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タンパク質研究者は、構造的に類似したペプチド候補を見つけるために何千ものペプチド配列を手動で検索するという時間のかかる課題に直面しています。このプロセスは遅く、エラーが発生しやすく、結果を解釈するには深い専門知識が必要です。タンパク質研究コパイロットを構築することで、研究者は大規模なデータセット内で構造的に類似したペプチドを検索する方法が変わります。このシステムは、自然言語クエリ、埋め込み生成の自動化、AIによる結果の要約を一つの会話インターフェースで実現します。この記事では、自然言語クエリの解析、タンパク質埋め込みを用いたベクトル類似検索、検索結果のAI生成科学要約を組み合わせた会話型タンパク質研究アシスタントの構築方法を紹介します。