情報生命科学群／連携富井研究室
（分子機能情報学講座・産業技術総合研究所）
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富井 健太郎 客員教授
さまざまな技術革新に伴い、生体高分子の配列、構造、機能に関する多様で膨大な観測データの蓄積が進んでいる。当研究室では、こうしたデータを利用した新たな生物学的知識の発見に向けた新規解析手法の開発や、それらを応用した研究を行っている。研究分野は、以下に紹介する計算構造生物学や配列情報解析分野の研究が主体であるが、これらに限らず国内外の大学、研究機関の計算・実験双方の研究者と共同で幅広い分野の研究を実施している。
- 研究キーワード
- アラインメント、深層学習、タンパク質、立体構造予測、創薬、計算生物学
タンパク質およびタンパク質複合体の立体構造推定/モデリング
アミノ酸配列情報からのタンパク質立体構造および複合体構造推定に向け、高感度かつ高精度な類似性検索法の一つであるプロファイル比較法FORTEを開発している(図1)[1,2]。本手法は、実験結果との組み合わせによるTOM 複合体の構造と輸送機構に関するモデルの提案などに応用されている[3,4]。また深層学習を利用したコンタクト予測法DeepECAを開発している[5]。
高速なタンパク質基質結合部位の比較
タンパク質立体構造情報からの機能予測や創薬研究への応用を目指し、基質結合部位の網羅的比較を可能にする高速比較手法を津田研究室と共同開発し、その比較結果をまとめたデータベース PoSSuM を公開している
https://possum.cbrc.pj.aist.go.jp/PoSSuM/ [6]。
情報生命科学の基礎技術の開発
その段落の文章を以下のものに差し替えをお願いします。 アラインメントは計算生物学やバイオインフォマティクスの根幹を成している。当研究室では、FAMSAやPhyloPhlAn 3.0などで用いられている精緻化されたアミノ酸置換行列MIQS [7]を開発した。また、頻用されているMSA(Multiple Sequence Alignment)計算法MAFFT [8,9]や、断片配列alignerであるMeta-Align https://github.com/shravan-repos/Metaalign [10]、および、ミトコンドリア局在シグナルとその切断部位予測法MitoFates http://mitf.cbrc.jp/MitoFates/ [11]のような情報生命科学の基礎をなす技術を共同で開発している。さらに、衛星撮像に基づく海洋微生物叢の推定手法の開発[12]にも、京都大学緒方研究室と共同で取り組んでいる。
図１ プロファイル比較法FORTEの概念図
研究体制、注意点など
研究室は産業技術総合研究所人工知能研究センター https://www.airc.aist.go.jp/ 内にあり、学生の研究活動も主に同センターで行われる。
参考文献・論文
- K. Tomii et al., FORTE: a profile-profile comparison tool for protein fold recognition. Bioinformatics (2004). DOI: 10.1093/bioinformatics/btg474
- T. Nakamura et al., Template-based quaternary structure prediction of proteins using enhanced profile-profile alignments. Proteins. (2017). DOI: 10.1002/prot.25432
- T. Shiota et al., Molecular architecture of the active mitochondrial protein gate. Science (2015). DOI: 10.1126/science.aac6428
- H. Takeda et al., Mitochondrial sorting and assembly machinery operates by β-barrel switching. Nature (2021). DOI: 10.1038/s41586-020-03113-7
- H. Fukuda et al., DeepECA: an end-to-end learning framework for protein contact prediction from a multiple sequence alignment. BMC Bioinformatics (2020). DOI: 10.1186/s12859-019-3190-x
- J. Ito et al., PoSSuM v.2.0: data update and a new function for investigating ligand analogs and target proteins of small-molecule drugs. NAR (2015). DOI: 10.1093/nar/gku1144
- K. Yamada et al., Revisiting amino acid substitution matrices for identifying distantly related proteins. Bioinformatics (2014). DOI: 10.1093/bioinformatics/btt694
- T. Nakamura et al., Parallelization of MAFFT for large-scale multiple sequence alignments. Bioinformatics (2018). DOI: 10.1093/bioinformatics/bty121
- K. D. Yamada et al., Application of the MAFFT sequence alignment program to large data—reexamination of the usefulness of chained guide trees. Bioinformatics (2016). DOI: 10.1093/bioinformatics/btw412
- K. Tomii et al., Meta-Align: A Novel HMM-based Algorithm for Pairwise Alignment of Error-Prone Sequencing Reads. bioRxiv (2020). DOI: 10.1101/2020.05.11.087676
- Y. Fukasawa et al., MitoFates: improved prediction of mitochondrial targeting sequences and their cleavage sites. Mol Cell Proteomics (2015). DOI: 10.1074/mcp.M114.043083
- H. Kaneko et al., Global observation of plankton communities from space. bioRxiv (2022). DOI: 10.1101/2022.09.23.508961
注意事項
研究室は産業技術総合研究所人工知能研究センター https://www.airc.aist.go.jp/ 内にあり、学生の研究活動も主に同センターで行われる。
