2019 Fiscal Year Research-status Report

超分子自己組織化系の構造予測のための計算手法開発と分子設計への応用

Research Project

Project/Area Number	19K05385
Research Institution	Kyoto University
Principal Investigator	山本武志京都大学, 理学研究科, 助教 (30397583)
Project Period (FY)	2019-04-01 – 2022-03-31
Keywords	自己組織化 / 分子動力学 / 超分子 / シミュレーション / 構造予測
Outline of Annual Research Achievements	分子集合系と超分子構造のより高効率な統計サンプリンク法の研究を行った。タンパク質などの生体分子では、配座の統計サンプリンクの手法が幅広く研究されており、ノウハウが蓄積している。しかしこれらの手法はタンパク質特有の性質を利用している場合が多く(バックボーン構造を集団自由度として用いるなど)、モノマーが離散・集合出来る系ではサンプリング効率を上げるための工夫を別途行う必要がある。また、モノマー同士の原子レベルでの相互作用パターンが最終構造を決めるため、分子間相互作用(水素結合パターンなど)を十分サンプル出来る必要がある。この目的のため、これまでの研究ではREST法(レプリカ交換法の一種)を使っていたが、系全体をそのまま取り扱う場合、系に含まれる自己組織化分子の数やサイズとともにレプリカの数が増大するため、調べられる系が限定されてしまうという問題があった。そこでより幅広い系に適用するため、分割統治の考え方に基づいてモノマーが超分子を形成していく過程を段階的にシミュレートする方法を考え、典型的な超分子ポリマーの構造予測に適用し、従来の方法とほぼ同じ超分子構造をより低い計算コストで予測出来ることを示した（論文準備中）。また上の方法とは別に、自己組織化系（分子カプセル）の新しい粗視化モデルをiterative Boltzmann inversion法と全原子分子動力学計算に基づいて開発し、実験で得られているキューブ型の最終構造を再現出来ることを示すとともに、構造変化に対する遷移ネットワークの解析を行った。
Current Status of Research Progress	Current Status of Research Progress 2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned. Reason 令和元年度に予定していた研究内容のうち、分割統治に基づく方法の研究は予定どおり進めることができた。また、自己組織化系の新しい粗視化モデルを開発するとともに、新規な拡張サンプリング法の予備的な数値実験を進めた。このことから、全体としては概ね順調に進展していると考えている。
Strategy for Future Research Activity	分子カプセル（ナノキューブ）自己組織化過程の研究をさらに進めるとともに、現在までに得られているデータを論文にまとめる。また、超分子系の構造予測に適した拡張アンサンブルの方法を研究し、アルゴリズムの性能を大きく左右する因子の影響を調べる。それらを通じて、より幅広い自己組織化系の構造予測のための方法開発に取り組む。また、令和元年度に得られた方法を実験的に興味を持たれている系に応用し、適用範囲を広げる。
Causes of Carryover	令和元年度は比較的シンプルな系を用いたアルゴリズムの研究を中心に行ったため、計算機資源に対する要求が当初予定していたより低くなったこと（より負荷の高い応用計算が次年度以降になったこと）、また計算機分野で技術革新があり（従来より非常に多いコアを持つCPUの登場）、マシンの価格や仕様が非常に不安定であったことなどを考慮して、部品供給が安定する次年度以降に計算機の購入を行うことにした。このため、令和元年度に使用した物品費が当初予定より少なくなっている。