ダイナミクス情報を考慮した深層学習技術による天然変性タンパク質複合体構造予測

• 研究課題/領域番号: 24K15183
• 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62010:生命、健康および医療情報学関連
• 研究機関: 東洋大学
• 研究代表者: 中村 周吾 東洋大学, 情報連携学部, 教授 (90272442)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円); 2026年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円); 2025年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円); 2024年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
• キーワード: 天然変性タンパク質 / 立体構造予測 / ダイナミクス

研究開始時の研究の概要

本研究は、天然状態では一定の構造をとらないディスオーダータンパク質あるいはタンパク質中のディスオーダー領域(IDPs/IDRs) のうち、相手のタンパク質との複合体形成により立体構造が現れる(induced folding) ものを解析対象とし、そのアミノ酸配列情報からの立体構造情報の予測を試みる。近年急速に発展している深層学習ベースの立体構造予測手法に加えて、ダイナミクスに関わる特徴を抽出して取り込むことにより、未だ予測精度が低いinduced folding するIDPs/IDRsに対する立体構造予測の精度の向上を図る。