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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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【de novoデザイン】抗体骨格構造を生成する深層学習モデルIg-VAEを紹介

抗体構造を計算機デザインする深層学習モデル、Ig-VAEを提案した論文を紹介します。
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【de novoデザイン】拡散モデルを利用したタンパク質デザイン手法を紹介

"Diffusion Probabilistic Models"をタンパク質デザインに応用した手法を提案した論文です。
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【de novoデザイン】TERMを利用したタンパク質の計算機デザイン手法dTERMenを解説

TERMを用いて、タンパク質の設計をおこなう手法dTERMenを紹介します。
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【de novoデザイン】GVPによりタンパク質計算機デザインのGNNモデルを改良

Geometric Vector Perceptornsを活用したGNNモデル"GNN-GVP"でタンパク質の計算機デザインをする手法を紹介します。
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【de novoデザイン】GNNモデルの計算機デザイン手法”Structured Transformer”について

GNNモデルをベースのタンパク質計算機デザイン手法、Structured Transformerについて紹介します。
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【de novoデザイン】拡散モデルでタンパク質のスキャフォールドデザインができるProteinSGMを紹介

スコアベースのタンパク質構造生成モデルである、ProteinSGMについて紹介します。
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【de novoデザイン】タンパク質構造を直接座標で生成することができるVAEモデルを紹介

VAEベースのタンパク質構造生成モデルCoordVAEを紹介します。
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【de novoデザイン】TERMsを利用したグラフベースのタンパク質デザイン手法を紹介

既存のGNNモデルにTERMを活用した、タンパク質デザイン手法TERMinatorについて紹介します。
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【de novoデザイン】MaSIFを使ったバインダーデザイン手法を紹介

タンパク質間相互作用のデノボデザイン手法MaSIF-seedを提案した論文を紹介します。