研究報告書 水和水が媒介するタンパク質リガンド相互作用をデータマイニングで解明する

水上, 卓

内容記述
本研究の目標は,タンパク質・リガンド結合系を対象に,データマイニング法により定義された水和水の可視化(現象論)と,溶媒和自由エネルギー計算による水和効果の見積り(定量化)である.MDシミュレーションの出力データから混合分布モデル(GMM)によって水の振る舞いをデータマイニングする系を確立した.これによりリガンド結合タンパク質水和自由エネルギーと水の振る舞いの強い相関を検知し,ある程度の予測を可能とした.次に原子の多体相互作用を考慮した記述子を設計し,一般線型モデルとクラスタリングにより機械学習・予測を行った.小さなサイズの分子系に適用したところ,より詳細なエネルギーの予測が可能となった.:The motivation of the research is 1) visualization of hydration water defined by data-mining method, and 2) estimation of hydration effect by means of solvation free energy. We founded a system for mining water behavior by means of the mixture model from MD simulation data. It detected a strong correlation between solvation free energy and hydration water behavior that enables a prediction of free energy. The machine learning and prediction system was build with the combination of three methods, linear model, clustering and a new descriptor that was designed by accounting the multi-body interaction between atoms. Application of the machine for the small-scale solution / molecular systems resulted in a more detailed prediction for the energies.
挑戦的萌芽研究
研究期間:2013~2016
課題番号:25650050
研究者番号:50270955
研究分野:生物物理学
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https://dspace.jaist.ac.jp/dspace/bitstream/10119/14318/1/25650050seika.pdf

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