生命科学 分子から組織までを一貫して学習──AIが創り出す“バーチャル細胞”で生命科学はどこまで進化する？ 近年のオミクス解析技術や顕微鏡技術の進展により、爆発的に膨大な細胞データを得られるようになりました。人工知能（AI）・機械学習の隆盛と相まって、「AI Virtual Cell（AIVC）」、すなわち「多層的な生物学データから直接学習することで、細胞そのものを仮想的に再現・操作できるAIモデルを構築しよう」というビジョンが提唱されています (C... Web master
医学 DNA-encoded chemical libraryの将来展望 【核酸・機械学習】 DNA-encoded chemical library (DECL) は核酸や細胞内タンパクに対しても使われるようになってきました。この記事ではその展望をまとめます。... Web master
医学 ヒット化合物同定を加速するDNA-encoded chemical library 比較的最近になり、創薬においてDNA-encoded chemical library (DECL) 技術が使われるようになりました。この記事ではDECLを概説します。... Web master
ヘルステック 創薬研究に役立つ化合物とタンパクのデータベース 【基本を紹介】 創薬研究においては公開されているデータを効率よく集めるというのがスタート地点になります。本記事では、化合物やタンパクについて、創薬研究の最初の時点でよく使われているデータベースを紹介します。... Web master
ヘルステック AI創薬用の化合物とタンパクの符号化法 【SMILESやアミノ酸埋め込み】 化合物-タンパク相互作用 (chemical-protein interaction, CPI) 予測モデルを開発するには、化合物とタンパクを数値に変換することがまず必要です。ここでは代表的な手法について紹介します。... Web master
ヘルステック 化合物-タンパク結合予測モデルの改善点 【2022年末時点】 化合物-タンパク相互作用予測をより正確に行うために、まだまだ改善するべき点が残されています。この記事では2022年12月時点での代表的なトピックスを紹介します。... Web master
ヘルステック 深層学習による化合物・タンパク質の相互作用予測【AIによるドッキング】 化合物とタンパクの相互作用 (chemcial-protein-interaction, CPI) を予測する人工知能 (AI) が近年さまざま登場しています。ここではAIの中でも特に深層学習を使った方法を概説します。... Web master
生命科学 ヒトT細胞受容体の遺伝子座と構造【2つの染色体上に分かれている】 ヒトのT細胞受容体（TcR）遺伝子は非常に複雑な構造になっています。この記事ではそれらの概要と調べ方を紹介します。... Web master
ヘルステック 次世代シークエンサーでコロナを解読する【手順概説】 次世代シークエンサー (NGS) を使ってウイルスを検出するためにはさまざまなステップがありますが、この記事では各ステップで使われている主要なツールを紹介します。... Web master
ヘルステック コロナ研究に使われるデータベースやツール【情報科学が支える】 コロナウイルス研究を支えているのは情報科学による解析手法や各種データベースです。この記事では、これまで使われてきたリソースを紹介します。... Web master
医学 コロナ変異株5種概説【WHOのVariants of Concern】 SARS-CoV-2にはさまざまな変異株があります。この記事ではそれら変異株の中でも特に大事な5つに絞って、どのような変異株なのか概説します。... Web master
医学 SARS-CoV-2の分類法【変異株の命名ルール解説】 COVID-19の原因となるウイルスSARS-CoV-2はさまざまな変異株があり、それらは独特の名前で呼ばれています。変異株の命名ルールを概説します。... Web master
