2021 Fiscal Year Final Research Report

Integration of Data Science and Computational Chemistry in pH-Dependent Environments

Research Project

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Project/Area Number	19H02673
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
Allocation Type	Single-year Grants
Section	一般
Review Section	Basic Section 32010:Fundamental physical chemistry-related
Research Institution	Nagoya University
Principal Investigator	Nagaoka Masataka 名古屋大学, 情報学研究科, 教授 (50201679)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	小池亮太郎名古屋大学, 情報学研究科, 助教 (20381577) 北村勇吉静岡大学, 工学部, 助教 (00855702)
Project Period (FY)	2019-04-01 – 2022-03-31
Keywords	分子シミュレーション / 定pH法 / 夾雑状態分子物性 / Motion Tree 法 / ビックデータ解析 / 時系列クラスタリング解析
Outline of Final Research Achievements	In the present study, we developed the configuration-selection (CS) constant pH method (CS-CpH method) based on molecular force field (MM) or quantum force field/molecular force field (QM/MM) methods to establish a general methodology to theoretically clarify molecular aggregation and biomolecular functions under solution pH conditions. Furthermore, by applying the Motion Tree (MT) method and time series analysis to large-scale motion information (Big Data) generated from protein molecular simulations, we have developed a non-equilibrium trajectory data analysis method that can also handle structural relaxation information that is deeply involved in protein functional expression. The method can reveal the dynamic conformational change patterns of protein structures, and has established an important technological foundation for the elucidation of biological function regulation mechanism based on conformational changes.
Free Research Field	化学
Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements	得られた研究成果は、pH条件や共存分子濃度に依存した分光現象や生体機能に対して、データ科学的なアプローチから切り込んだものであり、分子シミュレーションとデータ科学を繋ぐ大きな学術的成果が得られたと言える。また、開発された手法は有機分子やタンパク質のみならず、金属錯体や無機化合物などのさまざまな対象系への展開が可能な汎用的な計算分子技術であり、喫緊の社会的課題であるSDGs社会実現やエネルギー問題解決などに貢献することが期待できる成果が得られた。