| 研究課題/領域番号 |
19K05711
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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37020:生物分子化学関連
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| 研究機関 | 筑波大学 |
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研究代表者 |
草野 都 筑波大学, 生命環境系, 教授 (60415148)
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| 研究分担者 |
立川 仁典 横浜市立大学, データサイエンス学部, 教授 (00267410)
青木 裕一 東北大学, 東北メディカル・メガバンク機構, 助教 (40747599)
福島 敦史 国立研究開発法人理化学研究所, 環境資源科学研究センター, 上級研究員 (80415281)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2021年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
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: 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 | 量子化学計算 / 植物 / シロイヌナズナ / 二次代謝物 / 分子軌道計算 / アントシアニン / UVスペクトル / 量子化学 / メタボロミクス / 機械学習 / 一次代謝 / 二次代謝 / メタボローム / LED |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では代謝物の物理化学的性質に着目し、量子化学計算と機械学習との融合による植物生合成経路を数値化・予測する新規手法 (デジタルケミカルマッピング) を開発する。本手法を用い、シロイヌナズナに対して異なる光質照射処理を行い、代謝物の作り分けの仕組みを明らかにする。その中で、青色光で最も顕著に変化するフェニルプロパノイド生合成経路に焦点を当てる。量子化学計算により本経路に属する代謝物の物性値を取得するだけでなく、本経路内で存在が推定される中間体についても、生合成経路に投影する。機械学習により、光質照射 (入力) から二次代謝物生産 (出力) までの生合成経路の中で鍵となる酵素反応ステップを推定する。
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| 研究成果の概要 |
植物は光の過剰エネルギーおよび光質の違いを感知し、多種多様な防御物質を含む二次代謝物を生産する。本研究では、様々な光環境下で量的・質的に変化する代謝物「作り分け」を決定する生合成経路上の鍵酵素反応ステップの推定方法開発に取り組んだ。その中で、実測データを得るのに困難なUV-B照射により蓄積する二次代謝物、特にシロイヌナズナが生産するアントシアニンに着目し、量子化学計算によるUV-visスペクトル予測を行った。その結果、各化合物における紫外可視吸収極大波長の実測値を十分予測可能であることが判明した 。よって、本手法は植物二次代謝物の化合物情報が入手できれば簡便に物性予測が可能であると結論付けた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究は、様々な環境下で生育する植物の生存戦略のひとつである多様な二次代謝物の「作り分け」のしくみを、量子化学計算による構造安定性から迫る初の試みである。現状では、代謝研究において化合物の実測値を文献検索や実際に測定して得ることは困難な作業となる。本研究はこの問題を解決するため、ab initio計算によりUV照射時に蓄積する二次代謝物のUV-visスペクトルを実測値と遜色なく予測することができた。本結果は、代謝物の安定性等、その化合物が有する物性値について、実測値に頼らず得ることができる成果である。本法の応用により、多様な生合成経路の解明に繋がるのではと考えている。
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