| 研究課題/領域番号 |
21H01050
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分13040:生物物理、化学物理およびソフトマターの物理関連
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| 研究機関 | 慶應義塾大学 |
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研究代表者 |
中迫 雅由 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 教授 (30227764)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | クライオ電子顕微鏡 / 蛋白質水和構造 / 機械学習 / ニューラルネットワーク / 酵素反応 / 蛋白質動力学 / 画像解析 / X線回折イメージング |
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| 研究成果の概要 |
クライオ電顕により酵素－補酵素複合体の構造解析を行い、補酵素結合に適した構造と補酵素結合経路を明らかにした。 酵素－補酵素－基質複合体についても、初期状態で四、定常状態で七の準安定構造を解明し、構造に基づいた反応サイクルを描き出した。また、点変異酵素の構造解析から、構造変化に不可欠な相互作用を同定した。
機械学習水和構造予測法を開発し、クライオ電顕で困難な水和構造予測を実用化した。予測精度向上のために学習を高度化し、経験的水和構造予測との融合による膜蛋白質水和構造予測を可能にした。
電顕画像解析に関連し、Ｘ線回折で開発した構造解析達成指標の原理的重要性と応用に関して原理の構築と応用研究を実施した。
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| 自由記述の分野 |
生物物理
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
クライオ電顕による酵素－補酵素複合体や酵素－補酵素－基質複合体の構造解析は、酵素反応や蛋白質－リガンド相互作用がどのようなメカニズムで生じているのかを探る端緒を与えるものであり、分子動力学計算やX線結晶構造解析では不可能な、水溶液中かつ反応中にある蛋白質の立体構造の可能性を高めたといえる。
近年、クライオ電顕構造解析が発展しているが、水和水分子の同定は依然として困難な課題である。機械学習水和構造予測法については、その精度を向上させ、膜蛋白質水和構造予測を可能にした。その結果、蛋白質相互作用や蛋白質運動における水分子の役割を描き出すことができ、創薬や蛋白質動力学研究の発展に寄与できると期待される。
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