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【相互作用予測】リガンド結合予測に、タンパク質の構造情報は必要?

深層学習を用いた、タンパク質・低分子リガンド間の相互作用強度予測モデルが、どのような特徴量を捉えて予測しているのか、検証した論文を紹介します!
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【AlphaFold】AlphaFold-multimer の予測精度を高める AFProfile の威力

AlphaFold の複合体構造を予測するモードである AlphaFold-multimer の予測精度を高めるための方法について紹介します!
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【タンパク質構造予測】AF2を超える計算速度、RoseTTAFold”2″の威力について

タンパク質構造予測モデル RoseTTAFold の改良版、RoseTTAFold2 について紹介します!
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【タンパク質構造予測】AF2全盛期における複合体予測手法の将来展望は

AF2前後のタンパク質複合体構造予測手法をまとめたレビュー論文を紹介します!
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【総説】タンパク質複合体構造予測の現在地

タンパク質の複合体構造を予測する手法の課題について整理したレビュー論文を紹介します!
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Graph Attention Networksを利用したエピトープ・パラトープ予測手法 PECAN

筆者らは、抗体と抗原の両方の結合界面(パラトープとエピトープ)を予測できる、グラフニューラルネットワークを利用した深層学習フレームワーク (PECAN) について紹介します。
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タンパク質の「フォールド」から「配列」を生成

タンパク質の「フォールド」から「アミノ酸配列」を予測する手法、Fold2Seqを紹介します。
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【de novoデザイン】ProteinSolverでデザインしたタンパク質をAlphaFold2で構造予測

ProteinSolverを用いてデザインしたタンパク質の評価指標の1つとして、AlphaFold2による予測構造を利用したデザイン事例を紹介します。
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【構造予測】2億個のタンパク質のドメインを自動で分類するツール

タンパク質構造のドメイン分類を効率的に行う手法、DPAM(Domain Parser for AlphaFold Models)について紹介します。
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【PPI】タンパク質間相互作用を予測する深層学習モデルSSnetとは

タンパク質間相互作用を予測する深層学習モデル SSnetを紹介します。