タンパク質立体構造予測モデルの転移学習によるバーチャルスクリーニング至適構造の生成

安光夕輝; 大上雅史

論文・著書情報

タイトル

和文:	タンパク質立体構造予測モデルの転移学習によるバーチャルスクリーニング至適構造の生成
英文:

著者

和文:	安光夕輝, 大上雅史.
英文:	Yuki Yasumitsu, Masahito Ohue.

言語

Japanese

掲載誌/書名

和文:	研究報告バイオ情報学（BIO）
英文:

巻, 号, ページ

2024-BIO-78 17 1-3

出版年月

2024年6月

出版者

和文:	情報処理学会
英文:

会議名称

和文:
英文:

開催地

和文:
英文:

公式リンク

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=pages_view_main&active_action=repository_view_main_item_detail&item_id=234844&item_no=1&page_id=13&block_id=8

アブストラクト

タンパク質の立体構造情報を利用して薬剤候補化合物を絞り込む構造ベースバーチャルスクリーニング (SBVS) に，AlphaFold2 に代表されるタンパク質立体構造予測モデルを利用する研究が進められている．SBVS には，タンパク質がリガンドと結合した状態である holo 構造の方が適していることが知られている．そこで，holo 構造を用いて AlphaFold2 学習済みモデルをファインチューニングすることで，SBVS に適した構造を予測する手法を検討した．

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