| Project/Area Number |
14015220
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Review Section |
Biological Sciences
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| Research Institution | Kobe University |
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Principal Investigator |
高田 彰二 神戸大学, 理学部, 助教授 (60304086)
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| Project Period (FY) |
2002
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2002)
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| Budget Amount *help |
¥5,700,000 (Direct Cost: ¥5,700,000)
Fiscal Year 2002: ¥5,700,000 (Direct Cost: ¥5,700,000)
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| Keywords | 立体構造予測 / de novo予測 / フラグメント組合せ法 / CASP |
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| Research Abstract |
1.タンパク質エネルギー関数の改良:立体構造予測を成功させるには、簡単でしかし精度の高いエネルギー関数の構築が鍵になる.本研究では、従来の粗視化モデルを出発点として、1)側鎖全原子を陽に含んだ高精度関数の開発した.2)構造データベースをもとに、各アミノ酸の二面角特性を分布関数としてとりだし、それをもとに高精度な局所相互作用モデルを作成した.これらをもとに、構造データベースによるパラメータ最適化のアルゴリズムを組み合わせて高精度エネルギー関数を構築した。
2.タンパク質構造の高速探索法の開発:構造探索を高速に行うために、前年度から応用してきたフラグメント組合せ法は、詳細釣り合いを満たさないという欠点を持つことを見出した.そこで、我々は、詳細釣り合いをみたす新しいアルゴリズムを開発し、それをもとに拡張アンサンブル法を利用して高速探索を可能にした.
3.ベンチマークテスト:1.2.に基づいた手法をテストするために、数個のタンパク質の構造探索・予測ベンチマークテストを行った.小型(70残基程度以下)のタンパク質では、本方法によって、正しいフォールド予測ができることを明らかにした.
4.国際構造予測コンテスト(CASP5):我々の方法の達成度を他者と客観的に比較するために、2年に一度行われる国際構造予測コンテストに参加した.比較的小型のタンパク質二つについて、相対的に見て、かなり良いフォールド構造を予測することが出来た.明らかになった課題は、いかにして、100残基以上のタンパク質を効率よく構造探索することができるか、である.今後、この問題に焦点をしぼり、構造予測問題解決へむけて研究を進める.
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