分子デザインはじめました

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By 分子デザインはじめましたScienceLife Sciences
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分子デザインはじめました episodes

  • Ep 9: [Interview] Yoshitaka Moriwaki (Science Tokyo), "Breakthrough comes out of scholē"

    概要：東京科学大学、計算創薬科学研究室、准教授の森脇由隆さんをお招きし、MDや構造予測を活用した森脇さんのタンパク質科学のご研究、ColabFold開発秘話、タンパク質研究における機械学習手法の今後などについてお聞きしました。


    ゲスト森脇由隆さん

    • 研究室HP 東京科学大学計算創薬科学研究室
    • Researchmap
    • X https://x.com/ag_smith
    • Qiita https://qiita.com/Ag_smith

      • [0:00:00] 雑談

      • 第24回日本蛋白質科学会
      • WS 異分野融合が切り拓くタンパク質工学フロンティア
      • RosettaCON 2024
      • 分子シミュレーションスクール
      • 日本蛋白質科学会若手賞
      • 松林　PI3-kinaseの論文
      • Rosetta Commons
      • Levitate Bio: Rosetta Commons Foundation (Non-profit)の100 %子会社としてクラウドの(Rosettaを含む)タンパク質モデリング・デザインプラットフォームを提供する。現状ではまだユーザーはRosettaのライセンス (UW CoMotionが管理)を取得する必要がある
      • Dr. Ajasja Ljubetič (Baker lab alumni): (注: 今年のEuropean RosettaConのOrganizerではない模様)
      • Dr. Zibo Chen
      • Dr. Minkyung Baek
      • Dr. Sergey Ovchinnikov
      • Sergeyさんによる言語モデル (ESM2)トレーニングtutorial

        • [0:17:33] 森脇さん　大学院生時代＠東大

        • 清水 謙多郎先生
        • 東京大学化学生命工学科
        • 生命科学夏の学校　
        • 杉田 昌岳先生
        • ヘム 　https://ja.wikipedia.org/wiki/ヘム
        • 寺田 透先生
        • 黄色ブドウ球菌
        • Isdシステム
        • IsdによるHeme輸送システムに関する森脇さん論文 Moriwaki et al., Biochemistry, 2013 Moriwaki et al., PLoS One, 2015
        • Sortase　https://ja.wikipedia.org/wiki/ソルターゼ
        • 新津さんの回
        • J. Phys. Chem. B
        • Computational and Structural Biotechnology Journal

          • [0:32:24] 計算科学やMDシミュレーションとのかかわり

          • 生命科学夏の学校　第51回、第52回
          • ESM3
          • 総説”AlphaFold2までのタンパク質立体構造予測の軌跡とこれから” 森脇 由隆
          • 計算生命科学の基礎9「タンパク質の立体構造予測－AlphaFold以前と以後－」森脇 由隆（東京大学）
          • https://www.youtube.com/watch?v=hChaVWV-13s
          • https://www.youtube.com/watch?v=e5tM5pLDaJQ
          • https://www.youtube.com/watch?v=yz-WvjKrYZ0
          • アブラナ科植物の自家不和合性についての森脇さんの論文と日本語解説記事　Chem-Station「アブラナ科植物の自家不和合性をタンパク質複合体の観点から解明」
          • Murase, Moriwaki*, et al., 2020, Nat. Commun. “Mechanism of self/nonself-discrimination in Brassica self-incompatibility”
          • Sawa, Moriwaki*, et al., 2023, CSBJ, “Comprehensive computational analysis of the SRK–SP11 molecular interaction underlying self-incompatibility in Brassicaceae using improved structure prediction for cysteine-rich proteins”
          • CASP (Critical Assessment of Techniques for Protein Structure Prediction)
          • 森脇さんの分子動力学シミュレーションの使い方ブログ記事
          • “タンパク質ドッキングソフトウェアRPXDockのインストール方法” @shhonda2
          • Dr. Sergey Ovchinnikov
          • Dr. Martin Steinegger
          • Dr. Milot Mirdita
          • Numpy
          • GitHub Docs, pull requests について
          • Github

            • [0: 55:19] 森脇さん　ポスドク＠分子研

            • 古賀 信康先生　HP, Researchmap
            • Digoxigenin結合タンパク質のデザイン
            • Heme結合人工タンパク質（ヘリックスバンドル）の論文
            • Inverse Rotamer approach: 主鎖に対して側鎖のロータマーを探索するのではなく、側鎖の先端を固定し主鎖側の構造多型を探索する手法
            • Rosetta, Score Function
            • 小林さん回

              • [1:14:53] 森脇さん　助教＠東大農学生命科学研究科

              • 敵対的生成ネットワーク(GAN: Generative adversarial network)
              • Improved Techniques for Training GANs
              • Protein Contact Map
              • Diffusion probabilistic model
              • AFdesign
              • RFDesign
              • 焼きなまし法(Simulated annealing) https://ja.wikipedia.org/wiki/焼きなまし法　https://en.wikipedia.org/wiki/Simulated_annealing
              • ProteinMPNN

                • [1:22:57] AlphaFold2の公開とColabFold開発

                • 森脇さん AlphaFold2 動作確認のポスト（午前6:17 · 2021年7月17日）
                • 森脇さんQiita記事 ”AlphaFold (ver.2.3.2) インストール”
                • 森脇さん Glyリンカーを使ったマルチマーのポスト（午後7:07 · 2021年7月19日）
                • SM64’s Invisible Walls Explained Once and for All
                • スコレー　https://ja.wikipedia.org/wiki/スコレー
                • ColabFold Google Colab
                • ColabFold GitHub
                • ColabFold 論文
                • MMseq2
                • ⁠Dr. Martin Steinegger
                • Dr. Ryan D. Kibler

                  • [1:46:02] 東京科学大学 計算創薬科学研究室

                  • 東京科学大学　総合研究院　 難治疾患研究所　計算創薬科学研究室　https://cddlab.io/
                  • 石谷 隆一郎 教授　研究室HP、Researchmap
                  • 吉川 成輝 助教　研究室HP、Researchmap
                  • CueMol
                  • 石谷/森脇/吉川研究室　大学院院試情報
                  • https://cddlab.io/joinus.html
                  • https://www.tmd.ac.jp/admissions/graduate-school/youkou/8_5d009904a0926/#anchor6
                  • 東京科学大学 リサーチコアセンター https://www.tmd.ac.jp/rcmd/
                    • 1 hr 56 min
                  • Ep 8: [Hands-on] Design of ADP/ATP-binding protein

