| 研究課題/領域番号 |
24K01707
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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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38050:食品科学関連
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| 研究機関 | 昭和女子大学 |
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研究代表者 |
近藤 一成 昭和女子大学, 食健康科学部, 教授 (40270623)
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| 研究分担者 |
為広 紀正 国立医薬品食品衛生研究所, 生化学部, 室長 (80597881)
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| 研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2027-03-31
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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 |
13,910千円 (直接経費: 10,700千円、間接経費: 3,210千円)
2026年度: 3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
2025年度: 4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
2024年度: 5,720千円 (直接経費: 4,400千円、間接経費: 1,320千円)
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| キーワード | アレルゲン予測 / 機械学習 / 自然言語処理 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
自然言語処理の手法を応用してタンパクのアレルゲン性をこれまでにない高い精度で予測できる「アレルゲン性予測手法」を確立するための基盤研究である.アレルゲンおよび非アレルゲンの両方のアミノ酸配列とAI技術を活用することでアレルゲン性を予測できることを示したこれまでの研究代表者らの研究を基礎にして,そこに,IgEエピトープ情報や分子進化情報等も加えて、アミノ酸解析用自然言語処理protein BERTを予測モデルに使用することで高精度な予測を可能にする.さらに,予測結果について判断基準を可視化することで,これまで知られていないアレルゲンタンパク特有の新たな特徴や規則性を明らかにする.
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