[20p-P11-1~25] 12.6 ナノバイオテクノロジー

[20p-P11-12] 機械学習を援用したChignolinのアミノ酸残基間の相互作用解析

〇望月 祐志^1,2、古明地 勇人³、井山 剛志¹、奥沢 明⁴、牧村 健⁴、中西 貴哉⁴、田中 成典⁵ (1.立教大理、2.東大生研、3.産総研バイオ、4.（株）ナレッジコミュニケーション、5.神戸大院情)

キーワード：フラグメント分子軌道法、機械学習、相互作用エネルギー

タンパク質の構造揺らぎを含む一連の構造サンプルに対するフラグメント分子軌道(FMO)計算から得られるフラグメント間相互作用エネルギー(IFIE)のデータセットをビッグデータの一種として捉え、機械学習を援用することで効率良く有意な情報を導出する試みを紹介します。今回の講演では、最初の事例としてアミノ酸10残基からなるシニョリン（100構造サンプル）に対して残基間のIFIEデータの自動解析を報告しますが、機械学習から得られた結果は物理化学的にもリーズナブルのものとなっています。今後は、タンパク質の解析だけでなく予測や設計にも使える可能性も検討したいと思います。