                    概要：Ep 7に引き続き小林さん(NAIST)をゲストに迎え、motif graftingによるADP/ATP結合タンパク質のde novoデザインのHands-onを行いました。

                    • De novoタンパク質デザイン入門セミナー: https://x.com/molcyb_PR/status/1679450859787395074
                    • RFDiffusion: https://github.com/RosettaCommons/RFdiffusion
                    • ProteinMPNN: https://github.com/dauparas/ProteinMPNN
                    • AlphaFold 3 Server: https://golgi.sandbox.google.com/about
                    • Colab版のRFDiffusion + ProteinMPNN + AlphaFold2: https://colab.research.google.com/github/sokrypton/ColabDesign/blob/main/rf/examples/diffusion.ipynb
                    • Sergey Ovchinnikov: https://x.com/sokrypton
                    • 4ASU (F1-ATPase): https://www.rcsb.org/structure/4ASU
                    • 野地研究室: http://www.nojilab.t.u-tokyo.ac.jp/
                    • John Walker: https://www.mrc-mbu.cam.ac.uk/research-groups/walker-group
                    • P-loop: https://en.wikipedia.org/wiki/Walker_motifs
                    • 『AlphaFold時代の生成モデルが身近にするタンパク質設計（デザイン）』(羊土社)https://www.yodosha.co.jp/jikkenigaku/articles/index.html?ci=60300
                    • Genie 2では複数のmotifの相対位置を固定しないmotif scaffoldingが可能: https://arxiv.org/abs/2405.15489
                    • Mohammed AlQuraishi: https://www.aqlab.io/
                    • DALL-E: https://openai.com/index/dall-e-3/
                    • Flowベースの生成モデルによる主鎖構造とアミノ酸配列の同時デザイン: https://arxiv.org/abs/2402.04997
                    • RFDiffusion_All_Atom: https://github.com/baker-laboratory/rf_diffusion_all_atom
                    • Online tutorial – AlphaFold – A practical guide: https://www.ebi.ac.uk/training/online/courses/alphafold/
                    • ※pAE: 音源中では「ある残基に注目したときの他のもう一つの残基までの距離で、予測値と実際のモデルとの違い」とありますが、正しくは「実際のモデルとの違いの予測値」
                    • Rosetta LayerSelector: https://docs.rosettacommons.org/docs/latest/scripting_documentation/RosettaScripts/ResidueSelectors/ResidueSelectors#residueselectors_conformation-dependent-residue-selectors_layerselector
                    • Jalview: https://www.jalview.org/
                    • print(cmd.get_fastastr("all")): PyMOL上でPDBファイルのアミノ酸配列をコピーするコマンド
                    • LigandMPNN: https://github.com/dauparas/LigandMPNN
                    • AlphaFold予測構造についてのpLDDTカラーリングコマンド: https://qiita.com/Ag_smith/items/36cba5eb8e260c25a3d7
                    • Pymolrc (PyMOLの設定ファイル): https://pymolwiki.org/index.php/Pymolrc

                      • ゲスト：小林直也 先生

                      • 機能超分子化学研究室HP: ⁠https://mswebs.naist.jp/LABs/hirota/index.html
                      • X: ⁠https://x.com/kobnaoya⁠
                      • Researchmap: ⁠https://researchmap.jp/naoya-kobayashi
                        • 1 hr 18 min
                      • Ep 7: [Interview] Naoya Kobayashi (NAIST), ”I can see the prolines.”

                        2024. 5. 29. 収録

                        概要：10年以上に渡りde novoタンパク質デザインに携わり、現在は奈良先端科学技術大学院大学 (NAIST)廣田研究室で助教をされている小林直也さんをゲストにお招きし、de novoタンパク質の歴史と共に歩んできたキャリアについて伺いました。

                        [00:00:00] 雑談

                        • AlphaFold3のEpの話
                        • ProteinDPO: https://github.com/evo-design/protein-dpo　https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.05.20.595026v1
                        • ThermoMPNN: https://github.com/Kuhlman-Lab/ThermoMPNN　https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2314853121
                        • タンパク質言語モデルについてのSergeyさんのPost: https://x.com/sokrypton/status/1795525127653986415
                        • IPA (Invariant Point Attention): https://github.com/lucidrains/invariant-point-attention
                        • SE3: https://fabianfuchsml.github.io/se3transformer/
                        • ゼロから作るDeep Learning: https://www.oreilly.co.jp/books/9784873117584/

                          • [00:10:50] ゲスト紹介

                          • 小林直也 先生
                          • 機能超分子化学研究室HP: https://mswebs.naist.jp/LABs/hirota/
                          • X: https://x.com/kobnaoya
                          • Researchmap: https://researchmap.jp/naoya-kobayashi

                            • [00:11:21] デザインとの関わり - pre-RosettaからRosetta

                            • 南慎太朗さん: https://github.com/ShintaroMinami
                            • Blueprint: https://currentprotocols.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/cpps.116
                            • ABEGO: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0022283696900200?via%3Dihub
                            • 2012年古賀さんNature論文: https://www.nature.com/articles/nature11600
                            • 典型ループ: https://www.pnas.org/doi/full/10.1073/pnas.2002120117
                            • Ramachandran plot: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0022283663800236?via%3Dihub
                            • Schellman loop: https://en.wikipedia.org/wiki/Schellman_loop
                            • 佐久間航也さん: https://github.com/yakomaxa
                            • フラグメントアセンブリ法: https://youtu.be/wIDk5BQtM3w?si=7fpii2Qcgrj14AMQ

                              • [00:32:02] 新井研〜古賀研

                              • 新井亮一先生: http://fiber.shinshu-u.ac.jp/arai/index.html
                              • 南慎太郎さん: https://github.com/ShintaroMinami
                              • 古賀信康先生: http://www.protein.osaka-u.ac.jp/protein_design/
                              • 分子科学研究所の施設共同利用: https://www.ims.ac.jp/guide/
                              • IPD (Institute for Protein Design): https://www.ipd.uw.edu/

