| 研究領域 | 生合成マシナリー：生物活性物質構造多様性創出システムの解明と制御 |
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| 研究課題/領域番号 |
25108714
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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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| 審査区分 |
理工系
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| 研究機関 | 東京工業大学 |
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研究代表者 |
小寺 正明 東京工業大学, 生命理工学研究科, 講師 (90643669)
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| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2015-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2014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)
2014年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2013年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
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| キーワード | 代謝経路 / 代謝ネットワーク / 化合物 / 酵素反応 / 構造比較 / バイオインフォマティクス / 生合成 / 機械学習 / ケモインフォマティクス |
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| 研究実績の概要 |
代謝経路解析は代謝工学だけでなく、計画的な創薬研究にも重要である。しかし、薬理活性のある天然物やその他の代謝物の数に比べて、その生合成・生分解経路が明らかになっているものの数は極めて少ない。そこで本研究では、メタボローム（網羅的代謝解析）スケールの多数の化合物に対し、その化学構造データのみから新規代謝経路を推定する手法の開発を進めている。既知の代謝経路中の反応パターンを用いた解析から、代謝経路中の酵素反応はただ無秩序に並んでいるのではなく、保存された連続反応モジュールが存在していることが知られ、それらの中にはゲノム中の遺伝子クラスター構造と対応関係にあるものもある。このような知見から我々は、代謝経路を構成する反応のひとつひとつを単独で取り扱うだけでなく、連続反応を考慮に入れた研究を行なった。本研究では先行研究の「酵素反応らしさ」をより一般化した「kステップ反応らしさ」を扱い、２つの化合物が与えられたとき、その出発物質と最終産物が何ステップの反応で結ばれるか、そしてその中間体構造は何かを推定する問題を解いた。様々な化合物表現法と予測法による予測精度を比較した結果、KCF-Sベクトルを用いたL1SVMが最も良好であることが分かった。以上の結果は、生命情報学分野で世界最大の国際学会であるISMB 2014に採択され口頭発表した上、同分野での最有力誌であるBioinformatics誌に掲載された。
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| 現在までの達成度 (段落) |
26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 |
26年度が最終年度であるため、記入しない。
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