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遺伝子・タンパク質の部位変異予測手法まとめ

拡散生成モデルを活用したヘリックス構造生成でGPL-1アナログをデザイン

Direct Preference Optimization (DPO)を活用した、最新抗体デザイン手法 ABDPOを紹介！

最新タンパク質言語モデル METL の正体

タンパク質間相互作用の親和性を予測するProAffinity-GNNを紹介

【タンパク質デザイン】最新アルゴリズムでバインダーデザインを最適化した事例を紹介

コイルドコイル構造で、巨大なナノマテリアルを「建築」

【抗体デザイン】CDR定義を変化させる独自のデータ拡張手法で、抗体デザイン精度を向上！

タンパク質の分子デザインに活用できる最適化アルゴリズムを紹介！

【タンパク質機能予測】転写因子の機能を予測する新規深層学習モデルStrucTFactorとは

【抗体デザイン】RFDiffusionを利用した抗体デザイン事例がついに現る

【タンパク質デザイン】サイトカイン受容体の機能阻害が可能な膜貫通ドメインをデノボデザイン

【タンパク質デザイン】リガンド結合ポケットをデザインできる PocketGen について解説します

【配列デザイン】Webブラウザで実行できる新規配列デザイン手法を紹介！

【タンパク質デザイン】RFDiffusionを超える設計可能性を示すProteusとは

【AlphaFold】pAEを活用して新規タンパク質間相互作用を探索

AlphaFlow：構造アンサンブルを予測できる新手法を紹介

【タンパク質構造予測】超巨大なタンパク質複合体構造を予測できるモデルを紹介します！

タンパク質の相互作用予測を誰でもできるパイプラインを紹介

世の中に存在する複合体タンパク質の構造を徹底解剖！

【タンパク質デザイン】タンパク質の粗視化表現を活用したデザイン手法を紹介します！

【抗体デザイン】デノボで抗HER2抗体をデザイン！

【抗体デザイン】抗原・抗体相互作用の特徴を網羅的に解析！

各種配列設計手法を徹底比較！（２）

【配列デザイン】各種配列設計手法を徹底比較！

【抗体デザイン】結合アッセイデータと天然性を指標に、活性の高い抗体配列をデザインする深層学習を紹介！

【抗体】抗体の抗原結合親和性を予測する深層学習モデル DG-Affinity とは。

【抗体デザイン】AB-Bind：抗体の変異体を解析したデータベースを紹介！

【配列デザイン】超高速に配列デザイン可能な PiFoldを紹介！

【配列デザイン】低分子結合まで応用範囲を拡大！ LigandMPNN とは

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？

デノボタンパク質デザインにより、ナノポアタンパク質のサイズと形状を自由自在に

【FragFold】AlphaFoldを使用した阻害タンパク質断片の高速計算手法を開発！

リガンド結合部位を予測する DeepProSite について解説します！

【タンパク質デザイン】構造配列プロファイルを活用した配列設計の新規手法 SPDesign とは

【抗体デザイン】抗体に特化した配列設計モデル AbMPNN の実態

【抗体デザイン】マスク言語モデルを用いた抗体の配列設計モデルを紹介！

大規模データセットを用いたタンパク質安定性予測手法

【抗体デザイン】ついにウェット試験で結合活性を示す抗体CDRをインシリコでデザイン！

抗体ペアリングの新時代：エンコーダー・デコーダーモデルpAbT5の可能性

【タンパク質構造解析】CASP15で好成績を収めたDeepFoldを深掘り！

リガンド結合親和性予測のためのアクティブラーニングプロトコルのベンチマーク

【タンパク質構造予測】単一配列からのタンパク質構造予測におけるColabFoldの革新

AlphaFold2を活用したタンパク質の多様な構造状態の予測

現在の結合親和性予測モデルは、どんな特徴を学習しているのか

プラスミド構築を完全自動化！

タンパク質言語モデルの民主化：効率的なパラメータファインチューニング

Umolによる配列情報からのタンパク質-リガンド複合体の構造予測

多重配列アラインメントを使用しないタンパク質構造予測の新手法

【タンパク質デザイン】リガンドペプチドでタンパク質の集積化を誘導

【酵素デザイン】デノボデザインした酵素を計算化学でリデザインする方法

【タンパク質デザイン】Chroma のコードが公開されました！

合成ゲノムの革新：DNA合成の未来への突破口

【タンパク質デザイン】突然変異の効果をインシリコで予測しやすいタンパク質の特徴とは

未知のタンパク質構造を予測する新時代へ：進化的アプローチの最新研究解説

日本の科学研究力について・・・

【抗体デザイン】高度に類似した抗原に対して特異的なバインダーをインシリコでデザインするには

【抗体デザイン】Transformer で標的抗原に結合する抗体HCDR3をデザインする手法

【AlphaFold】AF2が示す新しい相互作用様式、その名も"Ghost interactions"