                                • [00:37:06] 高校〜大学時代

                                • 緩速ろ過法: https://www.waterworks.metro.tokyo.lg.jp/suigen/topic/31.html
                                • ヴォート基礎生化学: https://www.tkd-pbl.com/book/b298034.html
                                • λ Croのリデザイン論文: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S002228360501212X?via%3Dihub
                                • Michael H. Hecht: https://hecht.princeton.edu/
                                • William DeGrado: https://pharm.ucsf.edu/degrado
                                • 田中俊樹先生: https://researchmap.jp/read0077686
                                • Blue copper proteinのcoordination siteを4 helical bundle内に設計した論文: https://pubs.acs.org/doi/full/10.1021/ja106263y
                                • Peter S. Kim: https://peterkimlab.stanford.edu/
                                • 4 Helix bundleの作り方を定義した論文: https://www.science.org/doi/10.1126/science.282.5393.1462
                                • 赤沼哲史先生: https://researchmap.jp/read0137659
                                • 八木創太さん: https://researchmap.jp/sota_yagi
                                • タンパク質の分子設計: https://www.kyoritsu-pub.co.jp/book/b10011014.html
                                • 生体ナノマシンの分子設計 https://www.kyoritsu-pub.co.jp/book/b10011061.html
                                • 中村春木先生著のタンパク質工学 https://amzn.asia/d/0cQgKWcC
                                • 積み木細工の生物学: https://www.amazon.co.jp/積み木細工の生物学―タンパク質と遺伝子の機能単位-永田-恭介/dp/4320054474

                                  • [00:56:11] カーボンナノチューブを分散させる話

                                  • 伊右衛門濃いめでカーボンナノチューブが分散できる論文: https://academic.oup.com/chemlett/article/36/9/1140/7386918
                                  • pH12でアルギニンによりカーボンナノチューブが分散できる論文: https://sioc-journal.cn/Jwk_hxxb/EN/abstract/abstract326322.shtml
                                  • PCNA: https://en.wikipedia.org/wiki/Proliferating_cell_nuclear_antigen
                                  • DeGradoラボからカーボンナノチューブナノチューブ表面に結合するペプチド設計論文https://www.science.org/doi/10.1126/science.1198841

                                    • [01:06:45] de novo二量体タンパク質を単量体/ファイバーにする話

                                    • ケムステーションの記事: https://www.chem-station.com/blog/2016/04/nano-buildingblock.html
                                    • FoXS Server: https://modbase.compbio.ucsf.edu/foxs/

                                      • [01:14:42] 配列空間を広げずに構造空間を広げたい話

                                      • de novoデザインした小型タンパク質の安定性を大規模に調べた論文: https://www.science.org/doi/10.1126/science.aan0693
                                      • 坪山幸太郎さん: https://sites.google.com/view/tsubo-lab/home
                                      • Gabriel Rocklin: http://www.rocklinlab.org/
                                      • Twist Bioscienceのdouble-stranded DNAのプールが500bpまで合成できるようになった: https://www.twistbioscience.com/products/genes/multiplexed-gene-fragments?tab=overview
                                      • ペプチドバーコード論文: https://www.nature.com/articles/s41592-019-0389-8

                                        • [1:39:39] 古賀研研究員時代

                                        • 野地博行先生がPMのImPACT: https://www.jst.go.jp/impact/program/14.html
                                        • MutCompute: https://mutcompute.com/
                                        • ProteinMPNN: https://github.com/dauparas/ProteinMPNN


                                          • 2 hr 2 min
                                        • Ep 6: [Journal] De novo-designed transmembrane proteins bind and regulate a cytokine receptor, Mravic et al., 2024, Nat. Chem. Biol.

                                          概要

                                          • Ep 5に引き続き、新津さん(理研)をゲストに迎え、de novo膜貫通ペプチドによるシグナリング制御論文を読みました。
                                          • De novo-designed transmembrane proteins bind and regulate a cytokine receptor
                                          • https://www.nature.com/articles/s41589-024-01562-z

                                            • [00:00:00] 雑談

                                            • ゲスト : 新津藍 先生
                                            • 研究室HP: https://www.bdr.riken.jp/ja/research/labs/niitsu-a/index.html
                                            • X: https://x.com/AiNiitsu212
                                            • Researchmap: https://researchmap.jp/ai_niitsu
                                              • DeGrado先生: https://pharm.ucsf.edu/degrado
                                              • DeGrado先生と新津さんの共著論文: https://www.nature.com/articles/s41557-021-00688-0
                                              • DeGrado先生の二核鉄論文: https://www.nature.com/articles/nchembio.257
                                              • 学術変革領域(B) SPEED: https://sites.google.com/view/proteinengineering-speed/home
                                              • 鈴木雄太先生: https://www.yutasuzukilab.com
                                              • オーストリアでのワークショップ: https://www.coiledcoils.org/

                                                • [00:06:53] 論文概要

                                                • CHAMP初出論文: https://www.science.org/doi/10.1126/science.1136782

                                                  • [00:13:48] Figure1 論文コンセプトとPoC実験

                                                  • EpoR : https://en.wikipedia.org/wiki/Erythropoietin_receptor
                                                  • JAK-STAT : https://ja.wikipedia.org/wiki/JAK-STATシグナル伝達経路
                                                  • 人工受容体ScFv/c-Mpl (S-Mpl)の細胞内ドメインのチロシンリン酸化モチーフをエンジニアリングすることでJAK-STATシグナル伝達経路を操作する技術: https://analyticalsciencejournals.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/bit.24421
                                                  • 長棟先生: https://researchmap.jp/jumptop
                                                  • 河原先生: https://www.nibiohn.go.jp/cellvaccine/index.html
                                                  • セリン-ロイシンジッパー : https://ja.wikipedia.org/wiki/ロイシンジッパー
                                                  • RosettaMP : 膜タンパク質の設計用のRosetta https://journals.plos.org/ploscompbiol/article?id=10.1371/journal.pcbi.1004398 https://www.rosettacommons.org/docs/latest/application_documentation/membrane_proteins/RosettaMP-GettingStarted-Overview
                                                    • ESMFold https://www.science.org/doi/10.1126/science.ade2574 https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.07.01.600583v1 https://www.evolutionaryscale.ai/blog/esm3-release https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/pro.5033
                                                    • TM interactome: https://doi.org/10.1016/j.str.2015.01.009
                                                    • アミノ酸のhelical propensity：各アミノ酸のヘリックスの形成しやすさhttps://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC1299714/
                                                    • Helix Breaker：ProとGly https://en.wikipedia.org/wiki/Protein_secondary_structure

                                                      • [00:41:10] Figure2 CHAMPとmEpoRの結合トポロジー

                                                      • SplitGFP : https://blog.addgene.org/split-fluorescent-proteins-for-studying-protein-protein-interactions

