Articles 【活性予測】ディスプレイライブラリの配列データからKDを予測するモデル ProBound とは
高スループットシーケンスデータからタンパク質–リガンド（特に転写因子とDNA）結合の親和性を、物理的に解釈可能な形で推定する新しい機械学習フレームワーク「ProBound」を紹介します！
prediction
Articles 
Articles 【抗体デザイン】抗原親和性予測のための既存のMLモデルは汎化性能に乏しい
抗体の1残基変異データベース AbDesign の構築と、既存の機械学習予測モデルの限界を明らかにした研究を紹介します！
Articles 【タンパク質デザイン】変異効果を進化情報と溶媒露出度だけから予測する方法
変異によるタンパク質の性質変化予測を、残基保存性と溶媒露出度（RSA）のみから高い精度を実現できる、シンプルで解釈しやすいモデル「RSALOR」を紹介します！
Articles 【AlphaFold】CASP16 での AF3 成績報告
ストックホルム大学からのCASP16の参加実績を紹介します！
Articles 【抗体】Novo Nordisk の抗体非特異結合予測 MLアプローチを紹介
抗体の抗原非特異結合性を予測する機械学習モデルを紹介します！
Articles 【抗体構造予測】AlphaFold3 の抗体・抗原複合体構造予測精度を詳細に評価
AlphaFold3 の抗体・抗原複合体構造予測精度を評価した論文を紹介します！
Articles 【タンパク質構造予測】抗体・抗原複合体予測に重要な AlphaFold metrics とは
抗体・抗原複合体予測のCAPRI へのエントリ実績報告を紹介します！
Articles 【抗体抗原結合予測】AlphaSeq データを使用した抗原結合予測の事前学習モデル AlphaBind について
抗体の抗原結合活性を予測するモデル AlphaBind について紹介します！
Articles 【タンパク質構造予測】多状態構造を効率的にサンプルリングすることができる新モデル Cfold とは
タンパク質の代替構造を予測する深層学習モデル Cfold の性能を紹介します！
Articles 【抗体構造予測】MassiveFoldを用いた複合体モデルの大規模サンプリングで構造予測性能が向上
MassiveFold を用いた抗体・抗原複合体構造予測の成績を紹介します！