| 研究課題/領域番号 |
19F19377
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| 研究機関 | 九州工業大学 |
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研究代表者 |
倉田 博之 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 教授 (90251371)
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| 研究分担者 |
HASAN MD MEHEDI 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 外国人特別研究員
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| 研究期間 (年度) |
2019-11-08 – 2022-03-31
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| キーワード | 機械学習 / ペプチド / タンパク質 / 配列解析 / 予測 / 創薬 |
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| 研究実績の概要 |
創薬インフォマティクスの分野では、標的タンパク質と結合する薬剤化合物（リガンド）を予 測するコンピュータ技術の開発が、薬剤スクリ ーニングの時間と経済的コストを削減するために必須である。タンパク質と化合物の相互作用を分子動力学で予測する研究の一方で、タンパ ク質配列と化合物の構造情報から、両者の結合を予測するために、深層学習やニューラルネッ トワーク技術を応用する研究開発が大いに期待 される。本研究では、外国人特別研究員と協 力して、リガンドの構造情報とタンパク質のドッキングサイトのアミノ酸配列の生化学情報、 進化情報、構造情報に関する特徴を数値化する独自技術を開発する。本年度は，リガンドとタンパク質の相互作用の実験データを文献やデータベースから収集した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
予定通りである。
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| 今後の研究の推進方策 |
これまで予定通り進んでいるので，今後も計画通りに進めていく。
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