[17a-F206-1~12] 12.6 ナノバイオテクノロジー

[17a-F206-8] フラグメント分子軌道法の計算結果の自動解析と知識導出

〇望月 祐志^1,2、古明地 勇人³、藤本 真悠¹、齊藤 天菜¹、飯島 潤¹、土居 英男¹、井山 剛志¹、奥沢 明⁴、牧村 健⁴、中西 貴哉⁴、福澤 薫⁵、田中 成典⁶ (1.立教大理、2.東大生産研、3.産総研、4.（株）ナレッジコミュニケーション、5.星薬大薬、6.神戸大院情報)

キーワード：フラグメント分子軌道計算、機械学習

タンパク質に対するフラグメント分子軌道(FMO)計算からはフラグメント間相互作用エネルギー(IFIE)が得られ、対象内部のアミノ酸算基間の相互作用の様態を理解するのに重宝するが、統計的な評価のために構造サンプルを多数とすると、その扱いは人手では困難になってくる。そこで私たちは、MS Azureの機械学習を使って自動的に各残基間のIFIEを自動的に解析させるワークフローを構築している。また、IFIEを2次元的に可視化したIFIE-mapに対しては画像処理的なアプローチとしてGoogleのTensorFlowを利用した深層学習を適用し、ヘリクスやシートなどの構造上の特徴を自動的に判定させる試みも行っている。本講演では、これらをまとめて紹介し、さらに今後の発展の方向性についてもふれさせていただく。