分子ハイパーグラフ文法と深層学習を活用した代謝物の代謝経路グループ構築

• 研究課題/領域番号: 23K05739
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分43060:システムゲノム科学関連
• 研究機関: 奈良先端科学技術大学院大学
• 研究代表者: 金谷 重彦 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 教授 (90224584)
• 研究期間 (年度): 2023-04-01 – 2026-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2023年度)
• 配分額: 3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円); 2025年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円); 2024年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円); 2023年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
• キーワード: メタボロミクス

研究開始時の研究の概要

申請者が研究・開発を進めているKNApSAcK Core DBは、生体内の代謝物を動態の全体像を把握する研究分野であるメタボロミクス研究における世界の中核DBとして認知されるに至っている。本研究では、分子ハイパーグラフ文法を活用し、KNApSAcK Core DBに含まれる全ての代謝物を骨格構造にもとづく代謝経路グループに分類する。なお、分子ハイパーグラフ文法による代謝物分類を、文献情報に基づいて定義された代謝経路グループと対応付けをおこなう。さらに、代謝経路グループをもとに植物種ごとの代謝にもとづく生存戦略を探る。