DNA-encoded chemical library (DECL) は核酸や細胞内タンパクに対しても使われるようになってきました。この記事ではその展望をまとめます。

比較的最近になり、創薬においてDNA-encoded chemical library (DECL) 技術が使われるようになりました。この記事ではDECLを概説します。

創薬研究においては公開されているデータを効率よく集めるというのがスタート地点になります。本記事では、化合物やタンパクについて、創薬研究の最初の時点でよく使われているデータベースを紹介します。

化合物-タンパク相互作用 (chemical-protein interaction, CPI) 予測モデルを開発するには、化合物とタンパクを数値に変換することがまず必要です。ここでは代表的な手法について紹介します。

化合物-タンパク相互作用予測をより正確に行うために、まだまだ改善するべき点が残されています。この記事では2022年12月時点での代表的なトピックスを紹介します。

化合物とタンパクの相互作用 (chemcial-protein-interaction, CPI) を予測する人工知能 (AI) が近年さまざま登場しています。ここではAIの中でも特に深層学習を使った方法を概説します。

ヒトのT細胞受容体（TcR）遺伝子は非常に複雑な構造になっています。この記事ではそれらの概要と調べ方を紹介します。

次世代シークエンサー (NGS) を使ってウイルスを検出するためにはさまざまなステップがありますが、この記事では各ステップで使われている主要なツールを紹介します。

コロナウイルス研究を支えているのは情報科学による解析手法や各種データベースです。この記事では、これまで使われてきたリソースを紹介します。

SARS-CoV-2にはさまざまな変異株があります。この記事ではそれら変異株の中でも特に大事な5つに絞って、どのような変異株なのか概説します。

COVID-19の原因となるウイルスSARS-CoV-2はさまざまな変異株があり、それらは独特の名前で呼ばれています。変異株の命名ルールを概説します。

T細胞受容体 (TCR) と抗原ペプチドの結合は獲得免疫において重要なステップであり、これまで数多くの免疫学者による実験が行われてきました。機械学習技術の台頭とともに、その結合の予測にも使われるようになってきました。この記事では、特に深層学習による抗原ペプチド結合予測手法を俯瞰します。

タンパク質実験の基本的な手技の一つに、タンパクの染色があります。この記事では、代表的な染色方法をとりあげその原理やメリット・デメリットを紹介します。

データを活用するためには、まずしかるべきデータリポジトリーが必要です。世界各国でそのような取り組みが進んでいますが、その概要をこの記事では紹介します。

昨今はさまざまなことがオンラインでできるようになりました。今回は生命科学や医療系の研究者を目指す学生さんや、現役の若手研究者の先生方におすすめしたい動画講座をご紹介します。

がんビッグデータは、新たな治療薬や治療戦略を生み出すためにも使われています。実際、いくつかの薬がAIによって新たながんの治療標的として見つかってきました。この記事ではAIによるがん創薬研究を紹介します。

がんに関するさまざまなデータが蓄積するにつれて、そのデータマイニングにより見出した複数遺伝子セットをがん診断に使うという取り組みがなされてきました。この記事では、すでに承認されたバイオマーカーであるMammaPrintやその他のアプローチを紹介します。

がんゲノムや遺伝子発現データなど、多様なデータが取得可能になりました。それらを手軽に扱えるウェブツールもいろいろ登場したので、本記事で紹介します。

近年のオミクス技術の発達により、がんに関するさまざまなデータが取得されてきました。そこでこの記事では、がん研究者なら絶対に押さえておきたいリソースを紹介します。

HEK293細胞やその派生細胞株は、培養細胞株の中で最もよく使われているものの1つです。この記事では、ATCCに登録されている代表的な派生株の紹介や、近年の研究から分かってきたことについてまとめます。