ColabFold で学ぶタンパク質⽴体構造予測 ColabFold を通じて、AlphaFold2 によるアミノ酸配列からタンパク質⽴体構造予測をどう実践するかをわかりやすく解説した本です。この本を読めば、ColabFold を⽤いて、タンパク質⽴体構造予測の基本が⾝につきます。 創薬の世界において、タンパク質の立体構造を知ることは「鍵と鍵穴」の関係を理解することに等しいです。薬剤分子（鍵）が標的タンパク質の特定部位（鍵穴）に正確に結合することで薬効が発揮されるため、タンパク質の3次元構造情報は効果的な薬剤設計の基盤となります。しかし従来、X線結晶構造解析やクライオ電子顕微鏡による構造決定には高度な技術と長期間を要し、計算によるタンパク質立体構造予測の精度は比較的低い状況でした。この状況を一変させたのが、DeepMindが開発したAlphaFold2です。CASP14コンペティションで従来手法を圧倒的に上回る精度を示し、半世紀にわたって科学者を悩ませてきた「タンパク質折りたたみ問題」の解決に大きく近づきました。これらの成果により、AlphaFold2の開発者を含む3名が2024年のノーベル化学賞を受賞したこともご存じの方も多いのではないでしょうか。 本書では、AlphaFold2の革新的な技術を手軽に活用できるよう開発されたのがColabFoldについての解説を行なっております。Google Colabの環境を利用することで、複雑な環境構築なしにブラウザ上から簡単にタンパク質構造予測が実行できます。MMseqs2による高速な多重配列アライメント生成により、従来よりも大幅に短時間での予測が可能となりました。 さら、独自の実装によってColabFoldで環状ペプチドを含む複合体のの構造予測を可能した実装の紹介や、AlphaFold2以降のタンパク質立体構造予測モデルについても紹介しております。 初出イベント: 技術書典18 ページ数: 62