2021/3/24 10:32

データ駆動型生物医科学チームの井上圭一教授(東京大学、客員研究員)と竹内一郎チームリーダーらが、光生物学と機械学習に関する共同研究の成果をCommunication Biologyに発表しました。本研究プロジェクトの目的は、自然界に存在する多数の候補の中から、高波長の光を吸収するロドプシンタンパク質を発見することです。機械学習を用いて吸収波長を予測することで、3022個の候補から有望な39個のロドプシンタンパク質をスクリーニングし、スクリーニングした39個のロドプシンタンパク質の吸収波長を実験的に測定しました。その結果、39個のうち32個は予測通り、基準よりも高い波長を吸収することが確認されました。従来、このようなたんぱく質の発見は、生物学者が試行錯誤を繰り返す必要があり、膨大なコストを必要としていました。本研究は、機械学習による予測が科学的な研究を促進するために有用であることを示す実証例の一つです。

論文のサイト:https://www.nature.com/articles/s42003-021-01878-9?fbclid=IwAR1MNXKItlkFydzBRcOrhD411Lf519KFCQ-ecaYms5kNyvOd5xI7Z82TmVo

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last updated on 2021/4/15 14:01研究室