【AlphaFold2】AF2をリガンド結合サイト予測に利用 AF2BINDの実態

【タンパク質デザイン】酵素の活性予測における生成系AIの活用実績をレビュー

【RFDiffusion】低分子に対するタンパク質バインダーを計算機で生成して構造予測！

【抗体デザイン】多様な Ig ドメインライブラリを計算機で生成してみたところ・・・

【ProteinMPNN】配列再設計でタンパク質の発現量を改善するコツ

【タンパク質デザイン】タンパク質設計のためのコンペティションがついに開催！

【タンパク質構造解析】トポロジー情報で、タンパク質をエンベディング

【抗体デザイン】拡散モデルを用いた "State-of-the-art" のデザイン手法を紹介します！

【AlphaFold】条件付き構造予測で、タンパク質の多状態構造をモデリング

【抗体スクリーニング】不要なエピトープバインダーを取り除くデコイタンパク質デザインのコツ

【科学トレンド】これから流行る研究トピックを予測するモデル SciTrends とは

【抗体】インフルエンザ抗体のエピトープを予測する言語モデル mBLM について

【バインダーデザイン】光で結合活性を制御できるDARPinを計算機デザイン

【抗体デザイン】インシリコデザインで、高度な特徴量の解析は不要

アミノ酸配列のみを用いた拡散生成モデルでタンパク質をデザインする手法 EvoDiff とは

【構造予測】AlphaFold でも変異効果は予測できます

【タンパク質デザイン】”ダークマター”タンパク質の実体とデザイン手法について

【抗体モデル】最先端の構造予測モデル BALM について

【タンパク質デザイン】ヘリックス・ループの反復骨格構造を利用して、バインダーをデザインする方法

【タンパク質デザイン】合理的にシードを生成するヘリックスバレル構造のデザイン

【タンパク質モデリング】Rosetta では、モデル膜の種類に応じて膜タンパク質の構造を調整できます

【抗体構造予測】AF2 と言語モデルを融合！ H3-OPTの構造予測成績を紹介

【タンパク質デザイン】環状ペプチドのデザインも AfDesign で。

【クライオ電顕】AF2 を利用して電子密度マップからの構造予測精度を向上！

【タンパク質デザイン】新しいタンパク質デザイン手法、 CPDiffusion とは

【抗体デザイン】GearBind で高親和性抗体の改変探索

【レビュー】機械学習とタンパク質工学。

【AF2】ドメイン-モチーフインターフェースは、AF2-multimer で予測できる？

【リン酸化サイト同定】深層学習モデルでリン酸化配列を同定する方法

【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？

【抗体デザイン】AbDiffuser：拡散モデルでHER2抗体の配列を再設計

【AlphaFold】抗体・抗原複合体予測の最新ベンチマーク

【AlphaFold】AlphaFold-multimer の予測精度を高める AFProfile の威力

【抗体デザイン】既存の学習モデルを再活用、モデルリプログラミングとは

【タンパク質デザイン】配列モデルからペプチドバインダーデザイン

【タンパク質デザイン】蛍光スプリットタンパク質システムのタンパク質工学的な視点からの考察

【スプリットタンパク質】スプリットGFPのエンジニアリング

【デノボデザイン応用】スプリットタンパク質の活用事例を一挙紹介！

【タンパク質デザイン】AF2とESMFoldでデノボデザインタンパク質をスクリーニングするためのコツ

【ProteinChat】タンパク質版 ChatGPTについて

【タンパク質デザイン】ベイズ最適化とラボラトリーオートメーションで、タンパク質を効率的に分子進化

【抗体デザイン】AfDesignで抗体をデザイン！

【タンパク質デザイン】配列と構造を同時に生成できるタンパク質デザイン用の拡散モデル ProteinGeneratorについて

【抗体デザイン】抗体の開発戦略全書

【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

【抗体言語モデル】構造情報を取り入れた抗体の言語モデルAbMAPでAF2越え

【抗原デザイン】複数回膜貫通タンパク質を可溶型タンパク質としてデザイン、ツール分子のデザインに革命

【総説】タンパク質複合体構造予測の現在地

【タンパク質デザイン】２次構造間に形成されるループの基本原則

【タンパク質デザイン】構造情報が与えられた言語モデルを用いて、タンパク質デザイン

【合成生物学】デノボデザインタンパク質によるロジックゲートの開発

【デノボデザイン】バイオセンサータンパク質をデノボデザイン

【タンパク質デザイン】分子最適化にも応用できるタンパク質バインダーデザイン手法EvoProとは

【タンパク質デザイン】強化学習でタンパク質をトップダウン的にデザインする Science 論文

【タンパク質デザイン】拡散モデルで望みの2次構造をもつタンパク質をデザインする方法

【抗体デザイン】一般的なタンパク質言語モデルでも、抗体の親和性増強は可能なのです

【抗体デザイン】Dock＆Optimizeで、ゼロからIL-17Aに結合する抗体をデザインする手法