                                                        • [00:47:23] Figure3 CHAMPの発現量のコントロール

                                                        • Tet-off system : https://bsd.neuroinf.jp/wiki/Tet_on/offシステム
                                                        • ドキシサイクリン: https://www.sigmaaldrich.com/JP/ja/product/sigma/d3447
                                                        • シグナルペプチド: https://ja.wikipedia.org/wiki/シグナルペプチド

                                                          • [00:53:57] Figure4 CHAMPあるいはEpoRへの変異導入による重要な残基の検証　

                                                          [00:57:27] Figure5 NMRによるCHAMPとEpoRの結合部位の検証

                                                          • 2次元NMR, NOE, NOESY: https://ja.wikipedia.org/wiki/二次元NMR

                                                            • [01:02:33] Figure6 ケミカルシフトの周期性

                                                            • Lever-arm effect：https://mphy0026.readthedocs.io/en/latest/tracking/errors.html
                                                              • 1 hr 18 min
                                                            • Ep 5: [Interview] Ai Niitsu (Riken), Beyond Boundaries

                                                              概要：理研BDRでチームリーダーとして研究室を主宰されている新津藍さんをお招きし、ペプチド化学と分子動力学の二刀流スタイルに至った経緯と膜タンパク質デザインの今後の展望についてお聞きしました

                                                              [00:00:00] ゲスト紹介

                                                              • 新津藍 先生
                                                              • 研究室HP: https://www.bdr.riken.jp/ja/research/labs/niitsu-a/index.html
                                                              • X: https://x.com/AiNiitsu212
                                                              • Researchmap: https://researchmap.jp/ai_niitsu
                                                              • さきがけ(自在配列): https://www.jst.go.jp/kisoken/presto/project/1112094/1112094_2022.html

                                                                • [00:03:23] 学生時代@東大

                                                                • 橘和夫先生: https://ja.wikipedia.org/wiki/橘和夫
                                                                • 井上先生コラム about 橘先生: https://inoue.f.u-tokyo.ac.jp/assets/pdf/kagaku.pdf
                                                                • ベラトリジン: https://ja.wikipedia.org/wiki/ベラトリジン
                                                                • 藤原 敏道 先生: https://researchmap.jp/read0009115
                                                                • ベラトリジンのNMR解析: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0968089607011066
                                                                • 溶液NMR: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0968089612002246
                                                                • MDに基づくNMRシグナルの予測論文: https://pubs.acs.org/doi/abs/10.1021/jp205290t
                                                                • 杉田研究室: https://tms.riken.jp

                                                                  • [00:14:00] ポスドク@Bristol

                                                                  • Woolfson lab: https://woolfsonlab.wordpress.com
                                                                  • Nature jobs (現Nature careers): https://www.nature.com/naturecareers/
                                                                  • Nature Chemical Biology論文 (Hexamer, グラントの基になった): https://www.nature.com/articles/nchembio.692
                                                                  • Hagan Bayley: https://www.bayleygroup.co.uk
                                                                  • De novo 5,6,7量体論文(Baker研とback-to-back): https://www.science.org/doi/10.1126/science.1257452
                                                                  • Pub文化: CambridgeのEagleというpubでDNAの構造が議論されたらしいというのは有名な話。https://ja.wikipedia.org/wiki/フィッシュ・アンド・チップス
                                                                  • Banksy: https://ja.wikipedia.org/wiki/バンクシー　
                                                                  • BBCのポッドキャスト: https://www.bbc.co.uk/learningenglish/podcasts
                                                                  • 一分子電流測定 日本語解説 by 新津: https://www.pssj.jp/archives/protocol/measurement/channel_01/channel_01.html
                                                                  • αヘリックスの8量体pore蛋白質Wzaの結晶構造: https://www.rcsb.org/structure/2j58
                                                                  • 2017年の論文: https://www.nature.com/articles/nchem.2647
                                                                  • イオンチャンネル論文 by 新津: https://www.nature.com/articles/s41557-021-00688-0
                                                                  • bZIP scoring: https://compbio.cs.princeton.edu/bzip/
                                                                  • Knobs-into-holes packing: https://en.m.wikipedia.org/wiki/Coiled_coil

                                                                    • [00:41:23] ポスドク@理研

                                                                    • イギリスのビザは6年: 現在、Skilled workerについてはこの上限は撤廃の模様?(自己責任で調べてください...)　https://www.jetro.go.jp/world/europe/uk/invest_05.html
                                                                    • 杉田研究室: https://tms.riken.jp
                                                                    • MDを創薬に活用する”ポスト「京」プロジェクト”: https://scidd.riken.jp/index.html
                                                                    • レプリカ交換分子動力学計算(杉田先生の解説): https://www.jstage.jst.go.jp/article/mssj/12/2/12_2_2_2/_article/-char/ja/
                                                                    • リゾチームの薬剤結合に関するMD論文: https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.jcim.9b00416
                                                                    • QM/MM: ​​https://ja.wikipedia.org/wiki/QM/MM
                                                                    • ONIOM法: https://ja.wikipedia.org/wiki/ONIOM
                                                                    • CHARM: https://www.charmm.org/
                                                                    • サマースクール/ハンズオン(2022年開催): https://tms.riken.jp/misc/genesis-summer-school2022/
                                                                    • GENESIS: https://www.r-ccs.riken.jp/labs/cbrt/
                                                                    • Pyrosetta Tutorial: https://www.pyrosetta.org/documentation/tutorials

                                                                      • [01:01:40] PI@理研

                                                                      • 理研SPDR/基礎科学特別研究員: https://www.riken.jp/careers/programs/spdr/
                                                                      • DeGrado先生: https://pharm.ucsf.edu/degrado
                                                                      • DeGrado先生との構造解析を狙った論文: https://www.nature.com/articles/s41557-021-00688-0
                                                                        • 1 hr 16 min
                                                                      • Ep 4: [Journal] Computational design of sequence-specific DNA-binding proteins, Glasscock et al., 2023, BioRxiv

                                                                        概要　Ep 2に引き続き、濱田さん(東工大)をゲスト迎え、DNA結合タンパク質のデザインに関するBioRxivプレプリントを読みました。Computational design of sequence-specific DNA-binding proteins

                                                                        (00:00:00) 雑談

                                                                        • ゲスト : 濵田 省吾 先生研究室HP、Xアカウント
                                                                        • Ep2であがった、DNAをタンパク質クリップで止めた論文　TAL protein + DNA, 2017 Science

