| 研究課題/領域番号 |
26870848
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
物理系薬学
生命・健康・医療情報学
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| 研究機関 | 国立研究開発法人理化学研究所 |
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研究代表者 |
高谷 大輔 国立研究開発法人理化学研究所, ライフサイエンス技術基盤研究センター, 研究員 (50571395)
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| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2016-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2015年度)
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| 配分額 *注記 |
3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2015年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2014年度: 3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
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| キーワード | タンパク質ーリガンド間相互作用 / 評価関数 / 機械学習 / ドッキング / タンパク質ーリガンド間相互作用解 / 相互作用記述子 / タンパク質 / リガンド |
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| 研究成果の概要 |
創薬研究において新規阻害剤を得るためにはSBDDは有効なアプローチである。この時リガンド結合部位環境の結合に関与する残基の推定はドッキング計算によるコンフォメーションの判断、絞り込みに重要である。そこで本研究では、結合に重要な残基を予測法構築のためにアミノ酸残基情報や複数個のプローブ分子のエネルギーの項目等を記述子とした予測モデルを構築した。PDBの由来の２つのデータセットを用いた検証で結合部位予測と阻害活性値との相関向上効果について検討し、良好な予測精度を持つ汎用的なモデルが構築できた。
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