2021 Fiscal Year Annual Research Report
構造情報に基づく蛋白質の複合体形成部位の大規模分類手法の開発と予測構造への展開
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19J00950
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| Research Institution | Tohoku University |
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Principal Investigator |
中村 司 東北大学, 情報科学研究科, 特別研究員(PD)
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| Project Period (FY) |
2019-04-25 – 2022-03-31
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| Keywords | 蛋白質 / 蛋白質間相互作用 / 蛋白質相互作用部位 / 蛋白質立体構造予測 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
今年度は，昨年度行ったSE(3)-Transformerモデルの蛋白質複合体形成部位データへの適用法についての検討を踏まえ，これを大規模データへと実際に適用するとともに，E(n)-Equivariant Graph Neural Networksモデルを用いる形へと手法を拡張した．また，予測立体構造に対する特徴量の生成を行った．
SE(3)-TransformerやE(n)-Equivariant Graph Neural Networksなどは，3次元点群から構築されるグラフのように，各ノードが座標情報を持つ連結グラフを入力として想定している深層学習モデルの一つである．これらのモデルでは，入力の3次元回転並進変換に対して同変性が保証されており，安定した特徴量計算が可能となっている．
データセットとしては，Protein Data BankにBiological Unitとして登録されている蛋白質複合体構造を用い，複合体形成面の残基ペアの各周囲を切り出した部分構造ペアを正例，複合体形成面ではない構造表面残基の各周囲を切り出した部分構造ペアを負例としたデータを用い，学習・評価を行った．構造データは原子種及び座標値の3次元点群であるが，ここに原子間の化学結合に基づきエッジを張ることで座標情報を含むグラフ構造とした．
また，昨年度取り組んだ蛋白質の立体構造予測において用いた手法とその結果についての個別の具体例についてもまとめた．
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| Research Progress Status |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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Research Products
(5 results)
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[Journal Article] Modeling SARS‐CoV‐2 proteins in the CASP‐commons experiment2021
Author(s)
Kryshtafovych Andriy、Moult John、Billings Wendy M.、Della Corte Dennis、Fidelis Krzysztof、Kwon Sohee、Olechnovi? Kliment、Seok Chaok、Venclovas ?eslovas、Won Jonghun、CASP‐COVID participants (including Nakamura Tsukasa、Hanazono Yuya)
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Journal Title
Proteins: Structure, Function, and Bioinformatics
Volume: 89
Pages: 1987～1996
DOI
Peer Reviewed / Int'l Joint Research
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