                                                                        (00:02:42) Abstract

                                                                        • LacO, LacI Kd (10 pM in vitro, 10 nM in vivo) https://academic.oup.com/nar/article-lookup/doi/10.1093/nar/gkz698

                                                                        (00:06:17) Introduction

                                                                        • DNA結合タンパク質の設計の難しい点

                                                                        (00:11:07) Fig1 Scaffoldライブラリーの作製

                                                                        • 自然界を参考に主鎖骨格ライブラリーを作製HTH（Helix-turn-helix）https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/15808743/ DNA結合タンパク質によく見られる、αヘリックス３つで三角形を組んだようなモチーフ
                                                                        • RSMD (root-mean-square deviation) ２つタンパク質の間で原子位置の変位の二乗平均平方根を取って類似性を比較
                                                                        • LDDT CASP9で導入された構造類似度指標、局所的な類似性を重視
                                                                        • pLDDT LDDTの予測値としてAlphaFold2開発過程で開発された指標。値が高いほど予測のconfidenceが高いとみなせる https://alphafold.ebi.ac.uk/faq
                                                                        • TM-score (template modeling score) CASP5 から導入された構造類似度指標、RMSDがアミノ酸長に依存してしまう点など改善
                                                                        • Data Distillation ある機械学習のモデルに対し、正解ラベルがついていないデータ(をさまざまな形でtransformしたもの)を入力としてサンプリングし、出力を平均化してモデルのトレーニングに用いることでパフォーマンスを向上させる技術
                                                                        • CASP (Critical Assessment of protein Structure Prediction) タンパク質配列からの構造予測技術の向上を目指す国際的実験。2年に1回、構造未発表のタンパク質を使ってさまざまな手法が横並びでベンチマーキングされる

                                                                        (00:22:41) 塩基と結合しうるアミノ酸の配向パターンのライブラリーを作製し、それを満たすHTH Scaffoldを選抜し、さらに多様化する

                                                                        • RIFgen, RIFdock 結合対象の分子に相互作用しうるアミノ酸の種類と配向を、主鎖構造を度外視して洗い出したうえで、タンパク質形状として成り立つアミノ酸セットを抽出する設計手法
                                                                        • Rosetta
                                                                        • ProteinMPNN, LigandMPNN Message-Passing Neural Network (MPNN) という機械学習手法を用いた、主鎖構造からのタンパク質配列デザイン手法. Ligand MPNN で小分子にも拡張
                                                                        • Rosetta Rotamer Boltzmann calculation 側鎖のロータマーのボルツマン分布を算出. DNA結合前からpre-organizedされたアミノ酸とrotamerを選びエントロピーロスを抑える
                                                                        • MotifGraft 既存の構造モチーフを基に新しいタンパク質をデザインする手法. Rosetta の機能
                                                                        • RFDesign RosettaFoldをベースとするタンパク質デザインsuite。ただし現在はほぼ使われず、RFDiffusionが取って代わっている。InpaintingはRFDesignに含まれる手法の一つ。任意の構造モチーフを入力として、残りの構造を補完するようなタンパク質構造を生成する手法 (モチーフスキャフォールディング)
                                                                        • 実際に試した配列デザイン→多様化の流れ3パターン(4万種類以上) ①Rosetta FastDesign→MotifGraft, ②LigandMPNN→MotifGraft, ③LigandMPNN→Inpainting
                                                                        • 収録後Cameron さんからのコメント Q. 各デザイン手法間で成功率に違いはあったか A. 成功率の定義によるが、RIFgen-RIFdock-LigandMPNNがタンパク質のbehavior (=solubleに発現精製できるか)という意味でも結合の特異性という意味でも一番成功率が高かった

                                                                        (00:40:05) FigS5 Yeastを使ったsurface displayでのデザインの絞り込み

                                                                        • Yeast display 酵母の細胞表面にタンパク質を発現し、結合能などでスクリーニング
                                                                        • Deep sequencing 次世代シーケンサーによって一分子レベルでDNA配列を解析すること。本来は同じゲノム領域を”多重”に読み、希少多型を検出できることから deep。

                                                                        (00:44:01) Fig2 DBPが認識するDNA配列の特異性とDBPの構造

                                                                        • BLI (bi-layer interferometory) 分子間相互作用を光の位相変化で検出、SPRがフローセルなのに対し、BLIはプローブなので粘度のある細胞抽出液や、96穴などの解放系で直接測定可能

                                                                        (00:50:20) Fig3 DBPとDNAの複合体の結晶構造、DBPへの変異導入が及ぼす影響

                                                                        • Fig 3C 実際のDNAの構造が歪んでいたせいでデザインとは違った様式で結合していた
                                                                        • B-DNA : A型、B型、Z型とある中で最も一般的なDNA構造. 右巻き1回転あたり塩基数10、塩基対間距離3.4 Å、らせんの直径20 Å、湿度92%時にとる立体構造。https://ja.wikipedia.org/wiki/二重らせん
                                                                        • Saturation mutagenesis : あるアミノ酸残基を20種類のアミノ酸へとランダムに置換すること
                                                                        • 収録後Cameron さんからのコメント Q. ターゲットとするDNA配列はどうやって選んだか？ A. 基本的にランダムに生成した配列。あくまで具体的なアプリケーションというより任意の配列のDNAに結合するタンパク質をデザインする方法論の開発に主眼を置いたから

                                                                        (00:58:18) Fig4 DBPの直交性の確認=他のDNA配列にくっつかないか確認

                                                                        • universal protein binding microarrays (uPBMs) 7塩基のDNA配列の全パターン（=4^7）を含むマイクロアレイ上でDBPの結合をテスト

                                                                        (01:01:08) Fig5 細胞の中でDBPが転写をコントロールするのに使えるか？

                                                                        • DBP1個では機能せず, DBPを2個つないでテスト (Fig S16)2量体化には TetR や RFdiffusion (homo dimer や hetero dimer) を利用
                                                                        • YFP (Yellow Fluorescent Protein)
                                                                        • TetR (Tetリプレッサー)
                                                                        • Ep2で触れたCID (Chemically induced dimerization)デザイン論文2024, BioRxiv
                                                                        • ENGRAM 転写活性化による guide RNA の発現を Prime Editor (逆転写酵素を融合したCas9 Nicase）でゲノム上のバーコードに記録

