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  1. 研究報告
  2. バイオ情報学(BIO)
  3. 2024
  4. 2024-BIO-80

深層学習によるRNA構造予測とRefinement手法の開発

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/241335
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/241335
76ecc2c4-b3cd-43c8-82e1-695fd7961b12
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-BIO24080007.pdf IPSJ-BIO24080007.pdf (172.8 kB)
 2026年11月27日からダウンロード可能です。
Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
非会員:¥0, IPSJ:学会員:¥0, BIO:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2024-11-27
タイトル
タイトル 深層学習によるRNA構造予測とRefinement手法の開発
言語
言語 jpn
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
九州工業大学
著者所属
九州工業大学
著者所属
シンガポール国立大学
著者所属(英)
en
Kyushu Institute of Technology
著者所属(英)
en
Kyushu Institute of Technology
著者所属(英)
en
National University of Singapore
著者名 築山, 翔

× 築山, 翔

築山, 翔

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倉田, 博之

× 倉田, 博之

倉田, 博之

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Yang, Zhang

× Yang, Zhang

Yang, Zhang

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 生体分子の一つである RNA は薬剤のターゲットとしても,ワクチン等の創薬モダリティの観点からも可能性を秘めた生体分子であるが,その構造は未知のものが多い.このような RNA の構造を正確に特定することは RNA の機能・安定性の推定や RNA と薬剤間の結合シミュレーションなど,創薬に関連した研究において重要である.このような背景から,近年,DRfold や AlphaFold など様々な深層学習モデルの RNA の構造予測手法が開発されているが,理想的な結合長やねじれ角などの幾何学的特徴を持つ構造を生成することは難しい.そこで,本講演では深層学習ベースの RNA 構造予測手法に加えて,これらの手法を補完するような Refinement 手法について紹介する.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA12055912
書誌情報 研究報告バイオ情報学(BIO)

巻 2024-BIO-80, 号 7, p. 1-1, 発行日 2024-11-27
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8590
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 07:41:31.742599
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