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Prediction of Complex Structures of Intrinsically Disordered Proteins by Deep Learning Techniques Considering Dynamics Information

Research Project

Project/Area Number 24K15183
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

Allocation TypeMulti-year Fund
Section一般
Review Section Basic Section 62010:Life, health and medical informatics-related
Research InstitutionToyo University

Principal Investigator

中村 周吾  東洋大学, 情報連携学部, 教授 (90272442)

Project Period (FY) 2024-04-01 – 2027-03-31
Project Status Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help
¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2026: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2025: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Keywords天然変性タンパク質 / 立体構造予測 / ダイナミクス
Outline of Research at the Start

本研究は、天然状態では一定の構造をとらないディスオーダータンパク質あるいはタンパク質中のディスオーダー領域(IDPs/IDRs) のうち、相手のタンパク質との複合体形成により立体構造が現れる(induced folding) ものを解析対象とし、そのアミノ酸配列情報からの立体構造情報の予測を試みる。近年急速に発展している深層学習ベースの立体構造予測手法に加えて、ダイナミクスに関わる特徴を抽出して取り込むことにより、未だ予測精度が低いinduced folding するIDPs/IDRsに対する立体構造予測の精度の向上を図る。

URL: 

Published: 2024-04-05   Modified: 2024-06-24  

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