                                                                        (01:11:10) Discussion, Closing 

                                                                        1 hr 21 min
                                                                      • Ep 3: [Topics] Alphafold 3

                                                                        概要

                                                                        リリースされたばかりのAlphaFold 3について新津さん(理研)を交えて、本田、松林、岡本で雑談しました。(Disclamer: policyやtermsについてはAlphafold 3のサイトで確認してください)


                                                                        Show notes

                                                                        • AlphaFold 3：アミノ酸配列情報を入力すると、それがどのようなタンパク質構造を取るか予測してくれる構造予測手法。前バージョンのAlphaFold2と違い、小分子や金属イオン、核酸を含む構造予測が行えるようになり、同様の予測を行う既存手法よりもほとんどの項目で高い性能を示しているとのこと(ただしソースコードおよび論文中のベンチマークの生データは未公開) ⁠https://blog.google/technology/ai/google-deepmind-isomorphic-alphafold-3-ai-model/#life-molecules⁠⁠
                                                                        • AlphaFold 3 Server ⁠⁠https://golgi.sandbox.google.com/about
                                                                        • 収録後、AF3のモデル公開が予定されていることと、Job limit が20までになった旨が、Isomorphic Labs の Max Jaderberg 博士からポストされました。 ⁠⁠https://twitter.com/maxjaderberg/status/1790086549205401947⁠⁠⁠
                                                                        • Coordination Chemistry (錯体化学)；金属イオンと結合しないタンパク質や変異体に対して金属イオンをリガンドとして計算しました。すると、金属が結合する形でモデルが作られました。(結合の程度のパラメータがあるかどうかわからないのですが、ほとんど結合しないけど、指定されたので、ただ「置いている」ということなのかもしれません。(n=1の情報 by 岡本)
                                                                        • 2024/05/11 時点では水分子は小分子として選択できない模様
                                                                        • KClやNaClをFirst Principle Simulationの結果と比較していた方のツイート⁠⁠ https://twitter.com/TimothyDuignan/status/1788782942929715431?t=6jjNakuclZ9U0qGhZEDZnA&s=19⁠⁠
                                                                        • Ablation study: ⁠⁠https://en.wikipedia.org/wiki/Ablation_(artificial_intelligence)#:~:text=An%20ablation%20study%20investigates%20the,component%20to%20the%20overall%20system⁠⁠.
                                                                        • AlphaFold 2のN-Cα-Cの三角形：主鎖N-Cα-Cの三角形を固定した状態でcordinate (座標)を生成するやり方。AlphaFold 2では、立体構造を構築するStructure Moduleの段階で、アミノ酸の主鎖のN-Cα-C原子で構成される三角形をバックボーンフレームとし、この三角形の回転と並進操作で予測構造の計算が行われていました。(参考文献 ⁠⁠https://doi.org/10.11234/jsbibr.2022.3⁠⁠ より) https://www.youtube.com/watch?v=yz-WvjKrYZ0 (12:23前後）
                                                                        • 小林さんのポスト ⁠⁠https://x.com/kobnaoya/status/1788388598083158465⁠⁠
                                                                        • Sergeyさんのポスト https://x.com/sokrypton/status/1788932172491247637⁠⁠
                                                                        • AlphaFold3 terms and conditions https://golgi.sandbox.google.com/terms
                                                                        • Hallucination(=ある生成モデルが、モデルのトレーニングに用いられたデータとの整合性がない、意味をなさないデータを出力すること)はDiffusion modelというよりgenerative model全般で起こりやすい問題のようです。自然言語生成 (NLG)の分野で最初に報告されています (本田) ⁠⁠https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3571730


                                                                          • (参考・タンパク質構造予測全原子モデル開発の時系列)

                                                                          • 2023/10/9: RoseTTAFold All-Atom, BioRxivプレプリントの公開⁠ https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2023.10.09.561603v1
                                                                          • 2023/10/31: DeepMind社が小分子や核酸、翻訳後修飾に対応したAlphaFold改良版を開発していることを発表 https://deepmind.google/discover/blog/a-glimpse-of-the-next-generation-of-alphafold/
                                                                          • 2024/4/19: RoseTTAFold All-Atom 論文、Science誌での公開 https://www.science.org/doi/10.1126/science.adl2528
                                                                          • 2024/5/8: AlphaFold 3 論文、Nature 誌での公開 ⁠⁠https://www.nature.com/articles/s41586-024-07487-w⁠⁠
                                                                            • 20 min
                                                                          • Ep 2: [Interview] Shogo Hamada (Tokyo Tech), Branch Points in DNA Nanotechnology

                                                                            0:00:00~ トピック/雑談

                                                                            0:06:13~ 濱田さん登場

                                                                            0:14:00~ DNAナノテク黎明期

                                                                            0:27:14~ 学生時代 (T-motif)

                                                                            0:34:02~ 助教・コーネル大留学 (DNA gel)

                                                                            0:44:20~ 現在の研究 (DNA gel-based system)

