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
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
ヘルステック T細胞受容体とペプチドの結合を深層学習で紐解く 【TCR-抗原の法則】 T細胞受容体 (TCR) と抗原ペプチドの結合は獲得免疫において重要なステップであり、これまで数多くの免疫学者による実験が行われてきました。機械学習技術の台頭とともに、その結合の予測にも使われるようになってきました。この記事では、特に深層学習による抗原ペプチド結合予測手法を俯瞰します。... Web master
ヘルステック がん研究を加速するウェブツール がんゲノムや遺伝子発現データなど、多様なデータが取得可能になりました。それらを手軽に扱えるウェブツールもいろいろ登場したので、本記事で紹介します。... Web master
ヘルステック がん研究に有用なゲノムやプロテオームリソース【TCGAだけではない】 近年のオミクス技術の発達により、がんに関するさまざまなデータが取得されてきました。そこでこの記事では、がん研究者なら絶対に押さえておきたいリソースを紹介します。... Web master
ヘルステック DockerでJupyter notebookを使う方法 【たった1行で起動できる】 バイオデータ解析になくてはならないJupyterNotebookを、Dockerから起動する方法をまとめています。面倒な環境構築は不要で、1行で使うことができます... Web master
ヘルステック がんの体細胞変異 (somatic mutation) を解釈する 【リソースを紹介】 がんの変異遺伝子を解釈するウェブツールをまとめました。プログラミングができなくても、ブラウザから簡単に調べることができます。... Web master
ヘルステック PythonのSymPyで微分方程式を解く方法 【ロトカヴォルテラを題材に】 SymPyを使えば簡単に数式展開もできます。この記事では、SymPyで微分方程式を解く方法を、数理生物学の基本の1つであるロトカヴォルテラ方程式を題材にコード付きで紹介します。... Web master
