벼랑끝 바이오 매드 컴퓨터 사이언티스트

https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2022.07.10.499510v5 Antigen-Specific Antibody Design and Optimization with Diffusion-Based Generative Models for Protein StructuresAntibodies are immune system proteins that protect the host by binding to specific antigens such as viruses and bacteria. The binding between antibodies and antigens is mainly determined by the complementarity-determining regio..

간단 요약 1. 모델이름 : HyperAttentionDTI 2. 저널 : Bioinformatics(IF 6.0 ~ 7.0) 3. Published date : 2022 / 02 4. BenchMark Datasets : DrugBank, Davis, KIBA 5. Main model architectures : Compound : chracterwise Embedding + stacked 1D-CNN Protien : chracterwise Embedding + stacked 1D-CNN Drug-Protein Cross-Attention Global Max Pooling 6. Interaction map idea : simple concatenation btw. drug, prot represent..

DeepConv-DTI 후속으로 나온 논문인데 figure가 조금 부실하지 않나 생각이 든다. 본문에서의 설명과 figure에서 직관적으로 이해되는 부분에서 불일치를 보이는 부분들도 있었다. (나의 이해력이 딸리는 것도 있겠지만, 썩 친절한 논문은 아닌것 같다.) 깃헙 코드를 뜯어서 이해해보자니 코드가 텐서플로우 기반이라 파이토치를 기반으로 공부한 내가 보기엔 대강 느낌은 파악되지만 명확한 이해는 안되는데다가 솔직히 코드도 조금 난잡한 것 같다. 따라서 해당 논문은 간략하게만 정리한다. 아이디어 참고만 하도록 하자. Abstract HoTS는 Binding Region(BR)이라는 DTI에 중요한 역할을 하는 위치를 hilights한다. BR을 찾기 위하여 Protein의 sequential motif를..

Abstarct DTI(Drug-Target Interaction)에 대한 Identification은 Drug discovery에서 중요한 역할을 한다. 그러나 in vitro 및 in vivo 실험으로 모든 Drug-Target pair에 대한 실험을 진행하는 것은 사실상 불가능하다. 따라서 최근 in silico computational machine learning methods들이 각광받고 많은 연구가 되고있다. 그러나 machine learning methods는 accuracy가 썩 좋지 못했고, 최근 deep learning based research가 활발히 진행중 우리는 Raw protein seq에 대해 CNN을 통해 local residue pattern을 capturing했고 다양..