澪乃ゆい
@mionoyui
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創薬関連のインフォマティクスをやさしく伝える生命科学系VTuber準備中🔰 FA:#ゆいDraw illust.:@t0riura テーマ:分子生物学・オミックス・構造バイオインフォ・医薬品候補分子設計 📮https://t.co/nelFyy7vW7
ゆいLab
Joined June 2025
Doing More with Less: Accurate and Scalable Ligand Free Energy Calculations by Focusing on the Binding Site https://t.co/OKwwF3YSNM
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QligFEP v2.1.0は、結合部位周辺に計算を限定する球状境界条件により、自由エネルギー計算を高速化し、約6250原子のシステムで2時間以内に計算完了可能。精度は商用ソフトと同等。639変換の検証でKendall Tau 0.14-0.74、MUE 0.66-2.34 kcal/molで、1変換$1未満で大規模FEP研究を実現 ソースはリプ🔽
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AtomDisc: An Atom-level Tokenizer that Boosts Molecular LLMs and Reveals Structure--Property Associations https://t.co/dFqVxiaImn 実装はこちらです https://t.co/lMD6H5hzr7
arxiv.org
Advances in large language models (LLMs) are accelerating discovery in molecular science. However, adapting molecular information to the serialized, token-based processing of LLMs remains a key...
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LLMを分子表現に応用する際の根本的な課題である分子構造情報のトークン化に対して原子レベルの化学環境を保持するフレームワークAtomDiscを提案 局所構造情報を保持し、物性予測や逆合成・順反応予測などの分子生成タスクで高精度を達成。化学的に意味のある構造パターン自動抽出可能 ソースはリプ🔽
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Generative design and validation of therapeutic peptides for glioblastoma based on a potential target ATP5A https://t.co/fVadDGqaiu
arxiv.org
Glioblastoma (GBM) remains the most aggressive tumor, urgently requiring novel therapeutic strategies. Here, we present a dry-to-wet framework combining generative modeling and experimental...
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GBM治療を目的とした、リードペプチドを条件とするフローマッチングモデルPOTFlow リードペプチドの局所的な配列・構造空間に探索を限定し効率化。二次構造を事前分布に、最適輸送で短いフロー経路を実現し、ベンチマークで既存手法を上回り、PDXモデルで腫瘍抑制と生存延長を実証 ソースはリプ🔽
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Benchmarking all-atom biomolecular structure prediction with FoldBench https://t.co/id3bVpjSUv 実装はこちらです https://t.co/tDkeUX6Pue
github.com
Contribute to BEAM-Labs/FoldBench development by creating an account on GitHub.
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All-atom 構造予測モデルベンチマークFoldBench 1522標的のベンチマークで汎化能力の限界を定量化。AlphaFold3が全タスクで優位ですが、リガンド予測は訓練データ類似度に強く依存し未知リガンドで精度低下。抗体抗原は50%超が失敗。核酸は長鎖RNAとG-Quadruplex構造が困難 ソースはリプ🔽
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Source, Designs DNA Binders and Advanced Enzymes 昨日公開したバインダー研究動向の記事にも載せた、RFdiffusion3がOSS化されました。DNAや低分子化合物に結合するバインダーや、特定の化学反応を触媒する酵素などを、Full atomで設計出来るようになります ソースはリプ⬇️
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BoltzGen: from a Biologist’s Perspective BoltzGenのvirtual atomsの考え方など図解でわかりやすく解説されていますね ソースはリプ🔽
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タンパク質binder設計研究の動向についてまとめました https://t.co/Ii25MbGATc 創薬 (dry) Advent Calendar 2025 参加記事です #souyakuAC2025
zenn.dev
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Ovo, an Open-Source Ecosystem for De Novo Protein Design https://t.co/vcEleVRjRt 実装はこちらです https://t.co/GM6xKHFIjS
biorxiv.org
The protein design field is rapidly advancing, with frequent emergence of new models and pipelines for designing de novo proteins with tailored properties and functions not found in nature. However,...
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de novo タンパク質デザインの統合プラットフォーム Ovo RFdiffusion、ProteinMPNN、AlphaFold2 などを Nextflow で統合し、scaffold/binder デザインから品質評価まで一貫して実行ProteinQC モジュールが配列・構造・物性を PDB 参照セットと比較評価。プラグイン機構で拡張可能 ソースはリプ⬇️
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