2021 Fiscal Year Final Research Report
Protein structure analysis using data assimilation of simulation and experimental data
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19K06598
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 43040:Biophysics-related
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
末松 和美 (七種和美) 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 計量標準総合センター, 主任研究員 (60608769)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | データ同化 / 粗視化分子モデル / 分子シミュレーション / イオンモビリティ質量分析 / X線小角散乱 |
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| Outline of Final Research Achievements |
Recently, various measurement and analysis techniques for biomolecules have been developed, and by combining experimental data obtained by these techniques with results obtained by simulation and information science methods, i.e., by data assimilation, more advanced and detailed analyses have become possible.
In this study, we focused on ion mobility mass spectrometry method and small-angle X-ray scattering method as observational methods, and developed data assimilation method using coarse-grained molecular dynamics simulation. By applying the method to proteins adopting multiple conformations, we showed that it was possible to construct an appropriate and precise structural ensemble consistent with experimental results.
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| Free Research Field |
生物物理学
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
データ同化は，現在，自然科学や社会科学における多くの分野で注目され，活発な研究が進められており，その手法は高い適用可能性・実用性・有用性が広く認識されている．
タンパク質の実験データでは，得られる情報が限定的であり，測定機器の限界やノイズの影響によって十分な分解能が得られない場合も多いが，データ同化の手法を適用することでタンパク質の多様な運動の実態を解明することが可能となる．それによって，タンパク質の機能を理解・制御する上で基礎的な情報が得られるとともに，多くの基礎研究や応用研究を推進・誘起することが期待される．
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