| 研究課題/領域番号 |
18K06101
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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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| 審査区分 |
小区分43020:構造生物化学関連
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| 研究機関 | 国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構 |
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研究代表者 |
松本 淳 国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構, 量子生命科学研究所, 主幹研究員 (10399420)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2021年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2020年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2019年度: 260千円 (直接経費: 200千円、間接経費: 60千円)
2018年度: 3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
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| キーワード | プログラム開発 / ニューラルネットワーク / 電子顕微鏡 / 生体分子 / 立体構造 / 電子顕微鏡画像 / 立体構造モデリング / 生体超分子 / データベース / モデリング / シミュレーション |
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| 研究成果の概要 |
本研究では、生体分子の電子顕微鏡画像が与えられた際に、それに合致あるいは類似する立体構造を、立体構造データベースに登録された生体分子の中から選び出す計算機手法を開発した。その際、代表者が開発した疑似電顕画像作成手法とニューラルネットワークを組み合わせて用いた。
現在、データベースに登録されている約２０万個の生体分子の構造のうち、電子顕微鏡で観測されるような大きな構造（約２万個）から電顕画像を作成し、機械学習用のデータセットとした。立体構造の大きさによってクラス分けを行い、各クラスで機械学習を行った。最も大きな構造クラスでは、正答率が約７割（上位３位までに正解が含まれるのは約９割）だった。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究で開発した計算機手法を用いることにより、立体構造が分かっていない生体分子であっても、それに類似する構造がデータベースに登録されていれば、その電子顕微鏡画像をもとに、立体構造を速やかに類推することができる。
電子顕微鏡による立体構造解析では、通常クライオ電子顕微鏡が用いられるが、非常に高価で、これを持つ施設も限られている。本手法を用いることで、従来の電子顕微鏡を活用して、立体構造解析を行うことができる。
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