新最適化アルゴリズムによるタンパク質の折れたたみ機構の研究

利用新优化算法研究蛋白质折叠机制

• 批准号: 07280217
• 负责人: 岡本 祐幸
• 金额: $ 1.6万
• 依托单位: Okazaki National Research Institutes
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas
• 财政年份: 1995
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1995 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-07280217/
• 关键词: タンパク質の折れたたみ; 立体構造予測; 徐冷モンテカルロ法; マルチカノニカル法; 最適化アルゴリズム

蛋白質がその自然の特異的立体構造へいかに折れたたまれていくか、その機構を調べることは重要であるが、それは蛋白質分子の複雑さゆえにとても難しい問題である。特に、シミュレーションで理論的に研究するには、系にエネルギー極小状態が無数に存在するために、従来の手法では、全エネルギー空間をカバーすることは不可能であり、まともな結果を期待するのは絶望的となる。よって、シミュレーションがエネルギー極小状態に留まってしまわない、新しいアルゴリズムの開発が重要となる。我々は、数学的に蛋白質の立体構造予測と同じぐらい難しい、他の分野の問題(例えば、物理学における、スピングラスの問題)において開発された、徐冷モンテカルロ法(Monte Carlo simulated annealing)やマルチカノニカル法(multicanonical algorithms)などの新最適化アルゴリズムを適用することを提唱してきた。これまで、これらの手法の有効性を確かめるために、主に、小ペプチド系でシミュレーションを行ってきた。本年度は、まず、無極性アミノ酸(Ala,Val,Gly)のホモポリマーにおいて、マルチカノニカル法によるシミュレーションを行った。そして、αヘリックス形成傾向性やヘリックス状態と非ヘリックス状態との自由エネルギー差などの種々の熱力学量を温度の関数として求め、実験からの示唆と定性的に一致することを示した。次に、やきもどし法(simulated tempering)や1/k法などの新アルゴリズムとマルチカノニカル法との有効性を、5個のアミノ酸からなる小ペプチドであるエンケファリンにおいて比較した。結論は、これら3つの方法が大体同じ程度の有効性を持つことを示せたことである。

The natural three-dimensional structure of the protein is the natural three-dimensional structure of the protein.ることはImportantであるが、それはProtein moleculeの Complex 雑さゆえにとてもDifficultしいProblemである.特に、シミュレーションでで Research するには、System にエネルギーminimum state が countless existence するために、従来のTechnique, full space, space, impossible, hopeless result, hopeless hope.よって、シミュレーションがエネルギーminimum state にstayまってしまわない、新しいアルゴリズムの开発がimportantとなる. It is difficult to predict the three-dimensional structure of proteins in mathematics, and it is difficult to predict the three-dimensional structure of proteins in mathematics. The science of science, science and technology, science and technology, science and technology, science and technology, science and technology, science and technology, science and technology, science and technology, science and technology, science and technology, and Xu Leng's method (Monte Carlo simulated annealing) multicanonical algorithms (multicanonical algorithms) and new optimal optimization methods.これまで、これらのtechniqueのeffectivenessを正かめるために、主に、小ペプチド Department でシミュレーションを行ってきた. This year's は, まず, non-polar ammonic acid (Ala, Val, Gly) のホモポリマーにおいて、マルチカノニカル法によるシミュレーションを行った.そして, αヘリックス form the tendency やヘリックスstate and non-ヘリックスstate とのfree and エネルギーdifferentなどのkind of 々のThermodynamic quantity を Temperature の off number と し て seek め, 実験 から のshow indication と qualitative に す る こ と を Show し た. Subaru、やきもどし法(simulated tempering)や1/k法などの新アルゴリズムとマルチカノニカル法との有The effectiveness of 5 のアミノからなる小ペプチドであるエンケファリンにおいて is compared. The conclusion is that the effectiveness of the three-dimensional method is generally the same as that of the other methods.

项目成果

Y.Okamoto: "Predicting Protein Tertiary Structures from the First Principles" AAPPS Bulletin. 5巻3&4号. 4-14 (1995)

Y. Okamoto：“根据第一原理预测蛋白质三级结构”AAPPS 公告第 5 卷，第 3 期和第 4 期。4-14 (1995)

Y.Okamoto: "Thermodynamics of Helix-Coil Transitions Studied by Multicanonical Algorithms" Jounal of Physical Chemistry. 99. 11276-11287 (1995)

Y.Okamoto：“多规范算法研究的螺旋线圈转变的热力学”物理化学杂志。