タンパク質やゲノムデータの計算機による解析
タンパク質の構造やゲノム情報を情報学の手法を用いて解析しています．特に，天然変性タンパク質に関する研究を長年続けてきました．タンパク質はアミノ酸が数十から数百繋がった紐状の分子で，この紐状の分子は立体的に折り畳まれ構造を形成することで機能を発揮します．しかし，天然変性タンパク質は、紐状のまま存在しなおかつ機能を有しています．タンパク質構造の計算機による解析では，前世紀の末からAIを用いた研究が行われており，本研究室でもAIを用いた天然変性領域予測の研究を行なっています．
主な研究成果
Anbo, Sakuma, Fukuchi, Ota. How AlphaFold2 predicts conditionally folding regions annotated in an intrinsically disordered protein database, IDEAL. Biology, 12, 182 2023
Ozawa, Anbo, Ota, Fukuchi. Classification of proteins inducing liquid-liquid phase separation: sequential, structural and functional characterization, J. Biochem., 173, 255–264 2023
Anbo, Amagai, Fukuchi. NeProc predicts binding segments in intrinsically disordered regions without learning binding region sequences. Biophysics and Physicobiology, 17, 147–154 2020
どのような産学官連携ができるか
タンパク質やゲノムデータの計算機による解析
SDGs該当番号