                                                                            1:03:00~ 会社と研究室紹介

                                                                            • 松林 論文⁠https://www.nature.com/articles/s41467-024-46855-y⁠細胞運動のアクセルである酵素PI3Kに秘められたブレーキを発見⁠https://www.fris.tohoku.ac.jp/feature/topics/detail---id-1405.html⁠
                                                                            • JACS論文 ⁠https://pubs.acs.org/doi/full/10.1021/jacs.4c00677⁠
                                                                            • Roberto A. Chica (現Univ. Ottawa。2020年までUCSFに所属) ⁠https://mysite.science.uottawa.ca/rchica/drchica.html⁠
                                                                            • CID (Chemically induced dimerization)デザイン論文⁠https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.03.25.585721v1⁠
                                                                            • Bruno E. Correiaは、Baker研でPhDを取得されていました。知らなくてごめんなさい。(本田) ⁠https://people.epfl.ch/bruno.correia/?lang=en⁠
                                                                            • 上記CIDデザイン論文の基になっている論文 ⁠https://www.nature.com/articles/s41592-019-0666-6⁠ タンパク質の特徴を機械学習する際、一般的にはアミノ酸の配列情報や、原子の空間座標が特徴量として用いられる一方、この論文ではタンパク質の表面の形状や電荷のパターンを特徴量として用いており、本編ではその点について言及しています。 (本田)
                                                                              • 濵田 省吾 先生, Lab HP ⁠https://www.nanoeng.net/ ⁠X: ⁠https://twitter.com/shogohamada ⁠⁠https://www.idp.ori.titech.ac.jp/be-a-successful-entrepreneur/column/4602/ https://researchmap.jp/shogo_hamada⁠
                                                                              • 東工大 工学部 制御システム工学科 ⁠http://www.ctrl.titech.ac.jp/home-j.html⁠
                                                                              • 村田研究室 ⁠https://www.molbot.mech.tohoku.ac.jp/⁠
                                                                              • 木賀研究室 ⁠https://kiga.w.waseda.jp/⁠
                                                                              • iGEM ⁠https://igem.org/⁠
                                                                              • DNAナノテクについての記事TechScientist, 2023, ⁠https://www.the-scientist.com/coming-into-the-fold-dna-origami-71496⁠
                                                                              • E. Winfree ⁠https://www.dna.caltech.edu/~winfree/⁠
                                                                              • DNAオリガミ⁠https://www.nature.com/articles/nature04586⁠⁠ https://youtu.be/p4C_aFlyhfI?si=q5RK00BLlw7d2_N6⁠
                                                                              • DNA tile ⁠https://www.nature.com/articles/28998⁠
                                                                              • DNAタイル, 村田智, 浜田省吾, 2010, 日本ロボット学会誌⁠ https://www.jstage.jst.go.jp/article/jrsj/28/10/28_10_1158/_pdf⁠
                                                                              • Holliday Junction ⁠https://en.wikipedia.org/wiki/Holliday_junction⁠
                                                                              • N. Seeman ⁠https://en.wikipedia.org/wiki/Nadrian_Seeman⁠
                                                                              • Seeman Cube ⁠https://www.nature.com/articles/350631a0⁠
                                                                              • Seeman DX ⁠https://pubs.acs.org/doi/10.1021/bi00064a003⁠
                                                                              • J. Hopfield ⁠https://en.wikipedia.org/wiki/John_Hopfield⁠
                                                                              • Algorithmic Self-Assembly of DNA (ErikのPh.D. thesis)  ⁠https://www.dna.caltech.edu/Papers/winfree_thesis.pdf⁠ 「DNAタイルはチューリング完全」の説明も
                                                                              • L. Adleman ⁠https://en.wikipedia.org/wiki/Leonard_Adleman⁠
                                                                              • P. Rothemund ⁠https://rothemundlab.caltech.edu/dna_origami⁠
                                                                              • Ep 1で話題にあがった”あの”論文：https://www.nature.com/articles/s41586-023-06890-z⁠
                                                                              • W. Shih ⁠https://wyss.harvard.edu/team/core-faculty/william-shih/⁠
                                                                              • DNAナノテクの歴史に関するShih先生動画 ⁠https://www.youtube.com/watch?v=Ek-FDPymyyg⁠
                                                                              • T-motif ⁠https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/anie.200902662⁠
                                                                              • 浜田さん撮影 T-motif AFM 画像 @Caltech「浜田が「分子デザインを始めた」と言える瞬間...?」⁠https://www.dropbox.com/scl/fi/cuatyauhv52kwmi8tl66j/20070416-tmotif.png?rlkey=ha0zswygbo5yhgqkvnrqrldtd&dl=0⁠
                                                                              • Protein LEGO Block  ⁠https://www.nature.com/articles/s41586-024-07188-4⁠
                                                                              • DNA gel 化学ゲル ⁠https://www.nature.com/articles/nmat1741⁠ 物理ゲル ⁠https://www.nature.com/articles/nnano.2012.211⁠
                                                                              • 物理ゲルとその応用について浜田さん総説Hamada & Luo, 2020 ⁠https://www.nature.com/articles/s41428-020-0340-y⁠
                                                                              • 化学ゲル、物理ゲル https://www.jstage.jst.go.jp/article/kakyoshi/70/11/70_562/_article/-char/ja
                                                                              • ポリアクリルアミドゲルは化学ゲル⁠https://www.bio-rad.com/webroot/web/pdf/lsr/literature/Bulletin_1156.pdf⁠
                                                                              • アガロースゲルは物理ゲル⁠https://academic.oup.com/bcsj/article-abstract/41/8/1830/7375225⁠
                                                                              • 分子ロボティクス ⁠https://molbot.org/shin-gaku/research/index.html⁠
                                                                              • Dan Luo ⁠https://cals.cornell.edu/dan-luo⁠
                                                                              • The Kavli Institute at Cornell for Nanoscale Science ⁠https://www.kicnano.cornell.edu/⁠
                                                                              • 浜田さん 研究紹介動画 ⁠https://www.youtube.com/watch?v=LjoTYoqpf6Q⁠
                                                                              • Hamda et al., 2019, Sci. Robot. ⁠https://www.science.org/doi/10.1126/scirobotics.aaw3512⁠
                                                                              • 分子サイバネティクス ⁠https://molcyber.org/⁠
                                                                              • TAL protein + DNA, 2017 Science ⁠https://www.science.org/doi/10.1126/science.aam5488⁠
                                                                              • H. Dietz ⁠https://www.dietzlab.org/⁠
                                                                              • Florian Praetorius ⁠https://ista.ac.at/en/research/praetorius-group/⁠
                                                                              • 株式会社DASH Materials ⁠https://www.dashmaterials.com/⁠
                                                                              • 東工大発ベンチャー大賞 ⁠https://www.titech.ac.jp/news/2023/067946⁠
                                                                              • 浜田研 希望者はこちら  ⁠https://www.nanoeng.net/contact/⁠ (お気軽にご連絡ください)
                                                                              • 情報理工学院 大学院説明会 ⁠https://www.li.c.titech.ac.jp/admission/2024.html⁠
                                                                                • 1 hr 14 min
                                                                              • Ep 1: [Topics] Papers for protein design using DL, RFAA/RFDiffusion-AA, PyMOL3

                                                                                岡本、本田、松林で”Papers for protein design using DL”, RFAA/RFDiffusion-AA, PyMOL3 などについて話しました。

