• Search Research Projects
  • Search Researchers
  • How to Use
  1. Back to previous page

安全な抗菌ペプチドのin silico分子設計へ資する分子動力学法と機械学習による研究

Research Project

Project/Area Number 24K18085
Research Category

Grant-in-Aid for Early-Career Scientists

Allocation TypeMulti-year Fund
Review Section Basic Section 43040:Biophysics-related
Research InstitutionOkayama University

Principal Investigator

宮崎 裕介  岡山大学, 異分野基礎科学研究所, 特任助教 (10963324)

Project Period (FY) 2024-04-01 – 2026-03-31
Project Status Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help
¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000)
Fiscal Year 2025: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Keywords抗菌ペプチド / 分子シミュレーション / 機械学習 / 分子デザイン
Outline of Research at the Start

抗菌ペプチドは細菌から生命を守る生体防御機構を担っており、このペプチドが細菌膜と相互作用することで発現する抗菌作用を模倣した新たな抗菌分子の設計が近年注目を集めている。しかし、抗菌ペプチド・膜の性質と抗菌作用間の関係については未だ不明な点が多く、定量的な解析結果に立脚した分子設計はできていない。そこで、本課題では分子シミュレーションと機械学習を組み合わせた解析により、抗菌ペプチドと脂質膜の特徴的な性質を抗菌ペプチドの膜細孔形成能に紐づけることで、標的となる細菌膜へ選択的に作用する抗菌ペプチドの必要条件を明らかにし、さらに効率的かつ安全な抗菌ペプチドを設計する手法の提案を行う。

URL: 

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

Information User Guide FAQ News Terms of Use Attribution of KAKENHI

Powered by NII kakenhi