2023 Fiscal Year Research-status Report
Docking prediction and design of peptides by molecluar simulation and deep learning
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21K12122
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| Research Institution | Japan Women's University |
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Principal Investigator |
清水 謙多郎 日本女子大学, 理学部, 教授 (80178970)
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2021-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | ペプチド / 抗菌性 / 機械学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
今年度は、ペプチドのアミノ酸配列から最小発育阻止濃度（MIC値）を予測する抗菌ペプチドの活性予測システムを昨年度に引き続き開発し、改良を行った。複数の機械学習の手法を試し、LSTM、畳み込みニューラルネットワークと自然言語処理モデルのBERTを組み合わせた新しい手法を適用し、予測結果に基づきハイパーパラメータの調整を行ったところ、R2値で0.72という結果を得た。また、既存の抗菌性ペプチドデータベースの内容が、実験条件等によりばらつきが大きく、学習データとして適切でないものが多数存在することがわかり、現在、データの絞り込みについて検討を行っている。MIC値が一定値を超えたときに抗菌性をもつと予測する分類予測を行ったところ、AUC値で0.88という結果を得ている。予測においては、疎水性アミノ酸の出現頻度、グリシン、プロリン、ロイシンの出現頻度が重要であるという結果を得た。今後、ペプチドの動的構造の解析を行い、抗菌性との関連について検討する予定である。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
ほぼ、当初の計画どおり進めている。抗ウイルスペプチドについてはすでに成果を公表している。
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| Strategy for Future Research Activity |
抗菌ペプチドの予測・設計については、MD等を用いた動的構造解析を新たに行う予定で、成果が得られ次第、発表していく。
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| Causes of Carryover |
抗菌ペプチド、抗ウイルスペプチドの予測・設計において、機械学習だけでなく、動的構造解析を行い、さらに精度の向上をめざす研究を行うため、そのためのソフトウェアの購入、消耗品の購入を行う。
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