深層学習を用いた構造モデリングと評価,その最近の展開

doi:10.5940/jcrsj.65.3

56 0 0 0 OA 深層学習を用いた構造モデリングと評価,その最近の展開

著者: 寺師玄記木原大亮
出版者: 日本結晶学会
雑誌: 日本結晶学会誌 (ISSN:03694585)
巻号頁・発行日: vol.65, no.1, pp.3-9, 2023-02-28 (Released:2023-03-08)
参考文献数: 24

Since its appearance in 2021, Alphafold2, an accurate protein structure prediction method, has quickly been adopted and substantially impacted biology research, particularly in the field of structural biology. In this review, we discuss recent advancements in the development of computational structural modeling tools related to Alphafold2. Additionally, we discuss deep learning-based structure modeling methods for cryo-electron microscopy.

2023-05-12 14:28:53
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AlphaFold2の登場で深層学習による構造モデリングの有用性が広く知られるようになりました。そうした発展を学べる日本語で書かれた総説で、AlphaFold2の原理と限界についても解説されています。 https://t.co/z4gNd22fSd

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日本結晶学会誌に日本語でレビューを書きました。「深層学習を用いた構造モデリングと評価，その最近の展開」ということで、Alphafoldから始まり最近の我々の深層学習を使った電顕の構造モデリングを解説しました。 Wrote a review article in Japanese. https://t.co/UuNPhLIbTS https://t.co/4Z2NMWy9LV

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深層学習を用いた構造モデリングと評価，その最近の展開寺師玄記, 木原大亮 https://t.co/qeju3FANBM

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日本結晶学会誌に、構造予測AF2、クライオ電顕、DLの適用についての総説が出ました。日本語で我々の最近の研究についても書いてます。 https://t.co/NjjvT1dv8D

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