A Construction of Drug Design Theory based on the Hydration of Proteins
基于蛋白质水合的药物设计理论构建
基本信息
- 批准号:21K06107
- 负责人:
- 金额:$ 2.66万
- 依托单位:
- 依托单位国家:日本
- 项目类别:Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
- 财政年份:2021
- 资助国家:日本
- 起止时间:2021-04-01 至 2024-03-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
既存のリガンド結合予測法では無視されていた「水和」を顕に考慮することで、リガンド結合予測精度を向上させることを目指し、以下の研究を行った。(1)水和分布を高速かつ正確に予測する深層学習モデル「gr Predictor」の論文を出版した。(2)「gr Predictor」とグリッドベースの不均一溶液理論(GIST)を融合し、水和熱力学量の分布を高速で計算する深層学習モデルを開発した。構築した深層学習モデルのパフォーマンスを調べるために、10個のタンパク質に適用した。具体的には、リガンドが結合する際にタンパク質から移動する水分子の自由エネルギーを計算した。構築した深層学習モデルとGISTの両方で行い、結果を比較した。その結果、深層学習モデルで得た水分子の自由エネルギーのGIST計算結果からの誤差率は、約4%であった。この結果は、我々の深層学習が高精度でGISTの計算結果を再現できることを意味する。また、我々の深層学習モデルは、水和自由エネルギー分布を約1分程度で計算することが出来、この計算時間はGIST計算(2日程度)の約1/1000であった。よって、我々の深層学習モデルは、高速にかつ正確に水和自由エネルギー分布を計算できることが分かった。(3) 創薬への応用に向けて、「gr Predictor」と水を顕に考慮したドッキング手法(A.H. Mahmoud, et al., Commun. Chem., 2020, 3, 19)を融合した。(4)2量体界面の水和分布を「gr Predictor」で予測することに成功した。(5)単純流体を用いて、分子性流体用積分方程式理論で得られた水和エントロピーを定量的に再現する手法について、論文を出版した。(6)AlphaFold2で生成される立体構造において、側鎖の向きがPDB構造と異なること、また、それを拡張アンサンブル法で修正できる可能性について、論文を出版した。
Existing の リ ガ ン ド combination to the measuring method of で は ignore さ れ て い た "water and" を 顕 に consider す る こ と で, リ ガ ン ド combined to measure precision を upward さ せ る こ と を refers し line, the following の を っ た. (1) Water and distribution を high-speed correct に pretest する deep learning モデ モデ た "gr Predictor" <s:1> paper を published た た た. (2) "gr Predictor" と グ リ ッ ド ベ ー ス の heterogeneity solution theory (GIST) し を fusion, water, and thermodynamics の distribution を high-speed で す rate る deep learning モ デ ル を open 発 し た. Build し た deep learning モ デ ル の パ フ ォ ー マ ン ス を adjustable べ る た め に, 10 の タ ン パ ク qualitative に applicable し た. Specific に は, リ ガ ン ド が combining す る interstate に タ ン パ ク qualitative か ら mobile す る の free water molecules エ ネ ル ギ ー を computing し た. To construct a <s:1> た deep learning モデ モデ と とGIST <s:1>, two で rows were used for で, and the results were を compared with た. そ の result, deep learning モ デ ル で have た の free water molecules エ ネ ル ギ ー の GIST results か ら の error rate は, about 4% で あ っ た. The <s:1> <s:1> result する, my 々 <s:1> deep learning が high-precision でGIST <s:1> calculation result を reproduces で る る とを とを とを implies する. Deep learning ま た, I 々 の モ デ ル は, water and free エ ネ ル ギ ー distribution を で calculation about 1 degree す る こ と が, こ の computing time は GIST about 1/1000 of that calculation (2 degree) の で あ っ た. よ っ て, I 々 の deep learning モ デ ル は, high-speed に か つ に water right and freedom エ ネ ル ギ を ー distribution calculation で き る こ と が points か っ た. (3) a 薬 へ の 応 with に to け て, "gr Predictor" を と water 顕 に consider し た ド ッ キ ン グ technique (A.H. Mahmoud, et al., Commun. Chem., 2020, 3, 19) を fusion し た. (4) The <s:1> water and distribution at the interface of the two volumes を "gr Predictor" で was premeasured する する とに とに and successfully <s:1> た. (5) 単 pure fluid を い て, molecular fluid with the theory of integral equations で have ら れ た water and エ ン ト ロ ピ ー を quantitative に reappearance す る gimmick に つ い て, published papers を し た. (6) AlphaFold2 で generated さ れ る three-dimensional structure に お い て, side lock の to き が PDB と different structures な る こ と, ま た, そ れ を company, zhang ア ン サ ン ブ ル method で modified で き る possibility に つ い て, published papers を し た.
项目成果
期刊论文数量(21)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
水を顕に考慮したタンパク質-リガンド結合様式の高速予測の研究:深層学習によるアプローチ
明确考虑水的蛋白质-配体结合模式的高速预测研究:深度学习方法
- DOI:
- 发表时间:2022
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:木村 啓太;吉留 崇
- 通讯作者:吉留 崇
AlphaFold2で得られたタンパク質立体構造の熱揺らぎ解析
使用 AlphaFold2 获得的蛋白质 3D 结构的热波动分析
- DOI:
- 发表时间:2022
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:塩野大輝;吉留 崇
- 通讯作者:吉留 崇
A hybrid approach of deep learning and solvation theory for predicting the hydration structures around proteins
深度学习和溶剂化理论的混合方法,用于预测蛋白质周围的水合结构
- DOI:
- 发表时间:2021
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:河間 光祐;福島 悠朔;吉留 崇;池口 満徳;大田 雅照
- 通讯作者:大田 雅照
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