| 研究課題/領域番号 |
19K21857
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分13:物性物理学およびその関連分野
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| 研究機関 | 日本大学 |
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研究代表者 |
山中 雅則 日本大学, 理工学部, 教授 (20307698)
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| 研究期間 (年度) |
2019-06-28 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
2021年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2020年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2019年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | エネルギー準位統計 / 密度汎関数法 / ランダム行列理論 / 量子分子進化 / 準位統計 / 分子動力学 / 量子化学計算 / 確率論的化学反応論 / 分子進化 / 蛋白質 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
初期地球および宇宙空間におけるセントラルドグマに基づかない蛋白質の創成と、立体構造の分子進化に関して、理論物理学的な考察を行い、それを非経験的第一原理計算、密度汎関数法、フラグメント分子軌道法などの第一原理的手法を用いて計算物理学的に検証する事を目的とする。ペプチドのアミノ酸配列の全組み合わせに対して分子軌道のエネルギー準位を計算し、エネルギー準位統計を求める。分子動力学により立体構造のサンプリングを行い統計精度を上げる。アミノ酸配列と準位統計を対応させ、ペプチドの伸長に伴う準位統計の分岐図を網羅的に作成し、分子進化の方向と局在、実現されなかった分子進化について定量的に知見を得る。
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| 研究実績の概要 |
トリペプチドとそれ以上の残基数のペプチド鎖を選択的に選び、分子動力学と量子化学計算を実行し、電子状態のエネルギー準位統計の網羅的な解析を行なった。２０種類のアミノ酸を仮定するとトリペプチドは合計８０００種、テトラペプチドは１６万種類となる。これらの計算には現在使用している密度汎関数法の関数系cc-pVQZでは計算コストがかかりすぎるために、計算コストの低い関数系約１０種類程度を検討した。トリペプチドで解析の終了した範囲では最高非占有軌道以上のエネルギーについては臨界準位統計となり、最低占有軌道以下のエネルギーについては依然として分子種に大きく依存する準位統計を得た。いずれのトリペプチドの準位統計にも特徴はなくこれらを分類することはできない。前年度に炭化水素鎖については鎖長と共に準位統計が系統的に変化する分子種が存在するという結論を得ており、ペプチド鎖についても同様に統計性が変化する可能性がある。しかしトリペプチドよりも残基数の大きいペプチドを網羅的に調べることは組み合わせ論的に分子種が増加するので困難である。このことから、網羅的な計算と並行して、１０残基程度までのペプチドをサンプリングして計算を実行した。ペプチドの系統によっては、統計性がペプチドの伸長と共に系統的に明確に変化するという結果を得た。準位統計は伸長とともにポアソン的になる場合が多く、これは電子のアンダーソン局在の観点から自然な結果である。しかし本研究では相互作用が取り込まれているためにアンダーソン局在と単純に比較することができず、自明ではない結果である。サンプリングによる一部のペプチドにおいてではあるものの、多様な統計性を検出できたことは意義が大きい。これらは、本研究及び、テトラペプチド以上のペプチド鎖について網羅的に研究を実施することの実質的な根拠となる。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
トリペプチドまでは、全ての分子種においてエネルギー準位統計はGOEに近い臨界統計が検出された。網羅的な解析を進める一方で、サンプリングではあるものの１０残基程度までのペプチド鎖において、残基数の伸長と共に系統的に統計性が変化するペプチド群を見出すことができた。これは残基数を増やせば統計性が分化し、量子進化に関するランドスケープの描画が可能となることを意味する。これは当初の計画に合致するものである。
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| 今後の研究の推進方策 |
トリペプチドとテトラペプチド１６万種について本研究手法の手順に従って網羅的に解析を実行する。この場合、密度汎関数法において使用する基底を変更して解析数の向上を目指す。これらと並行して、サンプリングにより、１０残基までのペプチドについても解析を実行し、エネルギー準位統計の分化の様子を把握する。網羅的な解析後の電子状態のデータについてデータベース化を行う。情報量が膨大となるために手作業による計算結果の分類が難しい面もあり、これらの分類や特徴の抽出についてはAIなどの使用を検討する。
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