バーチャルスクリーニングに適したAlphaFoldタンパク質立体構造モデルの選択

内河慶輔; 古井海里; 大上雅史.

論文・著書情報

タイトル

和文:	バーチャルスクリーニングに適したAlphaFoldタンパク質立体構造モデルの選択
英文:

著者

和文:	内河慶輔, 古井海里, 大上雅史..
英文:	Keisuke Uchikawa, Kairi Furui, Masahito Ohue.

言語

Japanese

掲載誌/書名

和文:
英文:

巻, 号, ページ

出版年月

2023年3月4日

出版者

和文:
英文:

会議名称

和文:	情報処理学会第85回全国大会
英文:

開催地

和文:	東京都調布市
英文:

公式リンク

https://www.ipsj.or.jp/event/taikai/85/index.html

アブストラクト

計算機を用いて化合物群から薬剤候補化合物を選抜するバーチャルスクリーニング技術はその有用性から近年注目されている。特に、タンパク質の立体構造情報を用いた構造ベーススクリーニングは標的タンパク質に関する既知の実験情報を用いないことから、新規性の高い薬剤候補化合物を発見しやすいが、標的タンパク質の構造によってスクリーニングの精度が大きく変化するという問題がある。そこで、本研究では、タンパク質の立体構造予測ツールであるAlphaFold2を用いて様々な予測構造を出力し、予測構造の構造ベーススクリーニング精度を検証した。そして、スクリーニングに適した予測構造を出力し選択できる方法について検討と評価を行った。

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