【バインダーデザイン】深層学習以前のバインダーデザイン手法をレビュー

【バインダーデザイン】往年の結合タンパク質デザイン手法DDMIの活用例

【タンパク質デザイン】フレキシブルモチーフグラフティングの基礎

【タンパク質デザイン】従来の不連続エピトープグラフティング手法「マルチグラフトデザイン」とは

【バインダーデザイン】β-シート間相互作用で結合界面をデザイン

【バインダーデザイン】計算機で天然より優れた結合ネットワークをデザイン！

【バインダーデザイン】結合特異性の高いタンパク質を、計算機でデザインするための方法論

【バインダーデザイン】FFLを用いた結合モチーフのグラフティングで、バインダーを計算機デザイン

【バインダーデザイン】"target surface selection"で標的エピトープを同定しながらバインダーデザインへ

【バインダーデザイン】IL-2 mimic な分子をデノボデザイン！

【バインダーデザイン】多価抗原の複数エピトープに同時に結合できる、ホモオリゴマータンパク質をインシリコでデザイン！

【タンパク質デザイン】遺伝子編集にも深層学習を適用！ZFDesignとは

【タンパク質デザイン】逆折り畳み問題を精緻に解く

【抗体デザイン】複合体構造がなくても、標的抗原に結合する抗体がデザインできる手法"dyMEAN"を紹介します

【TCR】「キャッチボンド」と「スリップボンド」

【エイジング】「老化時計」の今

【エイジング】老化のバイオマーカーp16INK4aとは

【アンチエイジング】加齢と老化とメカニズム

【TCR】シグナル伝達メカニズムを総まとめ

【最新】TCR-CD3の構造

【リン酸化モチーフ】アルツハイマーの原因タンパク質τの相互作用パートナーを探索

【ALL】B-ALLとCAR-T

【細胞治療】造血幹細胞移植 or CAR-T療法

【ALL】病因・疫学・診断・治療

【ウェアラブルバイオセンサ】「動作」検出を「日常」に

【ウェアラブルバイオセンサ】非侵襲性バイオマーカー検出の今②

【ウェアラブルバイオセンサ】非侵襲性バイオマーカー検出の今①

【造血幹細胞移植】臍帯血による移植療法の今

【HSC移植】臨床医から見たHSCTの課題

【細胞治療】造血幹細胞移植×抗体療法

【タンパク質デザイン】酵素の合理的または計算機によるデザイン手法を紹介

【レビュー論文】Rational protein designとは。ヘリックスバンドルを事例に紹介します

Minimal protein designとは②

Minimal protein designとは①

【レビュー論文】多状態構造を考慮したタンパク質デザイン

【バインダーデザイン】生理活性ペプチドに結合するバインダーデザイン手法を徹底比較

【Rosetta】ループモデリングアルゴリズムKICを改良！

【Rosetta】ループモデリングの要素技術KICについて紹介

【レビュー】深層学習を活用したタンパク質デザイン手法を総括

【タンパク質デザイン】タンパク質の計算機デザインに貢献した研究者たち

【タンパク質デザイン】タンパク質の計算機デザインの歴史を学ぶ

【Rosetta】ヘリックス・ループのタンデム構造をパラメトリックにデザイン

【Rosetta】CCDを利用したループ閉鎖法について紹介！

【配列デザイン】CNNでタンパク質の主鎖構造から配列をデザイン

【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

【遺伝子オントロジー】配列からタンパク質の機能を説明する文書生成技術を紹介！

【グラフニューラルネットワーク】タンパク質構造をグラフ表現するためのPythonモジュールGrapheinについて

【抗体】新しい深層生成モデルでH3配列をサンプリング

【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

【BERT】SAR2-CoV-2 binderを深層学習で予測！AlphaSeqデータを用いたモデル学習

【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

【Pre-taining Language Model】抗体の事前学習言語モデルを総括！

【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！

【Rosetta】モチーフグラフティングの決定版、Rosetta FunFolDesとは

【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

【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】結合モチーフをグラフティングする手法、"MotifGraft mover"を解説

【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】Rosettaに実装されているプロトコルを総まとめ！

【Rosetta】エネルギー関数をdualOptEで最適化

【拡散モデル】ベンチャー企業からも拡散モデルを用いたタンパク質デザイン手法が発表！その名は"Chroma"

