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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】トランスフォーマーベースの深層学習モデルでタンパク質デザイン

大規模なタンパク質の構造データベースからモデルを構築して、天然のタンパク質の特徴を持ちながら進化的に無関係な配列を生成する手法(ProtGPT2)を紹介します。
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【抗体】機械学習を活用した、抗体の開発適性評価手法まとめ

機械学習を活用した抗体デザイン手法をまとめたレビュー論文を紹介します。
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【深層学習】分子間相互作用の高精度予測手法MaSIFとは

深層学習を用いた分子間相互作用予測手法である、MaSIFを提案した論文を紹介します。
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【de novo design】ついにバインダーデザインが深層学習でも可能に

タンパク質間相互作用モチーフをデザインための、イメージキャプションアルゴリズムを利用した深層学習手法iNNterfaceDesignを紹介します。
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【エピトープ予測】深層学習モデルScanNetで、タンパク質の結合部位を予測

深層学習モデルScanNetを利用して、タンパク質間相互作用の結合部位を予測する方法を紹介します。
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【de novo design】「Image Outpainting」を応用したタンパク質のデザイン手法を紹介

「Image Outpainting」の手法を利用して、タンパク質をデザインした報告を紹介します。
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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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【抗体de novoデザイン】CNNを利用した抗原結合抗体の分類モデル

抗原結合抗体を判定する深層学習モデル、DLAB-Reを紹介します。
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【抗体de novoデザイン】深層学習を活用した抗体H3デザイン手法

深層学習を活用した解析フレームワークを利用して、抗体のHCDR3をin silicoでデザインする手法を紹介します。