Prediction of protein lifetime with large protein language models

Publicly Offered Research

Project Area	Shin-biology regulated by protein lifetime
Project/Area Number	24H01895
Research Category	Grant-in-Aid for Transformative Research Areas (A)
Allocation Type	Single-year Grants
Review Section	Transformative Research Areas, Section (III)
Research Institution	Kyoto University
Principal Investigator	田中利幸京都大学, 情報学研究科, 教授 (10254153)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2026-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥9,360,000 (Direct Cost: ¥7,200,000、Indirect Cost: ¥2,160,000) Fiscal Year 2025: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000) Fiscal Year 2024: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Keywords	タンパク質言語モデル / 深層学習 / タンパク質寿命 / 配列相同性
Outline of Research at the Start	タンパク質の寿命は，多様な要因の影響を受ける非常に複雑な過程であると考えられる一方で，タンパク質をコードする遺伝子の配列やアミノ酸配列などの情報がタンパク質の寿命と相関していることを示唆する研究報告も近年なされており，タンパク質の配列情報がタンパク質の寿命に関わる情報をどの程度有しているかを解明することは重要である．本研究では，深層学習にもとづく既存の大規模タンパク質言語モデルを特徴抽出器として使い，タンパク質の配列データから抽出された特徴にもとづいてタンパク質の寿命を予測するタスクを通じて，タンパク質の配列情報がタンパク質の寿命に関してどの程度の情報を有しているかを探索することを目的とする．