A new scoring function for protein structure assment based on the hydration structure information.
| Project/Area Number |
17K12780
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Research Field |
Life / Health / Medical informatics
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| Research Institution | Kitasato University |
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Principal Investigator |
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2019-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2018)
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| Budget Amount *help |
¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2018: ¥260,000 (Direct Cost: ¥200,000、Indirect Cost: ¥60,000)
Fiscal Year 2017: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
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| Keywords | 構造バイオインフォマティクス / タンパク質 / 構造評価指標 / 3D-RISM理論 / 機械学習 / バイオインフォマティクス / タンパク質構造評価スコア / タンパク質立体構造予測 / 水和構造 |
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| Outline of Final Research Achievements |
In the field of protein complex study, to understand the hydration structure is becoming an increasingly important issue. If hydration structure can be correctly evaluated, this knowledge reveals the factor for stabilizing the protein-protein interaction and reaches accurate three-dimensional structure prediction technique. In this study, we aim to develop a new structure evaluated score for the predicted structure, which is based on the "protein hydration structure information". Machine learning was performed on the solvation energy obtained from the strict statistical mechanics theory, 3D-RISM theory.
The structure evaluated score is faster and more accurate than the conventional structure score.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
この研究は、水が強く関与するようなタンパク質機能において、その分子機構の解明にもつながるような技術である。本研究で開発される構造スコアは、従来法とは異なり、どのようなタンパク質表面が水和により安定化または不安定化するのか、という情報を含むことになる。そのため、タンパク質の相互作用部位予測やホット・スポット予測、さらにはアミノ酸の変異による親和性の変化など、薬学の幅広い分野に応用が可能になると考える。今後、小分子化合物群などにもデータベースが広がれば、今まで発見が不可能であった2次的な薬剤結合部位の予測などにも応用することが可能になるだろう。
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Report
(3 results)
Research Products
(3 results)
