[2N4-GS-10] AI応用：分子構造/ケモインフォマティクス

[2N4-GS-10-01] 蛋白質構造ダイナミクスの時構造VAEによる表現学習

遅いダイナミクスの抽出へ向けて

〇石曽根 毅¹、松永 康佑²、渕上 壮太郎³、中村 和幸¹ (1. 明治大学、2. 埼玉大学、3. 京都大学)

キーワード：蛋白質ダイナミクス、変分自己符号化器、自己相関、表現学習、マルコフ状態モデル

蛋白質の構造は常に揺らいでおり，各時間スケール特有の現象が知られている．特に，マイクロ秒から秒に至る時間スケールは構造ダイナミクスの全体像を把握する上で不可欠である．このような遅い構造変化を低次元で表現するために，複数の手法が提案されてきた．しかし，既存法では稀に生じるような遅い変化を見逃してしまう恐れがある．本研究では，稀な遅い変化も強調できるように高い自己相関を持つ事前分布を導入する手法を提案する．提案法は各時間領域別に自己相関を促進することによって，稀な遅い変化も表現空間で捉えることを可能にした．蛋白質のシミュレーションデータに対する適用結果から，提案法が既存法では捉えられない遅い構造ダイナミクスを表現できていることを示す．