これで、座長と演者をしてきた。

いまいち良くわからない感のタイトルを付けてしまったのだけど、LBDDには量子化学計算が必要という内容にした(ちょっとこじつけた)ので、演題の流れ的にかなりアウェーの方向を向いてしまうかなとちょっと心配だったのと、スライドの構成もちょっと散漫だったので主題が見えにくかいかなと思ったのだけど、懇親会で色々とフィードバックをもらえたので良かった。

明日からpyconjpなので楽しみだ。

演題を聞いたり、懇親会でディスカッションしながら色々参考になったのでメモ

歪みエネルギーを許容したドッキングの双対表現

直感的には複合体結晶構造から歪みエネルギーを取り去れば活性向上につながるということの裏返しだろう。ということは、ドッキングシミュレーションや複合体結晶構造をうまく捉えれば、このような活性向上のヒントが得られるということだろう。これが今回、一番の収穫かな。

MDを合成案に使うヒントを得た

おー、こうやればいいじゃんとか思ったのだけど、メモを取ってなかったのですっかり忘れたが軽い興奮だけが残っている。思い出したら追記するかもしれない。トラジェクトリー絡みだったかな。

ライブコーディング力を鍛えたい

突然思いついてライブコーディングをはじめたけどたどたどしかった。例えるなら生まれたばかりの子鹿のようだったので、次はツタタタターンくらいのノリでやりたい。

量子化学計算では解は得られないのか？

経験のある方から量子化学計算でdockingの理解は無理だよと指摘を受けたのだけど、これはもう少し考えてみてもいいのかなと思っている。結合モードの再現は無理なのかもしれないが、そこはゴールじゃなくて、ケミストが次の有効な一手を生み出せればいいと思うので。とはいえ、個人的にはドッキングというのは出発物質と生成物質が変わらないだけの化学反応でしょ？と思っているのでサイエンスとしての結合の理解は量子化学以外になにが必要なんだろうか？もう少し突っ込んで議論しておけばよかったかなと後悔。また今度聞こうっと。

MMPとFBDDが本質的に一緒じゃないのってどういことよ？

思いついたので一行入れておいたら質問された。こういうアルゴリズム使うとなんとなくわかると思うが、結局MMPは大きいフラグメントに小さいフラグメントをリンクしてるわけであって、リンキングによるエネルギーロスを考えなくていいのはどういう場合なんだろうねーというあたりを考えてみると面白いのではないかと。