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深層学習技術を用いた動的情報からの化合物ータンパク質結合親和性の抽出

使用深度学习技术从动态信息中提取化合物-蛋白质结合亲和力

基本信息

批准号：
22K06112
负责人：
松本篤幸
金额：
$ 2.66万
依托单位：
Kyoto University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2026-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

令和4年度は親和性予測のための深層学習モデル構築のための親和性情報の収集及び一部データについてMD計算による動的情報の生成を進めた。以下に詳細を示す。1．データ準備として公共データベースBindingDBから、既に化合物との複合体立体構造と結合親和性の両方が決定されている例を抽出し、3,259種のタンパク質―化合物ペアを得た。さらに以下の手順で初期検討のための小規模データセット作成を行った; 1. リガンドsmilesが重複した例の除去 2. リン酸化Tyrなど修飾アミノ酸を持つタンパク質を除去, 3. 金属イオンが配位しているタンパク質を除去 4. 補酵素が結合しているタンパク質を除去。また今回のデータセット作成では簡便にMD計算を実施するため、1つのポリペプチド鎖で構成されているタンパク質を計算対象とした。このうち、入力情報がバラエティに富むようにmMからnMの範囲の親和性を持つタンパク質―化合物情報を偏りのないように手動で抽出し、32種のタンパク質―化合物ペアを小規模学習データセットとして得た。令和5年度以降のデータセット拡大では上記手順で除外したタンパク質―化合物ペアから適切な計算対象を再度選抜することにする。2．小規模学習データセットのすべてについて、MD入力ファイルの準備を行い、100ナノ秒の全原子MD計算を5つの独立した初速度で実施した。MDエンジンとしてGROMACSを用い、化合物の力場パラメータは量子化学計算プログラムGAMESSを利用して準備した。

In the fourth year, the affinity prediction and the deep learning of the affinity information collection and the generation of the dynamic information of the partial MD calculation are advanced. Details are shown below. 1. The preparation and determination of the binding affinity of the compounds in the BindingDB were carried out. 3,259 compounds were identified. The following are the initial steps to be taken: 1. Remove 2. Acid Tyr modification Acid removal 3. Metal coordination and removal 4. The enzyme is bound and removed. This is a simple way to make MD calculations, and it is easy to make MD calculations. For this purpose, information on entry force is extracted manually from the database, and 32 kinds of information on entry force are extracted manually from the database. In addition, the quality of the compound was determined according to the calculation target. 2. Small-scale learning, MD input, preparation, 100 seconds of all-atomic MD calculation, 5 seconds of independent initial speed MD and GROMACS are used in the preparation of quantum chemical calculations.