2016 Fiscal Year Annual Research Report
計算科学と情報科学によるCTD及びCTRの構造空間と転写因子認識機構の研究
Publicly Offered Research
| Project Area | Integral understanding of the mechanism of transcription cycle through quantitative, high-resolution approaches |
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15H01360
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| Research Institution | Kindai University |
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Principal Investigator |
米澤 康滋 近畿大学, 先端技術総合研究所, 教授 (40248753)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | 分子シミュレーション / 機械学習 / 転写サイクル |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は転写サイクル過程に大きな影響を及ぼすRNAポリメラーゼのctd領域とSpt5のctr領域のリン酸化が分子コンフォメーション及びその分子認識に与える影響について研究した。RNAのctd領域とctrペプチドはRNAポリメラーゼの転写過程に重要な役割を果たしている。ctd領域とctr領域はそれぞれ特異的にリン酸化される部位が特定されており、リン酸化が機能on-offのスイッチとなっている事が実験から示されているがその分子レベルでの詳細は明らかにされていない。
本研究では長時間分子動力学シミュレーションと機械学習の手法を融合してこのctdペプチドとctrペプチドのリン酸化によって誘起されるコンフォメーション変化の抽出を試みた。長時間分子動力学シミュレーションでは最近報告された構造不定タンパク質の解析に適した水モデルを新たに採用してその精度を高めた。
また機械化学習については多次元距離尺度法とその非線形空間への拡張版であるIsomap法を駆使してリン酸化によるコンフォメーション変化の特徴を次元削減した位相空間上に射影し解析能力を高める事に成功した。具体的には、溶質及び溶媒を含めた多次元空間のシミュレーションデータから距離尺度を定義して、これを2次元空間に射影する数理解析ツールプログラム群を作成し、シミュレーションから得られた大規模データを処理した。その結果、多次元距離尺度法とIsomap法によってリン酸化によるコンフォメーション変化を低次元空間上に写像しリン酸化分布と非リン酸化分布を明確に分離する事に成功した。
本研究課題の成果によりリン酸化が転写過程に与える効果を分子レベルでより精密にとらえる事が可能である事を示した。特に、分子シミュレーションと機械学習を組み合わせることで転写サイクル研究の推進に一定の貢献ができたと考えている。
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| Research Progress Status |
28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 |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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Research Products
(3 results)
