講演情報
[23p-1BN-13]機械学習によるタンパク質の残基間相互作用パラメータ算定
〇松岡 壮太1、土居 英男1、太刀野 雄介1、奥脇 弘次1,2、平野 秀典3、望月 祐志1,4 (1.立教大理、2.（株）JSOL、3.慶應大理工、4.東大生研)
キーワード：
機械学習,フラグメント分子軌道計算,散逸粒子動力学シミュレーション
散逸粒子動力学(DPD)シミュレーションにおける相互作用パラメータ(χ)は、FCEWS(FMO-based Chi-parameter Evaluation Workflow System)により、非経験的な算定が可能となりました。しかし、FCEWSは利用コストが大きく、その削減は重要な課題となっています。そこで、機械学習を用いたχの算定の効率化を意図してpre_fcewsを開発しました。今回は10残基ペプチドのシニョリンを対象とし、予測値のχを使用したDPDでもシニョリンの折り畳み構造を確認することができました。