水の情報エントロピーに注目したタンパク質のリガンド結合部位予測法の開発(一般講演(バイオ情報学),機械学習によるバイオデータマインニング,一般)
スポンサーリンク
概要
- 論文の詳細を見る
タンパク質とリガンドの結合は,タンパク質の機能発現や創薬に重要である.タンパク3000プロジェクトを始めとするタンパク質の大規模な構造解析により,多くのタンパク質の構造情報が得られてきており,タンパク質とリガンドとの結合を予測し,機能発現や創薬への応用が期待されている.従来,リガンド結合部位は立体構造解析と静電場の解析から求められてきており,その結果,in silicoによる創薬では相補的構造を有する分子を中心に探索されている.本研究では,水分子が自由度を得るとエントロピー的に有利に機能することを利用し,タンパク質周囲の水分子の情報エントロピーに注目し,リガンドの結合部位予測を行うシステムを開発した.
- 2011-06-16
著者
-
関嶋 政和
東京工業大学 大学院情報理工学研究科 計算工学専攻
-
佐々木 孝章
東京工業大学計算工学専攻
-
関嶋 政和
東京工業大学計算工学専攻|東京工業大学学術国際情報センター
-
関嶋 政和
東京工業大学
-
関嶋 政和
東京工業大学計算工学専攻
-
佐々木 孝章
東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻
関連論文
- タンパク質の特性に基づく unbound ドッキングのための剛体予測手法の改良
- タンパク質内の水分子のダイナミクス解析によるリガンド結合部位予測
- タンパク質内の水分子のダイナミクス解析によるリガンド結合部位予測
- GPUを用いた分子動力学法の高速化と省電力化
- タンパク質の特性に基づくunboundドッキングのための剛体予測手法の改良
- 分子動力学法に基づくタンパク質構造サンプリングとドッキング予測の改良
- フラグメントMO法によるノイラミニダーゼ阻害薬の結合性解析
- 純粋関数型言語を用いた超コンパクト音声認識デコーダの開発
- 水の情報エントロピーに注目したタンパク質のリガンド結合部位予測法の開発(一般講演(バイオ情報学),機械学習によるバイオデータマインニング,一般)
- Slice Chain Max-Sumアルゴリズムによるタンパク質のポテンシャルエネルギー最小化に関する研究
- タンパク質のリガンド結合部位予測システムの開発
- ハッシュテーブルの分割によるde novoアセンブリの改良
- De Bruijn GraphのPreGraphの分割によるVelvetの改良
- De Bruijn GraphのPreGraphの分割によるVelvetの改良
- ハッシュテーブルの分割によるde novoアセンブリの改良(一般,機械学習によるバイオデータマインニング,一般)
- RG-003 タンパク質周囲の水分子の観測に基づいたリガンド結合部位予測システムの開発(バイオ情報学,G分野:生体情報科学)
- De Bruijn Graphの分割によるVelvetの消費メモリの低減
- De Bruijn Graphの分割によるVelvetの消費メモリの低減
- FMO法を用いた抗トリパノソーマ候補薬と標的蛋白質間の相互作用解析
- FMO法を用いた抗トリパノソーマ候補薬と標的蛋白質間の相互作用解析
- 顧みられない熱帯病に対するIT創薬の現状 (今田治教授退任記念号・兵藤友博教授退任記念号)
- 配列相同性に基づくタンパク質のリガンド結合候補部位の評価
- Sparse k-mer graphアルゴリズムの評価とVelvetへの実装(機械学習によるバイオデータマインニング,一般)
- 配列相同性に基づくタンパク質のリガンド結合候補部位の評価
- ハッシュテーブルの分割による de novo アセンブリの改良