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ハイスループット構造データを活用した深層学習による階層型RNA立体構造予測

Research Project

Project/Area Number 25H01166
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (A)

Allocation TypeSingle-year Grants
Section一般
Review Section Medium-sized Section 62:Applied informatics and related fields
Research InstitutionInstitute of Science Tokyo

Principal Investigator

佐藤 健吾  東京科学大学, 生命理工学院, 教授 (20365472)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 近藤 次郎  上智大学, 理工学部, 教授 (10546576)
岩切 淳一  東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 助教 (40770160)
Project Period (FY) 2025-04-01 – 2029-03-31
Project Status Granted (Fiscal Year 2025)
Budget Amount *help
¥46,020,000 (Direct Cost: ¥35,400,000、Indirect Cost: ¥10,620,000)
Fiscal Year 2025: ¥11,440,000 (Direct Cost: ¥8,800,000、Indirect Cost: ¥2,640,000)
KeywordsRNA / 構造予測
Outline of Research at the Start

本研究では、RNAの機能と構造の網羅的な相関解析へ向けて、その基盤となるRNA立体構造予測のための新しい技術を開発する。本研究代表者が開発した2次構造予測法MXfold2をベースにして、非正規塩基対を考慮した2.5次構造予測、さらに2.5次構造に基づいた立体構造予測を実現する。それぞれの階層において既存の知識を適切に利用したモデルを事前学習したり、RNA立体構造の手掛かりとなる実験データをハイスループットに取得して訓練に活用することによって、立体構造の訓練データ不足を補い、訓練データに偏りがある場合においても過剰適合に陥りにくい手法を開発する。

Report

(1 results)
  • 2025 Comments on the Screening Results

URL: 

Published: 2025-04-17   Modified: 2025-07-01  

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