| 研究課題/領域番号 |
25650050
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| 研究種目 |
挑戦的萌芽研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
生物物理学
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| 研究機関 | 北陸先端科学技術大学院大学 |
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研究代表者 |
水上 卓 北陸先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 助教 (50270955)
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| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2017-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2016年度)
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| 配分額 *注記 |
2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
2015年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2014年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2013年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
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| キーワード | タンパク質 / 水和 / 分子動力学計算 / データマイニング / 特徴空間 / 機械学習 / 蛋白質 / 分子動力学 / ドッキング / Lasso正則化 |
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| 研究成果の概要 |
本研究の目標は，タンパク質・リガンド結合系を対象に，データマイニング法により定義された水和水の可視化（現象論）と，溶媒和自由エネルギー計算による水和効果の見積り（定量化）である．
MDシミュレーションの出力データから混合分布モデル（GMM）によって水の振る舞いをデータマイニングする系を確立した．これによりリガンド結合タンパク質水和自由エネルギーと水の振る舞いの強い相関を検知し，ある程度の予測を可能とした．次に原子の多体相互作用を考慮した記述子を設計し，一般線型モデルとクラスタリングにより機械学習・予測を行った．小さなサイズの分子系に適用したところ，より詳細なエネルギーの予測が可能となった．
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