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
【概要】
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。
日時： 2022年6月6日（月） 10:00～11:00
場所： Zoom
連絡先： 理学系研究科 生物科学専攻 生物情報科学科
黒田 真也（skuroda AT bs.s.u-tokyo.ac.jp）
参加希望の方は
info.kuroda-lab [at] bs.s.u-tokyo.ac.jp
までメールをいただければZoomのURLを送付いたします。所属機関のメールアドレスでお願いします。個人のメールアドレスはお控えください。その際には、氏名と所属も合わせてお願いいたします。