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【バインダーデザイン】MDシミュレーションで生成した訓練データを活用してMonobodyをデザイン

深層生成モデルを利用して、Monobody型のバインダーをデザインする手法"Sculptor"を紹介します。
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【抗体】新しい深層生成モデルでH3配列をサンプリング

multi-segment preserving samplingという深層生成モデルを提案して、抗体のH3デザインに応用した論文です。
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【AlphaFold】バインダーデザインの精度を向上させるAF2とProteinMPNNの役割

AF2やProteinMPNNを使うことで、バインダーのデザイン精度を向上させることができることを実証しています。
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【抗体デザイン】BERTとGNNを組み合わせた抗体のデザイン手法、AbBERT-HMPNとは

BERTとHMPNを接続して抗体のH3をデザインする手法、AbBERT-HMPNを紹介した論文を紹介します。
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【抗体デザイン】抗原に結合するH3をデノボでデザインできる手法が深層学習でついに誕生!

CDRの配列と3次元構造を同時に生成できるモデルMEANを紹介します。
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【Rosetta】モチーフグラフティングの決定版、Rosetta FunFolDesとは

非連続な複数のセグメントモチーフをスキャフォールドに移植できる手法FunFolDesについて解説します。
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【Rosetta】超入門!フラグメントアセンブリによるタンパク質構造予測

モンテカルロサンプリングによりフラグメントをアセンブルする戦略で、タンパク質の構造を予測する手法について紹介します。
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【Rosetta】柔軟に骨格構造にモチーフを移植できるプロトコル、”Fold From Loops”とは

Rosettaで、特定のエピトープ構造をスキャフォールドにグラフトするプロトコル、"Fold From Loops" (FFL)について紹介します。
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【Rosetta】結合モチーフをグラフティングする手法、”MotifGraft mover”を解説

標的タンパク質に対して結合するバインダーペプチドを、スキャフォールドへグラフティングする"MotifGraft mover"について、解説します。
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【Rosetta】テキストファイルひとつでデザインできる!RosettaRemodelというインターフェースについて

Rosettaに実装された、タンパク質をデザインするための統一インターフェースである、RosettaRemodelについて紹介します。
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