第1414回生物科学セミナー
深層学習を利用したタンパク質立体/複合体構造予測
富井 健太郎 博士（産業技術総合研究所 人工知能研究センター インテリジェントバイオインフォマティクス研究チーム・研究チーム長）
2022年06月06日(月) 10:00-11:30 Zoomによるweb講義
タンパク質のアミノ酸配列および立体構造データの蓄積は、Multiple Sequence Alignment (MSA)に基づくアミノ酸残基間コンタクト予測ならびに「鋳型」構造予測の有効性を高め、これら予測が深層学習の技術により統合されることで、帰納的な構造予測法の決定版ともいえるAlphaFoldとなった。本発表では、AlphaFoldを構成する予測技術とともに、AlphaFoldによるタンパク質立体/複合体構造予測の有効範囲や応用などについて紹介する。
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担当： 理学系研究科 生物科学専攻 生物情報科学科 黒田研究室 黒田 真也
