2017 Fiscal Year Annual Research Report
アクチニド分子種と生体分子の相互作用に関する計算化学的研究
| Project/Area Number |
16H04635
|
|---|
| Research Institution | Rikkyo University |
|---|
Principal Investigator |
望月 祐志 立教大学, 理学部, 教授 (00434209)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
石川 岳志 長崎大学, 医歯薬学総合研究科(医学系), 准教授 (80505909)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
|
| Keywords | 保険物理 / フラグメント分子軌道法 / 分子動力学 / アクチニド / タンパク質 / DNA |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
応用計算では、前年度の準備を基に、12塩基対のDNAモデルに対してウラニルイオンの有無の二通りでAMBERプログラムを使って100ns超の古典分子動力学（MD）シミュレーションを行い、その軌跡から得られた構造サンプルのセットをフラグメント分子軌道（FMO）計算に供し、サンプル群に対して統計的な評価を行いました。その結果、塩基対間の水素結合のエネルギーは、全体としてはウラニルの有無で大きな差は見られませんでした。一方、塩基のスタッキングの相互作用エネルギーでは、ウラニルが架橋している近傍の部位では安定化と不安定化の傾向に有意な差が認められました(学会で発表済)。非経験的な理論計算で、DNAに対するウラニルの影響を調べた試みは本研究が世界で初めてですが、研究協力者の津島先生の居られるドイツで行われたX線実験の結果とのインタープレーとして論文化することになっています。昨年度のカルモデュリンのCa(II)/Eu(III)の解析結果も、実験と合わせた論文を準備中です。平成30年度の応用計算の準備では、ウラニル結合タンパク質などのMD計算を行っています。
次にプログラム関係ですが、研究代表者が以前開発した3次摂動(MP3)計算のアルゴリズムを、研究分担者の石川先生が積分の恒等分解(RI)用に拡張してFMOプログラムPAICSに高速モジュールとして実装しました。実タンパク質でも、RI-MP2の数倍のコストでRI-MP3が実行出来るのは大きな強みです(論文投稿中)。ABINIT-MPでは、相互作用エネルギーの詳細解析(PIEDA)が実装されましたので、統計的な解析や機械学習を使った大量の計算結果の自動解析に向けた準備が整った段階です。また、sp2混成の炭素原子でのフラグメント切断の準備も進め、平成30年度の本実装に目処を付けました(エネルギー微分まで)。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
進捗状況は概ね順調であると考えています。平成28年度と同じく、自己採点的には80点です。
応用計算から先に述べます。DNAモデルにウラニルが結合した系については、MDシミュレーションで得られた構造サンプル群に対するFMO計算を行い、主に塩基間の相互作用エネルギーを統計的に評価しました。用いたABINIT-MPプログラムはf関数の積分を扱える古いローカル版で、計算レベルは高次励起の影響を繰り込んだ修正2次摂動(PR-MP2)です。塩基対間(ATとCG)の水素結合のエネルギーは、ウラニルの有無で顕著な差が認められないのに対し、スタッキングのエネルギーはウラニルが架橋している近傍で有意な差を見出しました。論文化はドイツ側のX線実験の結果と合わせて進んでいます。また、平成28年度に解析したカルモデュリンの結果も実験結果との相補的な議論をベースに論文化中です。他の応用計算では、平成30年度に向けウラニル結合タンパク質の予備的MD計算を行いました。
プログラム関係では、石川先生が高速のRI-MP3モジュールを開発してPAICSに導入しました。ABINIT-MPの整備では、積分生成エンジンのSMASHからの移植作業をペンディングとし、相互作用の成分解析(PIEDA)の整備、ペプチド結合を直接切断出来るsp2射影の炭素原子によるフラグメント分割の作業を進めました。後者は、ペプチド結合の>C=O部がイオンやリガンドと相互作用する場合、アミノ酸残基の重要度判断に「ズレ」が生じ得ることを回避する措置で、技術的な課題はほぼクリアしましたので、平成30年度に微分まで含めて実装します。
最後に、平成29年度は学会と論文による成果報告も相当数を行いましたが、ABINIT-MPの開発関係と共に、機械学習・深層学習利用の内容も含まれていることを記しておきます。
|
| Strategy for Future Research Activity |
平成30年度は最終年度ですので、学会と論文の成果発表を進めると共に、整備したプログラムの(機能)公開を進めることが重要であると考えています。
FMO応用計算では、カルモデュリン-Ca(II)/Eu(III)系、ならびにDNA-ウラニル系の実験との連携論文の出版承諾をなるべく早い段階で確保したいと考えています。また、平成30年秋には津島先生が主催者の一人である仏ニースでのアクチニド系のワークショップで、DNAの結果について報告予定です。
タンパク質のアミノ酸残基間の相互作用エネルギーを統計的・機械学習的に解析した成果は平成29年度に幾つか発表していますが、タンパク質と複数リガンドの組み合わせに関しても新しいデータ処理を試行済みですので、こちらも論文化を図りたいところです。機械学習の要素は、平成30年度も積極的に導入していきます。
プログラムでは、RI-MP3が入ったPAICS、またsp2射影によるフラグメント切断が可能なABINIT-MPの公開を平成30年内に行います(他の改良も含む)。
次に平成30年に行う予定の新しい内容についてです。応用計算では、ウラニルを結合するタンパク質の計算を形にしたい思いますが、pKa依存で荷電状況が変わることを意識してMD段階から慎重に行う必要があります。また、FMO計算はABINIT-MPの整備の進行に依存はします（密度汎関数機能、高速積分モジュールの導入など）。他に、ペプチドアナログ系の機能性分子のイオン吸着能に注目して予備的な検討をこれまでも行ってきていますので、平成30年度は今後の方向性を決めたいと考えています。
|
-
-
-
[Journal Article] FMOプログラムABINIT-MPの開発状況と機械学習との連携2017
Author(s)
望月祐志, 坂倉耕太, 秋永宜伸, 加藤幸一郎, 渡邊啓正, 沖山佳生, 中野達也, 古明地勇人,奥沢明, 福澤薫, 田中成典
-
Journal Title
J. Comp. Chem. Jpn.
Volume: 16
Pages: 119-122
DOI
Peer Reviewed / Open Access
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
