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抗体のパラトープ予測における最小特徴ベクトルを用いたグラフニューラルネットワークの活用

CM Deane I Moal N Wahome L Chinery

概要

概要:新しいワクチンや抗体医薬の開発には通常数年間と10億ドル以上の投資が必要である。抗体の結合部位(パラトープ)に関する正確な知識は、抗体—抗原結合の理解を深めることにより、このプロセスの加速とコスト削減を可能にする。本研究では、より単純な特徴ベクトルと抗原情報を利用せずに、現行の最先端ツールを上回る性能を発揮する構造に基づくパラトープ予測ツール「Paragraph」を提案する。公開と実装:ソースコードはwww.github.com/oxpig/Paragraphにて無料で利用可能。連絡先:[email protected]。補足情報:補足データはBioinformaticsオンライン版にて提供されている。


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