2020 Fiscal Year Annual Research Report
Integration of Data Science and Computational Chemistry in pH-Dependent Environments
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19H02673
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| Research Institution | Nagoya University |
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Principal Investigator |
長岡 正隆 名古屋大学, 情報学研究科, 教授 (50201679)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
小池 亮太郎 名古屋大学, 情報学研究科, 助教 (20381577)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 分子シミュレーション / ph / 分子夾雑状態 / Motion Tree method / ビックデータ解析 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は、これまで独自に開発してきた配置選択定pHを用いて、溶液pH環境下での分子凝集や生体分子機能を理論的に明らかにする一般的方法論を確立することである。具体的には、溶液のpHと溶質濃度効果を同時に扱える分子シミュレーション法として、離散的なプロトン化状態に対応した微視的な原子レベルでのプロトン遷移過程を取り入れた配置選択定pH法（CS-CpH法）を開発した。つぎに、開発した配置選択定pH-MS法を拡張して、QM/MM-CS-CpH法への展開を進めた。第２年次は、次年度の非平衡トラジェクトリの解析手法の確立に向けて、理論開発・応用計算を並行して研究を行った。まず、ヘモグロビン（HbA）の２状態構造間の状態遷移トラジェクトリを分類するために、時系列クラスタリングのひとつである動的時間伸縮法（Dynamic Time Warping）を適用した。その結果、従来の結晶構造情報に基づく経験的な基準によって分類する従来法と矛盾しない分類結果が自動的に得られることが分かった。さらに、溶存酸素分子は、タンパク質内部の疎水領域へ侵入することで、局所的な塩橋の切断を誘発し、最終的に四量体タンパク質の大きな四次構造をもたらすことが示唆された。これら成果を学会にて発表し、日本コンピュータ化学会2020年秋期年会において奨学賞を受賞した。また、学術論文（招待）として出版された。この研究成果は、原子群の座標・速度の時系列数値データ（ビッグデータ）から高次構造の時間変化を解析することが可能となり、データ科学的解析手法としての新展開が得られた。また、初年度に開発したCS-CpH法およびQM/MM-CS-CpH法を用いて、アミノ酸の分子振動スペクトルおよび拡散過程への応用計算を行い、pH依存した物性予測法としての有用性を検証した。とくにこれらの成果は今年度発表の学術論文のうちの2報として出版された。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
研究計画書において、本年度で実施することになっていた研究計画については、計画と同様に進捗した。さらに、アロステリックタンパク質のエフェクターの効果については、時系列クラスタリング法の有効性が明らかになり、非定常トラジェクトリからの特徴量の自動検出が可能となり、策定した研究計画以上の展開が見られた。また、ヘモグロビンタンパク質の酸素分子の非部位特異的アロステリック制御機構を明らかにした。全体を通じて、本研究課題の三年次での研究はおおむね順調に進展したといえる。
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| Strategy for Future Research Activity |
最終年度である令和３年度においては、非平衡MT 法と時系列クラスタリング法を融合することで、非定常トラジェクトリからの立体構造的特徴の自動的抽出法を確立し、生物化学機能との関係性を明らかにすることを目指す。さらに、ヘモグロビンタンパク質のイオン性エフェクター分子のアロステリック制御機構へと応用し、原子群の座標・速度の時系列数値データ（ビッグデータ）から高次構造の時間変化を解析する手法の有効性を検証する。加えて、３年間の研究成果を学術論文としてまとめ、国際学会へと成果報告を行う。
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