研究課題/領域番号 |
23K24946
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研究種目 |
基盤研究(B)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分62010:生命、健康および医療情報学関連
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研究機関 | 北里大学 |
研究代表者 |
齋藤 裕 北里大学, 未来工学部, 教授 (60721496)
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研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2026-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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配分額 *注記 |
8,320千円 (直接経費: 6,400千円、間接経費: 1,920千円)
2025年度: 4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2024年度: 4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
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キーワード | バイオインフォマティクス / 機械学習 / タンパク質工学 / 指向性進化 |
研究開始時の研究の概要 |
本研究では、タンパク質の機能改良を効率化することを目的として、少数の教師データで変異効果予測を高精度に行うための「省データ」機械学習技術を開発する。画像処理や自然言語処理において提案されてきたゼロショット予測、データ拡張、弱教師あり学習などの手法を参考にしながら、さらに、タンパク質という生体分子ならではの特性である「進化」を考慮することで、独自性の高い省データ機械学習技術を創出する。本研究は、機械学習支援タンパク質工学において頻出する「教師データが少ない」という重要問題に挑むものであり、様々な機能性タンパク質の開発にブレイクスルーをもたらすと期待される。
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