| Project/Area Number |
18K14391
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 38030:Applied biochemistry-related
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| Research Institution | University of Shizuoka |
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Principal Investigator |
Nakano Shogo 静岡県立大学, 食品栄養科学部, 助教 (80748541)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2020-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2019)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2018: ¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000)
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| Keywords | L-アミノ酸酸化酵素 / 祖先型設計 / D-アミノ酸 / 光学分割 / 基質特異性 / アミノ酸酸化酵素 / L-アミノ酸 / タンパク質工学 / 人工タンパク質 / アミノ酸代謝関連酵素 / 祖先型設計法 |
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| Outline of Final Research Achievements |
In this study, we try to develop a method to curate protein sequence data and increase succession rate for the design of highly functional artificial enzymes. By applying the method to the design of two enzymes belonging to L-amino acid oxidase family (L-arginine oxidase and L-amino acid oxidase), we can generate artificial enzymes bearing high stability, solubility and reactivity with ancestral sequence reconstruction.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
データベースに登録されるアミノ酸配列データは今後も際限なく拡大していくと予測されている。本手法は拡大を続ける配列データベースから必要な情報を選抜し、高機能化した人工酵素配列の設計を可能にするなど、配列データベースの持つ潜在能力を引き出すことができる。また本研究で得られた人工酵素群の機能は、自然界のものより優れており、産業応用への展開が期待できるものも多かった。本成果は人工酵素は自然界由来の酵素より機能が劣るという、一般論を覆すものであると考えている。
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