自宅でできるin silico創薬【新薬探索編】  ~初心者でもできる”おうち創薬”~

自宅でできるin silico創薬【新薬探索編】 ~初心者でもできる”おうち創薬”~

📰 概要 パソコン操作、プログラミングが苦手な方でも薬物候補化合物をデザインしたい方、気軽にin silico創薬を試したい方、創薬分野に関心のあるエンジニアの方へ。 本書はwetな創薬研究の経験があり、現在エンジニアである著者の視点から、wetな研究者からもdryの創薬研究をわかりやすく、またエンジニアの方でも創薬が身近に感じれるように解説した記事になっております。内容も確立された手法から最先端の手法までカバーしております。ぜひin silico創薬を気軽に体験し、あなた独自の新薬を開発してみませんか? 👫 対象とする読者 ・パソコン操作、プログラミングが苦手な方でも薬物候補化合物をデザインしたい方 ・気軽にin silico創薬を試したい方 ・創薬について知りたいエンジニア 📰アップデート情報 2023/06/21: 技術書初版がリリースされました。 2024/02/01: Auto Dock Vinaを使ったin silico スクリーニング追記 2024/02/15: 機械学習を用いたin silico screeeningを追記 2024/07/24: プペルル酸を使った創薬、Castpによるポケット予測追記 2024/08/01: 構成の変更 2024/10/19: PyRx、Autodock vinaを使ったin silicoスクリーニングを改定、Dockstring追記 2024/10/27: 全プログラムの動作確認実施、改定 ※本技術書は半年に一回程度でアップデートされます。 アップデートされた場合、アップデート版が見れるので、再度購入する必要はありません。 📣お知らせ 2024/03/11 売り上げ部数100冊突破🎉 2024/07/16 本技術書に関連するAI創薬のコンペで筆者らのチームが銀賞を受賞しました🎉  https://zenn.dev/labcode/articles/987a39a22ce135

Chapters
Chapter 01無料公開

前書き

Chapter 02無料公開

構成(目次)

Chapter 03無料公開

第0章 創薬の仕組み

Chapter 04無料公開

第1章 RF Diffusionによるタンパク質バインダーの創出

Chapter 05

RF Diffusion、Protein MPNN、AF2とは

Chapter 06

RF Diffusion、ProteinMPNN、AF2を使った一連のin silico創薬

Chapter 07

結合剤の生成アニメーション

Chapter 08

結果

Chapter 09

既存の阻害剤構造との重ね合わせ

Chapter 10無料公開

第2章 PyRxによるin silico スクリーニング

Chapter 11

治療したい疾患、標的タンパク質の決定

Chapter 12

タンパク質の準備

Chapter 13

低分子化合物ライブラリの準備

Chapter 14

In silicoスクリーニング

Chapter 15

結合サイトの可視化

Chapter 16無料公開

第3章 Autodock Vinaを使ったin silicoスクリーニング

Chapter 17

AutoDock Vinaとは?

Chapter 18

ZINCデータベースからの化合物ライブラリの構築

Chapter 19

In silicoスクリーニングの設定

Chapter 20

In silicoスクリーニング

Chapter 21

結果

Chapter 22無料公開

第4章 Dockstringを使ったin silicoスクリーニング

Chapter 23無料公開

Anacondaによる環境構築

Chapter 24無料公開

DockStringの使用環境の準備

Chapter 25

In silicoスクリーニング

Chapter 26

結合サイトの可視化

Chapter 27無料公開

第5章 ACFIS2.0によるFragment-based drug design (FBDD)

Chapter 28

Fragment-based 創薬、ACFIS2.0とは

Chapter 29

タンパク質のinput、ライブラリの選定

Chapter 30

ACFIS2.0のワークフロー

Chapter 31

結果

Chapter 32無料公開

第6章 【AI創薬】機械学習を用いたin silico screening

Chapter 33

AI創薬とは

Chapter 34

第1節 公共データベース(CheMBL)からの機械学習の学習データを収集

Chapter 35

Postgre SQL(データベースの作成)

Chapter 36

pgadmin4を用いた学習データのダウンロード

Chapter 37

活性非活性データの追加

Chapter 38

第2節 公共データベース(PDB)からのデータを収集

Chapter 39

Webデータ構造の確認

Chapter 40

リガンド情報のスクレイピング

Chapter 41

第3節  機械学習の学習データの整形

Chapter 42

CheEMBLとPDBデータのマージ

Chapter 43

構造データからのフィンガープリントの作成

Chapter 44

第4節 整形データを用いた予測モデルの作成

Chapter 45

データの準備とモデルの訓練

Chapter 46

モデルの評価と統計指標の計算

Chapter 47

最終節 予測モデルによる候補化合物のin silico screening

Chapter 48

Drug Bankからの対象データの出力

Chapter 49

Drug Bankデータの整形

Chapter 50

in silico screening

Chapter 51

結果

Chapter 52無料公開

第7章 プベルル酸の毒性予測と治療薬への可能性の模索

Chapter 53

Ligand-based screeningとは

Chapter 54

プベルル酸の腎毒性予測

Chapter 55

SwissTargetPredictionによるプベルル酸の標的タンパク質予測

Chapter 56

Swiss Similarityによるプベルル酸のインフルエンザ薬への可能性

Chapter 57無料公開

第8章 CASTpを使ったタンパク質結合サイトの探索

Chapter 58

CASTpとは

Chapter 59

タンパク質の下準備

Chapter 60

CASTpによるポケット探索

Chapter 61

結果

Chapter 62

ポケットの可視化

Chapter 63無料公開

後書き

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LabCode(ラボコード)
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公開
本文更新
文章量
149,325
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