Research Project
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
人工機能性タンパク質は、天然タンパク質に変異を導入し、元来の機能を強化させた高性能タンパク質である。しかし、その変異箇所の探索空間は、変異個数に対して指数関数的に上昇するため、全ての実験をしたスクリーニングは不可能である。そこで、本研究では、小規模なデータセットを利用して、より性能の高い人工機能性タンパク質の変異体の導出方法を提案する。具体的には、タンパク質配列を、大規模言語モデルを利用して、タンパク質構造へと変換し、その構造に基づいて、性能を予測する機械学習モデルの構築を行う。
