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Pythonでインフォマティクス

Profluent-E1 : タンパク質言語モデルの新基準

1. 研究の背景と目的:単一配列モデルから検索拡張へ 近年、凄まじい性能を見せている、生成AIのChatGPTやGeminiなどは、いわゆる大規模言語モデル(LLM: Large Language Model)として開発されてきました。LL...
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PTraj-Diff:タンパク質の動きを生成するAI

1. 研究の背景と目的近年のAlphaFold 21/32の登場は、タンパク質の「静的な3D構造」の高精度予測を可能にしました。しかし、タンパク質の機能は、その動き、すなわち「ダイナミクス」とも密接に関連しています。AlphaFoldの成功...
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抗体生成AI:配列ベースMAGE vs 構造ベース拡散モデルRFdiffusion-Ab(RFantibody)

1. 研究の背景と目的抗体医薬の標的をめぐるジレンマ免疫系が病原体などを認識する際、抗原の表面にある特定の目印を認識します。この免疫系が認識する最小単位(目印)をエピトープ(抗原決定基)と呼びます 。一方、抗体側がエピトープに結合するために...
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Boltz-2:リガンド結合親和性予測器を備えたタンパク質複合体構造予測モデル

1. 研究の背景と目的医薬品候補を設計する際、ターゲットとなるタンパク質や医薬候補リガンドの立体構造情報をベースにする手法を、Structure Based Drug Design(SBDD)と呼びます。ウェットな実験が当然必要となりますが...
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