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http://hdl.handle.net/10119/14318
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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: | 2016年度 (FY 2016)
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記述 |
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| 25650050seika.pdf | | 200Kb | Adobe PDF | 見る/開く |
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