【拡散モデル】ついにpico molarオーダーのバインダーをデザイン！ RF diffusionのポテンシャル

Rosettaを用いたデノボタンパク質デザイン手法をレビュー

反復らせん構造に基づくペプチドバインダーデザイン

Rosettaのエネルギー関数まとめ

抗ウイルス薬の包括的データベースを機械学習で分析

深層学習を活用した結合界面予測手法PINetとは

"Structured interaction motifs"で、抗原抗体相互作用を低次元に表現

Graph Attention Networksを利用したエピトープ・パラトープ予測手法 PECAN

Fold2Seqを抗体デザインに適用

タンパク質の「フォールド」から「配列」を生成

深層学習だけで、HCDR3の構造を予測

非特異結合抗体をファージディスプレイで分類する方法

ゼロショットラーニング x タンパク質活性予測

Equivariant Neural Networksで抗体デザインに挑戦

【抗体デザイン】深層学習を利用した抗体のヒト化モデルBioPhiとは

【抗体デザイン】"Active Learning"を使って抗体設計に挑戦

【抗体デザイン】拡散モデルを使って、抗原結合抗体をデノボデザイン

【抗体デザイン】抗体の構造・配列生成を反復的に精緻化する手法、RefineGNNについて

【抗体デザイン】「抗体」と「自然言語」の共通点と相違点

【抗体デザイン】免疫ライブラリを使って、結合抗体を分類・生成する深層学習モデル

【タンパク質構造解析】タンパク質構造を「周期表」で表現

【抗体デザイン】Q学習を利用したH3の抗体最適化手法を紹介

【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

【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

【抗体デザイン】OptMAVEn-2.0で、SARS-CoV-2抗体をデザイン

【MDシミュレーション】創薬研究におけるMDシミュレーションの適応事例

【量子コンピュータ】Rosettaの機能を量子コンピュータで実現 QPackerとは

【量子コンピュータ】量子機械学習についてまとめられたレビュー論文を紹介

【抗体デザイン】ベイズ最適化を利用した抗体最適化手法AntBOについて

【de novoデザイン】タンパク質の２次構造をパラメータで表現する

【タンパク質デザイン】ProteinSolverの使い方

【de novoデザイン】GNNを利用したタンパク質デザインモデルProteinSolverを解説

【量子コンピュータ】GNNモデルを用いたタンパク質デザインを量子コンピュータで実現？

【レビュー】タンパク質のde novoデザインのプレイヤー・市場動向まとめ

【deep learning】元祖タンパク質事前学習モデルTAPEの紹介

【抗体デザイン】CDRへのグラフティングアプローチで結合抗体をデザインする手法

【タンパク質デザイン】事前学習モデルとベイズ最適化の組み合わせで、タンパク質をエンジニアリング

【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

【構造予測】あのAlphaFoldが、Google Colaboratoryで利用できる

【de novoデザイン】深層学習を利用したタンパク質デザイン手法総まとめ

【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

【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

【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

【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

【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

【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

【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

【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

【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

【アンチエイジング】今話題の成分NMNの、糖尿病への効果を検証

【アンチエイジング】赤ワインに含まれるレスベラトロールのアンチエイジング効果

【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

