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機械学習からの特徴抽出法を用いたホヤにおけるペプチド・受容体の分子認識機構の解明

研究課題

研究課題/領域番号 18K14687
研究種目

若手研究

配分区分基金
審査区分 小区分43060:システムゲノム科学関連
研究機関公益財団法人サントリー生命科学財団

研究代表者

白石 慧  公益財団法人サントリー生命科学財団, 生物有機科学研究所・統合生体分子機能研究部, 研究員 (50710729)

研究期間 (年度) 2018-04-01 – 2021-03-31
研究課題ステータス 完了 (2020年度)
配分額 *注記
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2020年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2019年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2018年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
キーワード機械学習 / SVM / Gタンパク共役型受容体 / GPCR / 神経ペプチド / 特徴抽出 / 線形SVM / Substance P / MRGX2 / Neurotensin / ペプチド / 相互作用 / 特長抽出 / カタユウレイボヤ
研究成果の概要

申請者らはこれまでにペプチドとGPCRとの間の相互作用を予測するPD-incorporated SVMを構築した。本研究は、「どのリガンド・受容体残基の変異が活性に関与しているのか、またその残基の違いが如何に生物毎のリガンド・受容体の多様化に寄与しているのか」を明らかにすることを目的とし、機械学習モデルから分子認識因子を抽出する手法の開発と検証を行った。その結果、複数のGPCR-ペプチドペアで相互作用に関与していることを示唆する結果を得た。

研究成果の学術的意義や社会的意義

本研究はペプチドとGPCRの相互作用機序を明らかにすることが可能な手法を開発した。それにより、単純な配列相同性や分子系統樹解析では解釈できなかった複雑な分子認識因子に基づいた生物種の多様化の仕組みの解明という、新たな学術的分野を切り開くための解析手法を確立することが出来た。

報告書

(4件)
  • 2020 実績報告書   研究成果報告書 ( PDF )
  • 2019 実施状況報告書
  • 2018 実施状況報告書
  • 研究成果

    (2件)

すべて 2019

すべて 雑誌論文 (1件) (うち査読あり 1件、 オープンアクセス 1件) 学会発表 (1件)

  • [雑誌論文] Repertoires of G protein-coupled receptors for Ciona-specific neuropeptides2019

    • 著者名/発表者名
      Akira Shiraishi, Toshimi Okuda, Natsuko Miyasaka, Tomohiro Osugi, Yasushi Okuno, Jun Inoue, and Honoo Satake
    • 雑誌名

      Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America

      巻: 116 (16) 号: 16 ページ: 7847-7856

    • DOI

      10.1073/pnas.1816640116

    • 関連する報告書
      2018 実施状況報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [学会発表] (2).機械学習を用いたGPCR-ペプチド間相互作用予測器からの相互作用機序の抽出2019

    • 著者名/発表者名
      白石慧 佐竹炎
    • 学会等名
      第8回生命医薬情報学連合大会
    • 関連する報告書
      2019 実施状況報告書

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公開日: 2018-04-23   更新日: 2022-01-27  

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