| 研究領域 | 分子合成オンデマンドを実現するハイブリッド触媒系の創製 |
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| 研究課題/領域番号 |
18H04663
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| 研究種目 |
新学術領域研究(研究領域提案型)
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| 配分区分 | 補助金 |
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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 |
山口 滋 国立研究開発法人理化学研究所, 環境資源科学研究センター, 基礎科学特別研究員 (70620821)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
8,190千円 (直接経費: 6,300千円、間接経費: 1,890千円)
2019年度: 4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2018年度: 4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
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| キーワード | データ駆動型分子設計 / 機械学習 / 触媒インフォマティクス / 分子場解析 / 触媒的不斉合成 / データ駆動型触媒設計 / キャタリストインフォマティクス / 分子触媒 |
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| 研究実績の概要 |
本研究では分子触媒のデータ駆動型設計法の提唱・構築を目的としている。とくに不斉ハイブリッド触媒を設計対象としている。軸となる手法は、分子場解析と呼ばれる3次元構造活性相関(3D-QSAR:Quantitative Structure-Activity Relatio nship)手法である。不斉触媒反応における分子場解析とは、生成物の鏡像異性体比と、触媒など分子の3次元構造から計算した分子構造情報(分子場)との間の回帰分析である。作成した回帰式の回帰係数の値の大小からエナンチオ選択性にとって重要な構造情報を抽出・可視化できる。どこに置換基を導入すれば選択性が向上するか一目でわかることから効率的に不斉触媒を設計できると期待される。しかし、可視化した構造情報をもとに不斉収率が向上する分子設計に成功した例は、これまでなかった。そもそもデータ科学的手法を用いた場合、精度の高い予測ができるのは、解析に用いたデータの範囲周辺に限られる。したがって、手持ちのデータを超える機能を示す分子のデータ駆動による予測・設計は簡単ではない。モデル反応を用いて分子場解析の改良を行い、不斉触媒反応におけるデータ駆動型分子設計のための方法論を構築した（Yamaguchi et al. BCSJ 2019, 92, 1701.）。データ科学による触媒反応開発の効率化のために必須となる解析データを超える性能を示す分子のデータ駆動型設計手法の開発に成功した。とくに当該年度では、共同研究を通して、本手法の有用性を検証した。種々の不斉触媒の設計において本手法が強力なツールとなることを明らかにしつつある。
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| 現在までの達成度 (段落) |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
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