【栄養学】最適なタンパク質の摂取量とは

【アンチエイジング】糖尿病治療薬メトホルミンの抗老化作用の正体

【アンチエイジング】アンチエイジング製品として期待されるNMNの実態

【アンチエイジング】食事療法やサプリメントは疾患予防に本当に効くの？英語論文から最新知見を解説

【de novoデザイン】"inpainting"でタンパク質スキャフォールドをデザインする方法

オリゴマータンパク質もデザインできる！新しい深層学習デザイン手法ProteinMPNNとは

【遺伝子工学】汎用的なコンピテントセルでも利用できるin vivoクローニング手法を紹介

【遺伝子工学】DNAアセンブル法と関連ソフトウェアまとめ

【de novo design】タンパク質デザインを学習するための、学部生向け教材を紹介！

【抗体デザイン】RNNによる抗体構造予測・デザインツールDeepAbを紹介

【抗体デザイン】抗体デザインもトランスフォーマーベースの深層学習モデルで

【de novoデザイン】トランスフォーマーベースの深層学習モデルでタンパク質デザイン

【抗体】機械学習を活用した、抗体の開発適性評価手法まとめ

【de novoデザイン】「抗体」に「幻覚」を、FvHallucinatorの概要について

【深層学習】分子間相互作用の高精度予測手法MaSIFとは

【de novo design】ついにバインダーデザインが深層学習でも可能に

【de novoデザイン】人工ミニプロテインをde novoデザインして、ウイルス中和分子を作製

【de novoデザイン】世界初！βバレル構造の蛍光タンパク質をin silicoデザイン

【de novoデザイン】SARS-CoV-2スパイクタンパク質を中和する分子をin silicoでデザイン

【構造予測】RoseTTAFoldを抗体構造予測に適応すると・・・

【エピトープ予測】深層学習モデルScanNetで、タンパク質の結合部位を予測

【構造予測】VHH抗体のin silico構造予測手法まとめ

【ペプチド】ペプチド関連のin silicoツールを網羅してみた

【de novo design】タンパク質の主鎖原子構造に着目した「van der Mer」を利用して、低分子に結合するタンパク質をデザイン

【de novo design】TERMを組み合わせてバインダーをデザインする方法

【de novo design】「Image Outpainting」を応用したタンパク質のデザイン手法を紹介

【AlphaFold】複合体構造予測手法を利用して、複数のバインダーから高親和性の分子を同定

【de novo design】またしてもタンパク質デザインのレビューを読み解く②

【de novo design】またしてもタンパク質デザインのレビューを読み解く①

【de novo design】結合分子をin silicoデザインする手法まとめ

【de novo design】DeepDreamのパターン検出・生成技術を活用して、タンパク質にも「幻覚」を。

【マインドマップ】XMindで論文情報整理

【AlphaFold】De novo binder designも可能!? AlphaFold応用事例紹介

【AlphaFold】深層学習によるタンパク質構造予測手法を利用した分子デザイン

【Rosetta】エネルギーランドスケープの重要性と、trRosettaの威力

【Rosetta】深層学習構造予測モデルtrRosettaの実態

【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

【エピトープ予測】深層学習モデルを利用した抗体エピトープ予測手法を解説

【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）

【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】実験情報を活用してドッキング精度を改善

【ドッキング】最新のドッキング手法を一挙に紹介

【LEGO】玩具と科学の融合

【抗体】従来のカノニカル構造を超える、構造情報を活用した新規CDR分類

【バイオ×ゲーム】タンパク質構造予測ゲームFolditを紹介

【Rosetta】PyRosettaとJupyter Notebookを活用したRosetta学習ツールの紹介

【Rosetta】Pythonで扱えるRosetta分子モデリングツールの解説

【抗体モデリング】抗体に特化した側鎖構造予測手法PEARSについて

【抗体スクリーニング】天然配列へのback mutationで、抗体のdevelopabilityが改善

【抗体エンジニアリング】抗体のdevelopabilityに関与する物性指標とは

【抗体デザイン】in silicoで抗体の物理学的性質を予測する手法を解説③

【抗体デザイン】in silicoで抗体の物理学的性質を予測する手法を解説②

