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...

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。...

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。...

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。...

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。...

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。...

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。...

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。...

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。...

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。...

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。...

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。...