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【スマホで読める実験医学】深層学習により中低解像のクライオ電子顕微鏡データからタンパク質二次構造を同定する方法
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深層学習により中低解像のクライオ電子顕微鏡データからタンパク質二次構造を同定する方法
Protein secondary structure detection in intermediate-resolution cryo-EM maps using deep learning
Maddhuri Venkata Subramaniya SR, et al：Nat Methods, 16：911-917, 2019
Genki Terashi/Sai Raghavendra Maddhuri Venkata Subramaniya /Daisuke Kihara：Department of Biological Sciences， Purdue University1）/Department of Computer Science, Purdue University2）（パデュー大学生物科学科1）/パデュー大学計算機科学科2））
10.18958/6503-00003-0000863-00
近年クライオ電子顕微鏡により多くの生体分子の電顕3Dマップが報告されており，その多くは中低解像度（5〜10Å）またはそれ以下である．それらの電顕3Dマップから詳細な生体分子構造を同定するのは困難であった．本研究でわれわれは，深層学習（ディープラーニング）を電顕3Dマップの三次元空間に適用することで，生体分子の構造的特徴（二次構造）を高精度に同定する手法を開発した．
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