【抗体デザイン】in silicoで抗体の物理学的性質を予測する手法を解説①

【ワクチン】中和抗体を誘導できるワクチンをde novoデザインするツール TopoBuilderを解説

【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

【抗体de novoデザイン】深層学習を活用した抗体H3デザイン手法

【de novo デザイン】Rosettaが誇る抗体デザインツールRAbDを解説

【de novo】抗体のin silicoデザインツール性能評価結果の紹介

【抗体デザイン】抗体の de novo デザインツール OptMAVEn の最新バージョンを紹介

【抗体デザイン】計算科学による抗体構造モデリング・デザイン手法まとめ

【AbDesign】de novo設計・評価の逐次サイクルにより、高親和性抗体を創成

【AbDesign】抗体のinsilicoデザイン手法の原理を解説

【抗体デザイン】深層学習を活用したH3ループデザイン手法の原理

【タンパク質構造解析】遺伝子組み換えとドメイン構造との関係を示す、『スキーマ』とは

【タンパク質構造解析】表面露出残基をウェブサーバで解析 DeepRExとは

【タンパク質構造解析】深層学習を利用した、タンパク質の表面露出領域予測

【抗体モデリング】H3ループの予測手法

【Descriptor】3Dゼルニケ記述子を利用してタンパク質表面の特徴量を記述

【CASPでハイスコア】DLタンパク質構造予測手法のまとめ

【タンパク質構造解析】深層学習を活用した、タンパク質のモデリングとデザイン

【タンパク質構造解析】ループを自由に設計するために

【タンパク質構造解析】タンパク質構造予測ツール"I-TASSER"の使い方

【タンパク質構造解析】ループ構造のモデリング手法をレビュー

【タンパク質構造解析】タンパク質フラグメントとフォールディングの関係性

【タンパク質構造解析】タンパク質構造の予測手法を総まとめ

【タンパク質デザイン】David Bakerの Nature 最新論文を解説

【タンパク質構造解析】Sモチーフライブラリを利用した構造予測手法『SmotifTF』

【タンパク質構造解析】3次構造モチーフ『TERM』について

【タンパク質構造解析】タンパク質の「モジュール性」とは

【タンパク質構造解析】超二次構造、『Sモチーフ』の正体

【Closed Loops】タンパク質のドメイン階層と閉鎖ループをアサインする解析ツール

【Closed Loops】原著論文を解説

【タンパク質構造解析】”ネスト”の実態

【分子進化】欠失・挿入遺伝子ライブラリ構築の最新技術

【タンパク質構造解析】ペプチド構造の予測手法

【タンパク質構造解析】生命の起源から存在するタンパク質の基本構造とは

【タンパク質構造解析】基礎の基礎

【タンパク質構造解析】タンパク質構造の基本ユニットに迫る

【無細胞翻訳系】線状化DNAを用いた発現システム

【無細胞翻訳系】機能性のタンパク質を発現するコツ

【無細胞翻訳系】効率的なタンパク質生産の課題とは

【バイオインフォ】"CRISPR base editor"の gRNAデザインツール

【どの技術を使うべき？】無細胞翻訳系の選択基準

【分子進化】ニッカーゼ+DNAポリメラーゼを利用した変異導入技術

【ドロップレット】作成法とソーティングを一挙に解説

【分子進化】部位特異的塩基編集技術(A・T→G・C)

【分子進化】AID x CRISPR による変異導入技術

【分子進化】制限酵素の基質特異性を変更するためのスクリーニング技術

【分子進化】酸素バブルで浮いたドロップレットを回収するだけ

【分子進化】ドロップレットを用いたプロテアーゼのバリアントスクリーニング

【レビュー論文】レンチウイルスまとめ

【レビュー】遺伝子構築技術まとめ

【遺伝子工学基礎】プラスミドベクターのすべて

【FKBP】"dimerizer" の今

【抗体作製】 "animal immunization" vs "in vitro display library"

【バイオインフォ】"descriptor" とは

【レビュー論文】タンパク質の構造予測手法を網羅

【レビュー論文】核局在予測ツールまとめ

【核移行】importin αの機能をレビュー

【構造解析】STAT1/DNA複合体の結晶構造解析

【レビュー】STATの核輸送メカニズム

【最新】コドン最適化アルゴリズムの紹介

【コドン最適化】今すぐ使える解析ツール11選

JAK/STATの非古典的なシグナル伝達メカニズム

リン酸化による転写因子の活性制御

人工転写因子の総説

ADAM17はリガンド非依存的なNotchの活性化に関与

Notchのリガンド非依存的な活性化メカニズム

SynNotchのリガンド応答性能を改善

人工遺伝子回路デザインについての総説

Xmind