Pythonでインフォマティクス 天然変性領域の「分子グラマー」：NARDINI+とGINリソース
タンパク質科学において長らく信じられてきた「構造が機能を決定する」という定説は、21世紀に入り修正を迫られました。ヒトプロテオームの約30〜50%を占めると言われる 天然変性領域 (Intrinsically Disordered Regi...
タンパク質
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Pythonでインフォマティクス BoltzGenによるPFAS結合タンパク質の生成：環境技術への応用可能性
今回の記事では、タンパク質の全原子生成AIである BoltzGen を実際に実行してみました。BoltzGenのプレプリントとリポジトリでは、タンパク質に対するバインダーや抗体デザインなど、様々な実施例とその設定Yamlファイルが紹介されて...
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...
Pythonでインフォマティクス 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...
Pythonでインフォマティクス 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...
Pythonでインフォマティクス 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...
Pythonでインフォマティクス BoltzGen：設計と構造予測を統合したタンパク質の全原子生成AI
1. 研究の背景と目的タンパク質の構造と機能を自在に設計する技術は、創薬・バイオテクノロジー等の幅広い分野で大きな貢献が期待されています。特に、特定のターゲット分子に結合するタンパク質（バインダー）をゼロから設計するde novoタンパク質...
Pythonでインフォマティクス BindCraft: AIが拓く新たなタンパク質バインダー設計
タンパク質は生命活動を担う多機能な生体分子であり、その機能の多くはタンパク質間相互作用（Protein-protein interactions：PPIs）によって発揮されています。このPPIsを標的として阻害や制御できるタンパク質バインダ...
Pythonでインフォマティクス OpenMM 8 : 機械学習ポテンシャルを利用した分子動力学シミュレーション
このカテゴリーの記事では、「Pythonを使った機械学習やケモ・バイオインフォマティクスの実装や論文」を紹介していきたいと考えています。Python は3系（3.7～）、anacondaを中心にして環境構築していきます。以下のようなハード・...
Pythonでインフォマティクス EquiBind (深層学習によるタンパク質-リガンドドッキング予測)のインストール•使い方
このカテゴリーの記事では、「Pythonを使った機械学習やケモ・バイオインフォマティクスの実装や論文」を紹介しています。Python は3系（3.7）、anacondaを中心にして環境構築しています。● CPU Intel® Core™ i...