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タイトル: 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
その他のタイトル: Datamining approach for protein-ligand interaction mediated by hydration water
著者: 水上, 卓
著者(別表記): Mizukami, Taku
キーワード: タンパク質
水和
分子動力学計算
データマイニング
特徴空間
機械学習
発行日: 15-Jun-2017
抄録: 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.
記述: 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
言語: jpn
URI: http://hdl.handle.net/10119/14318
出現コレクション:平成28年度 (FY 2016)

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