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| ファイル | 記述 | サイズ | フォーマット | |
|---|---|---|---|---|
| biophys.62.193.pdf | 3.41 MB | Adobe PDF | 見る/開く |
| タイトル: | 深層学習技術を用いたクライオ電子顕微鏡データに潜むタンパク質運動性情報の抽出 |
| その他のタイトル: | Extraction of Protein Dynamics Hidden in Cryo-EM Maps Using Deep Learning |
| 著者: | 松本, 篤幸    https://orcid.org/0000-0001-9329-6362 (unconfirmed)寺山, 慧  奥野, 恭史 |
| 著者名の別形: | MATSUMOTO, Shigeyuki TERAYAMA, Kei OKUNO, Yasushi |
| 発行日: | 2022 |
| 出版者: | 日本生物物理学会 |
| 誌名: | 生物物理 |
| 巻: | 62 |
| 号: | 3 |
| 開始ページ: | 193 |
| 終了ページ: | 197 |
| 抄録: | タンパク質機能を理解する上で，その動的振る舞いを知ることは極めて重要である．我々は近年発展目覚ましいクライオ電子顕微鏡単粒子解析によって得られる3次元密度マップから，深層学習技術を利用して直接的に運動性の情報を抽出する手法DEFMapを開発した．本稿ではその概説と構造生物学への展開について紹介する． |
| 著作権等: | © 2022 by THE BIOPHYSICAL SOCIETY OF JAPAN This article is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) license. |
| URI: | http://hdl.handle.net/2433/276336 |
| DOI(出版社版): | 10.2142/biophys.62.193 |
| 出現コレクション: | 学術雑誌掲載論文等 |
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