2023 Fiscal Year Final Research Report
Development of a method to build a protein atom model including hydrogen and proton by quantum chemical calculations
Project/Area Number |
20K06503
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 43020:Structural biochemistry-related
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Research Institution | The University of Tokyo |
Principal Investigator |
Tsunekawa Naoki 東京大学, 定量生命科学研究所, 特任研究員 (90638800)
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Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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Keywords | 量子化学計算 / 水素結合 / 蛋白質 / 結晶構造解析 / 密度汎関数法 / カルシウムポンプ / ナトリウムポンプ / 大規模探索 |
Outline of Final Research Achievements |
In X-ray crystallography of protein molecules, hydrogen atoms and protons are generally not observed, and their positions cannot be determined. Therefore, a method was developed to find candidates from exhaustively generated hydrogen-bonding network models with positions of observed non-hydrogen atoms adopted by comparing their energies using quantum chemical calculations. The strategy of this method is a straightforward one, but since quantum chemical calculations for a large number of models are computationally very resource-intensive, it is important to clarify the necessary computational accuracy and efficient computational procedures in order to improve the effectiveness of the method. We applied the method to systems including several carboxyl groups and explored the method's improvements and limitations.
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Free Research Field |
理論物理学
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Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
蛋白質分子構造の結晶解析において、その分子内にある水素結合ネットワークの情報は重要な判断材料となる。そのため、経験的スコア関数を用いた水素原子位置やプロトンの有無を推測するツールは多くある。しかし、それらの信頼性は限定的である。そこで、本手法では水素結合相互作用を適切に再現する量子化学計算によるエネルギーをスコア関数として採用することで、適切な水素・プロトン予測を実現する。そして、この手法は並列計算による高速化が容易である。いずれ構造解析における簡易的なツールとなると考えられる。また、この手法で得られた水素結合ネットワークとエネルギーのデータベースは、新手法の基盤となることが予想される。
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