| 研究課題/領域番号 |
17K07305
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(C)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 研究分野 |
構造生物化学
|
|---|
| 研究機関 | 名古屋大学 |
|---|
研究代表者 |
TAMA FLORENCE 名古屋大学, 理学研究科, 教授 (20648191)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
|
| 配分額 *注記 |
4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
2019年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2018年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2017年度: 2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
|
|---|
| キーワード | 2D images / XFEL / Cryo-EM / Biomolecules / structure / dynamics / 3D structure / single molecules / molecular shapes / database / single-particle |
|---|
| 研究成果の概要 |
本研究ではクライオ電子顕微鏡やX線自由電子レーザーにより得られる少数の画像データから大まかな構造を推定するアルゴリズムを開発した。この手法では既知の生体分子の形に関するデータベースを構築し、その中からインプット画像と一致度の高い構造を選択、提案する。
まず、電子顕微鏡データによりこの手法の実現性を検討し、少数の画像から比較的正確に正しい形の情報を選択できることを示した。次に、X線自由電子レーザーデータの解析を高速化するためにGaussian mixture modelで粗視的にモデルを表現する手法を開発した。また、画像比較の精度を高めるために最適な画像領域を自動的に選択する手法を開発した。
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
生体分子の構造に関する情報はそれらの機能を理解して医薬などの応用に活用するために重要である。本研究ではデータベースを活用することによりクライオ電子顕微鏡やX線自由電子レーザーによる観測データからターゲットの形を素早く推定するための手法を開発した。
|