                                                                                Show Notes

                                                                                • Github (ソースコードをホストしてくれる、ソフトウェア開発のプラットフォーム) https://github.com/
                                                                                • Papers for protein design using DL https://github.com/Peldom/papers_for_protein_design_using_DL
                                                                                • 数年前まで主流だったタンパク質構造予測・デザインツールRosetta https://github.com/RosettaCommons/rosetta
                                                                                • (補足)
                                                                                • 拡散モデルは画像生成をはじめさまざまな分野 (例: OpenAIのDALL-E 2)で応用されている機械学習のモデルの一つ。※『フレームワーク(=アプリケーション開発のプラットフォームとなるソフトウェア、DeepLearningで言うとPyTorchなど)』と言及していますがこれは用語の誤り) https://qiita.com/iitachi_tdse/items/6cdd706efd0005c4a14a
                                                                                • RFAA, RFDiffusion-AAのインストールでコケる話 > 2024/03/24時点で公式のGitHubリポジトリのインストール方法が変更になっており、インストール時の問題が解決されているはず
                                                                                • AlphaFold2に着想を得て開発された構造予測ツールRoseTTAFold https://github.com/RosettaCommons/RoseTTAFold
                                                                                • RoseTTAFoldを利用して開発された、拡散モデルに基づくタンパク質設計ツールRFDiffusion https://github.com/RosettaCommons/RFdiffusion
                                                                                • タンパク質のみを含む構造予測・デザインのみ可能だったRoseTTAFold/RFDiffusionに対し、核酸や小分子、金属原子を含む構造予測・デザインも可能になったRFAA/RFDiffusion-AA https://github.com/baker-laboratory/rf_diffusion_all_atom
                                                                                • Sergey Ovchinnikov先生 https://www.solab.org/
                                                                                • Google Colab版のRFDiffusion https://colab.research.google.com/github/sokrypton/ColabDesign/blob/v1.1.1/rf/examples/diffusion.ipynb
                                                                                • PyMOL3 https://pymol.org/
                                                                                • CueMol http://www.cuemol.org/ja/ (開発者は石谷先生 https://cddlab.io/index.html)
                                                                                • ChimeraX https://www.cgl.ucsf.edu/chimerax/
                                                                                • Martin Steinegger先生 https://steineggerlab.com/en/
                                                                                • 構造情報に基づきタンパク質を高速にアラインメントするツールFoldFeek https://search.foldseek.com/search
                                                                                • サイトカイン受容体に結合し活性を制御する膜貫通タンパク質をde novoデザインした論文 https://www.nature.com/articles/s41589-024-01562-z
                                                                                • William DeGrado先生 https://pharm.ucsf.edu/degrado
                                                                                • 新津藍先生 https://www.bdr.riken.jp/ja/research/labs/niitsu-a/index.html
                                                                                • DNA tileのnucleationのkineticsでニューラルネットワーク様の情報処理を再現し、画像のパターン認識を行った論文 https://www.nature.com/articles/s41586-023-06890-z
                                                                                • RFDiffusionによる抗体のde novoデザイン https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.03.14.585103v1
                                                                                  • 38 min
                                                                                • Ep 0: WE ARE LOOKING FOR DESIGNERS

                                                                                  岡本（東北大 学際研）、本田（ワシントン大 IPD）、松林（東北大 学際研）で podcast を始めるにあたっての経緯、意気込み、今後の予定などについて話しました。

                                                                                  • お便り・感想などはX (Twitter)のDMまでお願いします！ https://twitter.com/Biomol_Design

                                                                                    • Show Notes

                                                                                    パーソナリティ自己紹介

                                                                                    • 松林 https://researchmap.jp/hmatsubayashi,  https://twitter.com/Matsubayashi_J, https://twitter.com/Matsubayashi_E
                                                                                    • 東北大 学際研 https://www.fris.tohoku.ac.jp
                                                                                    • BIOMOD https://biomod.net/
                                                                                    • 東北大 分子ロボティクス分野(村田先生, 野村先生) https://www.molbot.mech.tohoku.ac.jp/
                                                                                    • 本田 https://researchmap.jp/shingo_honda, https://twitter.com/akg_entrance
                                                                                    • Baker Lab HP https://www.bakerlab.org/
                                                                                    • 野地研究室HP http://www.nojilab.t.u-tokyo.ac.jp/
                                                                                    • 本田の博士課程の仕事 (多次元デジタルバイオアッセイの開発) https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.analchem.0c05360
                                                                                    • 岡本 https://researchmap.jp/y_okamoto, https://twitter.com/Okamoto_Yasu_CH
                                                                                    • 最近、河合塾のサイトで紹介してもらいました https://miraibook.jp/researcher/s23080
                                                                                    • 林先生 http://www.applied-bioinorganic.jp/jp/
                                                                                    • Donald M. Kurtz Jr.先生 (University of Texas at San Antonio)
                                                                                    • 城先生(当時理研、その後、兵庫県立大) https://researchmap.jp/read0118077
                                                                                    • 廣田先生 https://researchmap.jp/shunhirota
                                                                                    • 石森先生 https://researchmap.jp/k_ishimori
                                                                                    • 青野先生 https://researchmap.jp/read0096775
                                                                                    • Thomas Ward Lab https://ward.chemie.unibas.ch/en/persons/thomas-r-ward/

                                                                                      • ポッドキャストのきっかけ

                                                                                      • de novoタンパク質デザイン入門セミナー https://molcyber.org/event/2142
                                                                                      • 小林直也先生 https://researchmap.jp/naoya-kobayashi, https://twitter.com/kobnaoya
                                                                                      • 新津藍先生 https://researchmap.jp/ai_niitsu, https://twitter.com/AiNiitsu212
                                                                                      • 阪大・古賀研究室HP http://www.protein.osaka-u.ac.jp/protein_design/index.html
                                                                                      • Seven technologies to watch in 2024 https://www.nature.com/articles/d41586-024-00173-x

                                                                                        • ポッドキャストの予定コンテンツ

                                                                                        • News, Biography(インタビュー), ハンズオン, Journal Club
                                                                                        • 「デザイナー探してます」 “WE ARE LOOKING FOR GRAPHIC DESIGNER” meme https://www.reddit.com/r/Illustration/comments/818qxn/we_are_looking_for_a_graphic_designer/
                                                                                        • 先輩日本語Podcast (1): NeuroRadio https://neuroradio.tokyo/
                                                                                        • 先輩日本語Podcast (2): バイオステーションポッドキャスト https://open.spotify.com/show/6K4x1QCF1FqXM3o9kFB6rE
                                                                                          • 35 min

                                                                                        About 分子デザインはじめました

                                                                                        From the publisher's feed

                                                                                        このpodcastは、さまざまな形で分子デザインに携わるメンバーが分子デザインについてゆるく語りつつ情報発信する番組です。タンパク質デザインや核酸 (DNA/RNA)デザインが主なトピックです。