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NISTEP注目科学技術 - 2020_E906

概要
タンパク質の立体構造の形成メカニズムはいまだ不明な点が多く、アミノ酸配列情報だけから、三次元構造を正確に予測することは一つの問題となっていた。近年フォールディングの予測コンテストであるCASPにおいて、深層学習を用いたAlphaFoldが主鎖の構造についてはかなりの精度で予測できるようになったとの報告があった。
( https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2012/01/news053.html ) など
キーワード
2020年調査にはこの項目はありません。
ID 2020_E906
調査回 2020
注目/兆し 2020
※2020年調査にはこの項目はありません。区別のため、便宜上 「2020」 としています。
所属機関 公的機関
専門分野 ライフサイエンス
専門度 -
2020年調査にはこの項目はありません。
実現時期 10年未満
分析データ 推定科研費審査区分（中区分） 43 （分子レベルから細胞レベルの生物学）
分析データ クラスタ 46 （データサイエンス/機械学習・AI）
研究段階
2020年調査にはこの項目はありません。
インパクト
2020年調査にはこの項目はありません。
必要な要素
タンパク質のフォールディングは深層学習を用いることでかなりの精度に達した言える。一方で側鎖の予測等についてはまだ触れられていない。つまりブレイクスルーとしては、正しそうな主鎖構造をベースとした、側鎖予測、タンパク質の動的構造予測、低分子によって引き起こされる誘導適合問題などがあげられる。また依然としてエントロピーや疎水性などの物理化学的性状のフォールディングに対する寄与の解明も依然として残っているだろう。