| 研究課題/領域番号 |
21H01050
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分13040:生物物理、化学物理およびソフトマターの物理関連
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| 研究機関 | 慶應義塾大学 |
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研究代表者 |
中迫 雅由 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 教授 (30227764)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
17,940千円 (直接経費: 13,800千円、間接経費: 4,140千円)
2023年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
2022年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
2021年度: 12,870千円 (直接経費: 9,900千円、間接経費: 2,970千円)
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| キーワード | クライオ電子顕微鏡 / 蛋白質水和構造 / 機械学習 / ニューラルネットワーク / 酵素反応 / 蛋白質動力学 / 画像解析 / X線回折イメージング / 画像分類 / 像回復 / 蛋白質の動的構造 / 計算科学 / 蛋白質運動の自由エネルギー地形 / Ｘ線構造解析 / X線回折・散乱 / 自由エネルギー地形 / 分子動力学計算 / 光受容蛋白質フィトクロムB / 光受容蛋白質フォトトロピン２ / X線構造解析 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
現在のクライオ電子顕微鏡による構造解析では、得られる静電ポテンシャル図から蛋白質ダイナミクスに関する情報を十分に引き出せているわけではない。また、蛋白質の機能や運動に深くかかわる水和構造を可視化することも困難である。本申請では、クライオ電子顕微鏡構造解析に基づいた、蛋白質の立体構造と機能の物理化学的理解に資するべく、独自に考案した計算科学的手法により、生のTEM像に基づいた立体構造変化経路と自由エネルギーなどを描くための解析基盤や、機械学習水和構造予測法を構築・実用化し、酵素蛋白質や光受容蛋白質の運動解析に適用して、その有効性を示す。
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| 研究成果の概要 |
クライオ電顕により酵素－補酵素複合体の構造解析を行い、補酵素結合に適した構造と補酵素結合経路を明らかにした。 酵素－補酵素－基質複合体についても、初期状態で四、定常状態で七の準安定構造を解明し、構造に基づいた反応サイクルを描き出した。また、点変異酵素の構造解析から、構造変化に不可欠な相互作用を同定した。
機械学習水和構造予測法を開発し、クライオ電顕で困難な水和構造予測を実用化した。予測精度向上のために学習を高度化し、経験的水和構造予測との融合による膜蛋白質水和構造予測を可能にした。
電顕画像解析に関連し、Ｘ線回折で開発した構造解析達成指標の原理的重要性と応用に関して原理の構築と応用研究を実施した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
クライオ電顕による酵素－補酵素複合体や酵素－補酵素－基質複合体の構造解析は、酵素反応や蛋白質－リガンド相互作用がどのようなメカニズムで生じているのかを探る端緒を与えるものであり、分子動力学計算やX線結晶構造解析では不可能な、水溶液中かつ反応中にある蛋白質の立体構造の可能性を高めたといえる。
近年、クライオ電顕構造解析が発展しているが、水和水分子の同定は依然として困難な課題である。機械学習水和構造予測法については、その精度を向上させ、膜蛋白質水和構造予測を可能にした。その結果、蛋白質相互作用や蛋白質運動における水分子の役割を描き出すことができ、創薬や蛋白質動力学研究の発展に寄与できると期待される。
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