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Publication Information


Title
Japanese:構造ベーススクリーニングに適したAlphaFoldタンパク質構造生成の最適化 
English: 
Author
Japanese: 内河慶輔, 古井海里, 大上雅史.  
English: Keisuke Uchikawa, Kairi Furui, Masahito Ohue.  
Language Japanese 
Journal/Book name
Japanese:研究報告バイオ情報学（BIO） 
English: 
Volume, Number, Page 2024-BIO-78    16    1-7
Published date June 2024 
Publisher
Japanese:情報処理学会 
English: 
Conference name
Japanese: 
English: 
Conference site
Japanese: 
English: 
Official URL https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=pages_view_main&active_action=repository_view_main_item_detail&item_id=234843&item_no=1&page_id=13&block_id=8
 
Abstract タンパク質の立体構造情報を用いた構造ベースバーチャルスクリーニングは，他手法と比べて新規性の高い薬剤候補化合物を発見しやすいなどの利点がある．一方で，使用する標的タンパク質の立体構造によってスクリーニング精度が大きく変化するという問題があり，一般的に単体構造である apo 体よりもリガンドとの複合体構造である holo 体を用いた方が精度は良いが，予測された立体構造については結果は未知であった．そこで，本研究では，タンパク質立体構造予測の代表的な手法である AlphaFold2 と SBVS の組み合わせに注目し，AlphaFold2 での予測に用いられるパラメータを遺伝的アルゴリズムを使用して最適化することで，予測構造を利用した SBVS の精度改善を図る方法を検討した．

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