予測・生成モデルに"active learning"を利用した実施例です。
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【抗体デザイン】拡散モデルを使って、抗原結合抗体をデノボデザイン

拡散モデルを用いた抗体のデザイン手法を提案している論文です。
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【抗体デザイン】抗体の構造・配列生成を反復的に精緻化する手法、RefineGNNについて

抗体の構造・配列生成を反復的に精緻化する手法、RefineGNNを紹介します。
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【抗体デザイン】「抗体」と「自然言語」の共通点と相違点

言語学的特性をもとに、抗体に存在する規則を発見するために重要な要素を解説した論文を紹介します。
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【抗体デザイン】免疫ライブラリを使って、結合抗体を分類・生成する深層学習モデル

抗体のスクリーニングデータを使って、抗原結合抗体を分類・生成するモデルを紹介します。
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【抗体デザイン】Q学習を利用したH3の抗体最適化手法を紹介

Q学習による深層強化学習を利用して、抗体のデザインを試みた論文を紹介します。
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【抗体デザイン】OptMAVEn-2.0で、SARS-CoV-2抗体をデザイン

OptMAVEn-2.0を用いた抗体デザインの実施例として、SARS-CoV-2 RBDに対する結合抗体の取得事例を紹介します。
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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。