| 研究課題/領域番号 |
17K12780
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
生命・健康・医療情報学
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| 研究機関 | 北里大学 |
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研究代表者 |
清田 泰臣 北里大学, 薬学部, 助教 (50631644)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2018年度: 260千円 (直接経費: 200千円、間接経費: 60千円)
2017年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | 構造バイオインフォマティクス / タンパク質 / 構造評価指標 / 3D-RISM理論 / 機械学習 / バイオインフォマティクス / タンパク質構造評価スコア / タンパク質立体構造予測 / 水和構造 |
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| 研究成果の概要 |
タンパク質複合体界面において、水和構造の理解は益々重要な課題となっている。水和構造を正しく評価できると、タンパク質間相互作用を安定化する要因への理解にもつながり、人工抗体などの立体構造予測にも応用が可能となる。本研究では、このようなタンパク質精密立体構造予測において重要となる、予測構造の構造評価指標について、同じく重要視されるようになった「タンパク質の水和情報」に基づき新規に開発することを目的とした。厳密な統計力学理論である3D-RISM理論から得られた精確な溶媒和エネルギーに、機械学習などの情報学的な処理を加えることで、従来の構造スコアよりも、高速で高精度な構造スコアの開発を目指した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
この研究は、水が強く関与するようなタンパク質機能において、その分子機構の解明にもつながるような技術である。本研究で開発される構造スコアは、従来法とは異なり、どのようなタンパク質表面が水和により安定化または不安定化するのか、という情報を含むことになる。そのため、タンパク質の相互作用部位予測やホット・スポット予測、さらにはアミノ酸の変異による親和性の変化など、薬学の幅広い分野に応用が可能になると考える。今後、小分子化合物群などにもデータベースが広がれば、今まで発見が不可能であった2次的な薬剤結合部位の予測などにも応用することが可能になるだろう。
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