Articles IgPose：生成データ拡張で抗体–抗原結合予測を強化する新しい計算フレームワーク
生成データ拡張と幾何学GNNを組み合わせ、抗体–抗原結合予測の精度と汎化性能を高めたIgPoseを解説します！
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Articles AIベースのドッキング手法は、物理的に妥当なポーズの生成や新規配列への一般化が難しいかも？
物理・化学的な指標をもとに既存のドッキング予測手法をベンチマークするための評価パッケージ PoseBusters について紹介します！
Articles 【ドッキング】エピトープ情報を拘束条件に利用した抗VEGFR抗体の複合体予測
事前に同定された抗VEGFR2抗体の複合体構造を、実験データと計算手法を組み合わせて予測した実施例を紹介します。
Articles 【ドッキング】実験情報を活用したタンパク質ドッキングシミュレーション手法（原著編）
事前に取得したエピトープ情報をもとに、抗体・抗原複合体構造のドッキングモデルを作成する手法について紹介します。
Articles 【ドッキング】抗体・抗原相互作用における各ドッキングシミュレーション手法の精度を徹底比較
ドッキングシミュレーションの精度検証のためのベンチマークデータセットの作成と、それを用いた各ドッキングアルゴリズムの精度比較検証結果を紹介します。
Articles 【ドッキング】実験情報を活用してドッキング精度を改善
実験データを活用してドッキングシミュレーションの精度を向上する手法について紹介します。
Articles 【ドッキング】最新のドッキング手法を一挙に紹介
CASP-CAPRIの事例を中心に、タンパク質間相互作用を予測するドッキング手法の適応例と精度について紹介します。
Articles 【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。