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ノーベル化学賞受賞の注目の技術！『AlphaFold時代の構造バイオインフォマティクス実践ガイド』
話題の「AlphaFold（タンパク質立体構造予測AI）」を扱う本邦初の実験書
『AlphaFold時代の構造バイオインフォマティクス実践ガイド』（富井健太郎／編）は、2024年ノーベル化学賞のテーマ「AlphaFold」を扱う本邦初の実験書です。
- AlphaFoldとは タンパク質の立体構造をとても高精度に予測できるAIのこと。AlphaGoでも有名なGoogle DeepMind社によって開発され、その予測精度の高さはScience誌で「ゲームチェンジャー」とも評されたほど。
- 今や、誰でも手軽に予測が利用できるように コードを書かずに計算できる環境が整えられたり、AlphaFoldで予測した構造のデータベースが整備されています。これから構造バイオインフォマティクスの解析をはじめたいという人も多いのではないでしょうか。
- 一方で、たくさんのツールのなかからどれを選べばいいのか そもそも何から始めればいいのか、解析してみたけど出力結果は正しいのか。そんな声も聞きます。
本書はそんな、AlphaFoldをはじめとする構造バイオインフォマティクスの知見を自分の研究に取り入れたいと考えている方におすすめの1冊です。
編集部 S
本書の制作過程でノーベル賞の報せ！急ぎSNSで本書の情報を解禁し、多くの方に反響をいただきました。おかげさまで、先行販売を行った分子生物学会でも本書は好評でした。
構造バイオインフォマティクスをはじめるための基礎知識から、丁寧に解説！
第1章では、現在の構造バイオインフォマティクスの状況、「AlphaFold」の正体、解析をはじめるために必要な構造生物学の基礎知識をコンパクトに学ぶことができます。
概論＋プロトコールで「体系的」かつ「実践的」に学べる！
第2章と第3章では、立体構造データや各種データベースの基本的な扱い方、AlphaFoldによるタンパク質立体構造の予測方法、さらには分子ドッキング法による複合体の予測や、MDシミュレーションによる動的挙動の推定方法などを、概論＋プロトコールの形式で「体系的」かつ「実践的」に学ぶことができます。
構造バイオインフォマティクスを応用した研究例も紹介！
第4章では、AlphaFoldをはじめとする構造バイオインフォマティクスツールを応用した研究例として、タンパク質の構造変化予測、タンパク質デザイン、変異導入効果予測などの事例をご紹介。タンパク質デザインについては特に、詳細なチップスが満載です。
編集部 S
2024年5月発表のAlphaFold3、9月発表のAlphaProteoなど、発行時点での最新の情報を掲載しています。
編集部 S
タンパク質の「構造」から機能を探り、あなたの研究を一つ上のステージへ！ぜひ本書をお役立ていただければ幸いです。
web立ち読み公開中！ 第1章「2 AlphaFold2の衝撃」をお読みいただけます