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塩生 真史

塩生 真史

塩生 真史
(しおにゅう・まさふみ)
Masafumi Shionyu

職位
准教授
学位
博士(理学)(名古屋大学)
専門分野
構造情報生物学
研究キーワード
タンパク質、構造予測、機能予測、人工知能、バーチャルリアリティ
所属
バイオデータサイエンス学科、生物情報解析学研究室
バイオサイエンス研究科 分子バイオ科学技術領域

略歴

  • 名古屋大学大学院理学研究科博士課程修了
  • 名古屋大学大学院理学研究科助手を経て本学へ

生物情報解析学研究室

  • #タンパク質
  • #構造予測
  • #機能予測
  • #人工知能
  • #バーチャルリアリティ

生物情報解析学研究室

新しい薬を設計するには、タンパク質の立体構造の理解が欠かせません。研究室では、タンパク質の立体構造に関するさまざまな情報をコンピュータで解析。タンパク質複合体の立体構造予測や機能予測を行うAIに挑戦するだけでなく。バーチャルリアリティ上でタンパク質や化合物を操作できるソフトウェアの開発も行っています。

卒業研究テーマ例

  • ランダムフォレストを使った金属イオン結合部位の予測
  • 3D-Convolutional Neural Networkを用いたPLP結合部位予測
  • Virtual Realityを用いたタンパク質の初期段階学習ソフトの開発

研究室ホームページ

タンパク質は様々な生命現象を担う重要な分子であり、実験的手法の発展によって多くのタンパク質の構造や機能が明らかにされてきています。一方で、実験的手法だけでは構造を決めることが難しいタンパク質や、機能がよくわからないタンパク質も数多く残されています。そこで、既知の様々な生体分子の情報に基づき、タンパク質と他の分子の複合体構造の予測や、タンパク質機能の予測を行う情報生物学的手法を開発ことが現在の主な研究テーマです。さらに、複雑なタンパク質の立体構造をより直感的に理解するために、バーチャルリアリティを使ったタンパク質立体構造の観察ソフトウエアの開発なども行っています。

タンパク質と低分子化合物の結合予測

タンパク質と低分子化合物の結合予測

タンパク質に低分子化合物が結合した立体構造データは、機能未知タンパク質の機能の予測や、医薬を開発する上での有用な情報基盤です。そのため、これまでに知られている低分子化合物と結合したタンパク質の立体構造に基づく情報をデータベース化し、「Het-PDB Navi2(https://hetpdbnavi.nagahama-i-bio.ac.jp/)」として公開しています(Fig.1)。さらに、このデータベースに登録されている情報に基づいて、低分子化合物の結合を予測する人工知能の開発や、ドッキング手法に基づく低分子化合物とタンパク質の複合体構造の予測を行っています。

選択的スプライシングにより作られるタンパク質の機能性予測

真核生物の多くの遺伝子は、「選択的スプライシング」と呼ばれる現象によって、アミノ酸配列が少し異なるタンパク質(スプライシングアイソフォーム)を作ることが知られています(Fig.2)。現在、多数のスプライシングアイソフォームが知られてはいるものの、これらの多くは単に失敗したスプライシングの産物で、生物にとって全く意味のない可能性が指摘されています。そこで、まず既知のスプライシングアイソフォームの特徴をデータベース化し、それらを機械学習することにより、生物にとって意味のあるスプライシングアイソフォームかどうかを推定する手法の開発を行っています(Fig.3)。なお、ここで作成したスプライシングアイソフォームの特徴をまとめたデータベースは、「AS-ALPS( https://as-alps.nagahama-i-bio.ac.jp/)」として公開しています。

選択的スプライシングにより作られるタンパク質の機能性予測

選択的スプライシングにより作られるタンパク質の機能性予測

研究の応用領域
タンパク質のデザイン、創薬分野の技術開発
産官学連携で求めるパートナー
立体構造情報に基づいたタンパク質の機能解析を行いたい基礎・応用研究者、タンパク質工学に関連した企業、大学、国・地方自治体の研究機関

Thanks to advances in experimental technologies, many protein sequences and three-dimensional (3D) structures are accumulated in public databases. Based on these biological data, we are developing some bioinformatics methods for predicting protein functions / 3D structures of protein complexes. Moreover, to understand the characteristics of complicated protein 3D structures intuitively, we develop a visualization software of protein structures based on virtual reality.

Prediction of Interaction Between Proteins and Small Molecules

Prediction of Interaction Between Proteins and Small Molecules

Known interface residues of proteins to small molecules, such as nucleotides, sugars, and ions, are valuable sources for predicting protein function and drug design. We provide information of interface residues to small molecules and statistics of them at Het-PDB Navi2 database(https://hetpdbnavi.nagahama-i-bio.ac.jp)(Fig.1). Furthermore, we are developing methods for predicting interface residues to small molecules based on the statistics obtained from Het-PDB Navi2 and machine learning algorithms.

Development of Functionality Prediction Method for Splicing Isoforms

Alternative splicing is a molecular mechanism that produces multiple proteins from a single gene(Fig.2). Alternative splicing is thought to increase the number of proteins extensively over the number of genes in a genome and be required to generate complexity of higher eukaryotes, including humans. In many cases, however, functional differences among splicing isoforms at the molecular level are less known. Moreover, it is argued that alternative splicing may not contribute to proteome’s complexity because only a tiny number of splicing isoforms are confirmed to be expressed at the protein level by proteomics analyses. To clarify whether splicing isoforms are functional or not, we are developing a machine-learning-based algorithm that predicts the functionality of splicing isoforms based on the features of function-known splicing isoforms(Fig.3). We also provide the features of splicing isoforms used in this algorithm from the AS-ALPS database(https://as-alps.nagahama-i-bio.ac.jp

Development of Functionality Prediction Method for Splicing Isoforms

Development of Functionality Prediction Method for Splicing Isoforms

  1. Nakamae I, Morimoto T, Shima H, Shionyu M, Fujiki H, Yoneda-Kato N, Yokoyama T, Kanaya S, Kakiuchi K, Shirai T, Meiyanto E, Kato JY. Curcumin Derivatives Verify the Essentiality of ROS Upregulation in Tumor Suppression. Molecules, 24: 4067 (2019)

  2. Tanaka M, Zhu Y, Shionyu M, Ota N, Shibata N, Watanabe C, Mizusawa A, Sasaki R, Mizukami T, Shiina I, Hasegawa M. Ridaifen-F conjugated with cellpenetrating peptides inhibits intracellular proteasome activities and induces drug-resistant cell death. Eur. J. Med. Chem., 146:636-650 (2018)

  3. Shionyu M, Takahashi K, Go M, AS-EAST: a functional annotation tool for putative proteins encoded by alternatively spliced transcripts. Bioinformatics 28:2076-2077 (2012)

  4. Shionyu M, Yamaguchi A, Shinoda K, Takahashi K, Go M, AS-ALPS: a database for analyzing the ef f ects of alternative splicing on protein structure, interaction and network in human and mouse. Nucleic Acids Res. 37(Database issue):D305-D309 (2009)

  5. Yura K, Shionyu M, Hagino K, Hijikata A, Hirashima Y, Nakahara T, Eguchi T, Shinoda K, Yamaguchi A, Takahashi K, Itoh T, Imanishi T, Gojobori T, Go M. Alternative splicing in human transcriptome: functional and structural inf luence on proteins. Gene 380:63-71 (2006)