305336記事公開中

トレンドワード
  2. AIベンチマークリサーチ
  3. 論文研究
  4. Learning Subpocket Prototypes for Generalizable Structure-based Drug Design（Learning Subpocket Prototypes for Generalizable Structure-based Drug Design）
1未満 分で読了
0 views

Learning Subpocket Prototypes for Generalizable Structure-based Drug Design

（Learning Subpocket Prototypes for Generalizable Structure-based Drug Design）

さらに深い洞察を得る

AI戦略の専門知識を身につけ、競争優位性を構築しませんか？

AIBR プレミアム
年間たったの9,800円で
“AIに詳しい人”として
一目置かれる存在に！

プレミア会員になって、山ほどあるAI論文の中から効率よく大事な情報を手に入れ、まわりと圧倒的な差をつけませんか？

詳細を見る
【実践型】
生成AI活用キャンプ
【文部科学省認可】
満足度100%の生成AI講座
3ヶ月後には、
あなたも生成AIマスター！

「学ぶ」だけではなく「使える」ように。
経営者からも圧倒的な人気を誇るBBT大学の講座では、3ヶ月間質問し放題！誰1人置いていかずに寄り添います。

詳細を見る

田中専務

拓海先生、最近社内で「構造に基づく創薬（Structure-based Drug Design）」という話が出てきまして、要するに何が新しいのか整理して教えていただけますか。私はデジタルは得意でないので、投資対効果の観点でまず端的に知りたいのです。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、田中専務。一言で言えば今回の研究は「タンパク質の局所環境（サブポケット）を学習して、未知の標的にも通用する分子を作れるようにする」方法を示したものですよ。要点は三つ、汎用性、局所特徴の利用、そして3Dの階層的な表現です。一緒に紐解いていけるんですよ。

田中専務

タンパク質の局所環境というのは、具体的にどういうイメージでしょうか。うちの職場で言えば、工場の作業場所ごとの設備や工具の違いに似ていると考えればいいですか。

AIメンター拓海

素晴らしい比喩ですよ！そうです、工場の

監修者

阪上雅昭（SAKAGAMI Masa-aki）
京都大学　人間・環境学研究科　名誉教授

論文研究シリーズ
前の記事
埋め込みの分極化による域不変表現
（POEM: Polarization of Embeddings for Domain-Invariant Representations）
次の記事
Self-Replication, Spontaneous Mutations, and Exponential Genetic Drift in Neural Cellular Automata
（ニューラルセルラオートマタにおける自己複製、自然発生的変異、指数的遺伝的ドリフト）
関連記事
低コストなエネルギーメーター較正法
（Low-Cost Energy Meter Calibration Method for Measurement and Verification）
二つの小さな赤い点における[CII]および塵の未検出
（No [CII] or dust detection in two Little Red Dots at z$_{\rm spec}$ > 7）
SemCAFE：固有表現で見抜くウェブ情報の信頼性
（SemCAFE: When Named Entities make the Difference – Assessing Web Source Reliability through Entity-level Analytics）
ハイブリッド対話状態トラッカー
（Hybrid Dialog State Tracker）
分散最適化の99%は時間の無駄である
（99% of Distributed Optimization is a Waste of Time: The Issue and How to Fix it）
FPGAベースの近似算術演算子設計
（AxOMaP: Designing FPGA-based Approximate Arithmetic Operators using Mathematical Programming）
この記事をシェア

有益な情報を同僚や仲間と共有しませんか？

AI技術革新 - 人気記事
ブラックホールと量子機械学習の対応
（Black hole/quantum machine learning correspondence）
  • 論文研究
DiReDi：AIoTアプリケーションのための蒸留と逆蒸留
（DiReDi: Distillation and Reverse Distillation for AIoT Applications）
  • 論文研究
生成AI検索における敏感なユーザークエリの分類と分析
（Taxonomy and Analysis of Sensitive User Queries in Generative AI Search System）
  • 論文研究

PCも苦手だった私が

“AIに詳しい人“
として一目置かれる存在に！
  • AIBRプレミアム
  • 実践型生成AI活用キャンプ
あなたにオススメのカテゴリ
論文研究
最新記事
音声から「屋外録音」時の3D顔動作を合成する技術
（Synthesising 3D Facial Motion from “In-the-Wild” Speech）
  • 論文研究
大量のツイートに基づく市民の特徴付け
（Characterization of citizens using word2vec and latent topic analysis in a large set of tweets）
  • 論文研究
オミクスデータの統合的コンセンサスクラスタリングのための多重カーネル学習
（Multiple kernel learning for integrative consensus clustering of ’omic datasets）
  • 論文研究
生成モデルの精度と網羅性を分離して評価する手法の改良
（Improved Precision and Recall Metric for Assessing Generative Models）
  • 論文研究
SR-GANによるゼロショット学習の改良
（SR-GAN: SEMANTIC RECTIFYING GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORK FOR ZERO-SHOT LEARNING）
  • 論文研究
継続学習の三つのシナリオ
（Three scenarios for continual learning）
  • 論文研究
さらに深い洞察を得る

AI戦略の専門知識を身につけ、競争優位性を構築しませんか？

AIBR プレミアム
年間たったの9,800円で
“AIに詳しい人”として一目置かれる存在に！

プレミア会員になって、山ほどあるAI論文の中から効率よく大事な情報を手に入れ、まわりと圧倒的な差をつけませんか？

詳細を見る
【実践型】
生成AI活用キャンプ
【文部科学省認可】
満足度100%の生成AI講座
3ヶ月後には、あなたも生成AIマスター！

「学ぶ」だけではなく「使える」ように。
経営者からも圧倒的な人気を誇るBBT大学の講座では、3ヶ月間質問し放題！誰1人置いていかずに寄り添います。

詳細を見る

AI Benchmark Researchをもっと見る

今すぐ購読し、続きを読んで、すべてのアーカイブにアクセスしましょう。

続きを読む