ケモインフォマティクス Grid Inhomogeneous Solvation Theory (GIST) による水解析【OpenMM/AmberTools】
オープンソースソフトウェアを用いて「Grid Inhomogeneous Solvation Theory (GIST)」による水解析を実施します。本記事では、OpenMM と AmberTools を用いて GIST 解析を実施し、タンパク質ポケット中の水の安定性を評価する手順を紹介します。
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ケモインフォマティクス ドッキングシミュレーション及び結合自由エネルギー評価【Gypsum-DL/GNINA/Uni-GBSA】
リガンド三次元化に「Gypsum-DL」、ドッキングに「GNINA」、自由エネルギー評価に「Uni-GBSA」を用いることで、オープンソースツールのみで再現可能なSBDDスコアリングパイプラインを構築します。
ケモインフォマティクス 事前学習モデルを利用した物性予測【CheMeleon/Chemprop】
事前学習モデルとして「CheMeleon」を利用し、物性予測モデルの構築/評価を行います。CheMelonは、2025年に発表された「分子記述子を利用した教師あり事前学習モデル (descriptor-based pretraining model) 」です。
ケモインフォマティクス 膜タンパク質+リガンドのMDシミュレーション【OpenMM】
「OpenMM」を利用して膜タンパク質+リガンドの分子動力学（MD）シミュレーションを行います。MDの実施〜解析で利用したコードは公開中です。
ケモインフォマティクス 半経験的量子化学計算を用いた特徴量生成【AQME】
AQME (Automated Quantum Mechanical Environments) を使用して物性予測モデル構築用の特徴量を生成します。
ケモインフォマティクス 【CPU vs GPU】コンフォメーション生成/最適化の速度比較【nvMolKit】
創薬向けのOSSである「nvMolKit」の実行環境をローカルマシンに構築します。nvMolKitは、NVIDIA社が開発したRDKit分子操作を高速化するためCUDAベースのライブラリです。CPU・GPUを利用した場合のコンフォメーション生成/最適化の計算速度にどの程度違いが出るかを比較します。
ケモインフォマティクス 電子密度の情報を活用した分子生成モデル【ED2Mol】
創薬向けのOSSである「ED2Mol」をローカル環境で動かしてみたいと思います。ED2Molは、X線結晶構造解析やクライオ電子顕微鏡によって得られる電子密度マップを活用する点が大きな特徴であり、生成された分子の物理化学的妥当性において既存モデルと比較して優れた性能を示しています。
ケモインフォマティクス AIベースのドッキングを動かしてみる【Uni-Mol Docking V2】
創薬向けのOSSである「Uni-Mol Docking v2」をローカル環境で動かします。AIベースのドッキングモデルは2022年に公開されたDiffDockが有名ですが、ベンチマークテストにおいてはDiffDockを超える性能を示す有用なモデルです。
ケモインフォマティクス リード最適化向けの機械学習モデルを動かしてみる【DeepFrag】
創薬向けのOSSである「DeepFrag」をローカル環境で動かしてみたいと思います。
環境構築 CUDA Toolkitのインストールとconda環境でのバージョン指定
CUDA Toolkitのインストール方法とconda環境でバージョンを指定して利用する方法を紹介します。深層学習フレームワークではGPUでの計算が可能ですが、利用するためには「CUDA Toolkit」が必要です。環境構築の参考になれば幸いです。