2016 Fiscal Year Research-status Report
動的データに内在するレアイベント性の新規な特徴付けと生体時系列への応用
| Project/Area Number |
16K00059
|
|---|
| Research Institution | Nippon Medical School |
|---|
Principal Investigator |
藤崎 弘士 日本医科大学, 医学部, 准教授 (60573243)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
末谷 大道 大分大学, 工学部, 教授 (40507167)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
|
| Keywords | レアイベント / 分子シミュレーション / 機械学習 / 主成分分析 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
去年度は、生体分子の時系列においてレアイベントと関連する反応座標を特徴づけるために、多様体学習の一種である、拡散マップ(diffusion map)法を用いた計算を行った。そのための具体例として、分子動力学計算によって得られた10残基のペプチドであるシニョリンの時系列を用いた。その時系列は高温でのものであり、ペプチドは頻繁に折りたたみと非折りたたみを繰り返している。拡散マップのガウスカーネル(Gaussian kernel)行列を計算する際は、入力する座標として2面角を用い、これを2面角主成分分析(dihedral PCA, dPCA)を行うときの計量を使って距離を計算した。100 ピコ秒おきの 7500 点のデータからガウスカーネル行列を計算し、それを規格化・対角化することから、遷移行列の固有値・固有ベクトルを求めた。その結果、2つの固有ベクトルでペプチドの準安定状態がうまく分類できることが分かった。また、この結果はより標準的な dPCA の結果とも対応していることが分かった。
また、伊庭幸人教授（統計数理研究所）、末谷大道教授（大分大学）とともに、データサイエンスとレアイベントなどに関する研究会(Simulations Encounter with Data Science: Data Assimilation, Emulators, Rare Events and Design)を共同開催し、関連する国内外の研究者を招いて議論を行った。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
多様体学習の一種である拡散マップを用いて、小分子の数値シミュレーションデータから、反応座標を抜き出すことに成功しており、タンパク質などの大きな分子や脳神経系のニューロダイナミクスに適用するための下地ができた。
分担研究者の末谷教授とも頻繁に議論しており、末谷氏の専門とするニューロダイナミクスに適用するための準備も進んでいる。
|
| Strategy for Future Research Activity |
去年度は拡散マップを用いて反応座標を抜き出すことはできたが、レアイベントのダイナミクスに関してはまだ研究が進んでいない。本年度はマルコフ状態モデルや重み付きアンサンブル(weighted ensemble)法を用いた、より動的な側面の研究に進む予定である。その際の具体例としては、大きな酵素タンパク質や、複雑なニューロダイナミクスの時系列を考えている。
|
| Causes of Carryover |
代表者に関しては旅費が余ったが、これは分担者のいる大分大学に行く日程がうまく調節できなかったためである。
分担者に関しては支払いが4月になったが、分担金を使い切っている。
|
| Expenditure Plan for Carryover Budget |
今年度は大分大学に数回行くための旅費として予算を使う予定である。
|
