| 研究課題/領域番号 |
17K07364
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
生物物理学
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
川端 猛 大阪大学, 蛋白質研究所, 特任准教授(常勤) (60343274)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
4,940千円 (直接経費: 3,800千円、間接経費: 1,140千円)
2019年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2018年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2017年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
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| キーワード | 電子顕微鏡 / 単粒子解析 / 混合正規分布モデル / フィッティング / 原子モデリング / EMアルゴリズム / モルフォロジー / ポケット / 空洞 / 原子モデル / 最尤法 / 画像 / 蛋白質 / 生物物理 / 生体生命情報学 |
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| 研究成果の概要 |
低温電子顕微鏡による近原子レベルの解像度の３次元密度マップを基にした、様々な原子モデルの構築手法を、混合正規分布モデル(GMM)を用いた分子表現を利用して開発した。まず、分子、マップをその大きさが保存されるように変換できる「ガウス関数入力型GMM法」、「ダウンサンプルガウス関数法」を開発した。また、巨大複合体の空洞の同定に有効な「空洞ポケット (cave pocket)」を同定する算法もモルフォロジーを使って開発した。また、複数サブユニットの原子モデルをマップの一部に重ね合わせる場合に有効な「マスク付きセグメンテーション&フィッティング法」の開発も行った。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
電子顕微鏡による生体高分子の立体構造解析はここ数年で学術研究機関や企業研究者に広く普及し、密度マップから原子モデルを客観的に構築できるソフトウエアの確立が望まれている。本研究で開発した原子モデルのフィッティング法などの手法は、こうした原子モデルの構築に有用であるはずである。本研究成果の一つであるプログラムのソースはWebページで公開され、無償で使用できるように配慮されており、この分野の研究者に広く貢献することが期待できる。
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