Rでデータ解析と可視化 Rで傾向スコア・マッチング
新薬の効果検証や治療法の比較など、医学研究の分野において最も信頼性の高いエビデンスとされるのが、被験者をランダムに割り付けるランダム化比較試験（RCT）です。しかしながら、被験者の背景をランダムに割り付ける、ということは、倫理的な問題やコス...
Rでデータ解析と可視化 
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 高校情報Ⅰ×化学探究【コード付】Pythonで分子の形を立体的（３D）に見る
化学構造式は平面（2D）で描かれますが、実際の分子の形は立体的（3D）です。 同じ平面構造でも3Dの形が異なる場合があり、これを「異性体」と呼びます。 異性体は形が違うと性質も異なるため、分子を3Dでとらえることは重要です。今回は、Pyth...
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 高校情報Ⅰ モンテカルロ法と機械学習【Pythonコード付】
まなびの目標🎯・モンテカルロ法の基本的な考え方を、円周率の計算を例に理解する。・AIの代表的な学習方法である教師あり学習と教師なし学習の違いを理解する。・確認テストで学びを復習！■目次1. ランダムさで答えを探す「モンテカルロ法」 1.1 ...