高精度で蛋白フラグメントの抑制活性を予測する新方法：FragFoldの応用 学術背景 蛋白質間相互作用は細胞生命活動において重要な役割を果たし、ペプチド（peptides）や蛋白フラグメント（protein fragments）は特定の蛋白質界面に結合して、蛋白質機能を調節したり、甚至抑制剤として機能したりします。近年、高スループット実験技術の発展により、生細胞中での大量の蛋白フラグメントの抑制活性を測定することが可能になりました。しかし、これまで計算方法が存在せず、どの蛋白フラグメントが目標蛋白質と結合し、抑制作用を発揮するか、さらにはその結合モードを予測することはできませんでした。この研究領域の空白を埋めるために、研究者は新しい計算ツールを開発しました。 AlphaFoldの登場は蛋白質...

天然青色色素の金属フリー生産：アントシアニンとタンパク質相互作用の新発見 学術的背景 健康や天然食品成分に対する消費者の関心が高まる中で、天然色素の需要も増加しています。しかし、天然青色色素の源は極めて少なく、その生産は大きな課題に直面しています。現在、食品工業は主に合成青色色素に依存していますが、合成色素は健康への潜在的なリスクがある可能性があります。そのため、安全で安定した天然青色色素の開発は食品科学分野における重要な研究テーマとなっています。アントシアニン（Anthocyanins, Acns）は植物界で一般的な色素であり、オレンジ色から紫色まで多様な色を呈します。しかし、体外環境では、特に中性またはアルカリ性条件下で、アントシアニンの青色は不安定で退色しやすいです。 従来、アントシア...

##生物ネットワークを学習してタンパク質知識を用い薬物-標的親和性を予測する 背景紹介 薬物-標的親和性（drug-target affinity, DTA）の予測は、新薬の発見過程において重要な位置を占めています。効率的かつ正確なDTA予測は、新薬開発の時間と経済的コストを大幅に短縮できます。近年、深層学習技術の爆発的発展により、DTA予測に強力なサポートが提供されています。既存のDTA予測方法は主に1Dタンパク質配列に基づく方法と2Dタンパク質構造図に基づく方法に分けられます。しかし、これらの方法は標的タンパク質の内在特性にのみ注目し、過去の研究で明らかにされているタンパク質相互作用の広範な先験知識を無視しています。 この問題に対して、本研究ではMSF-DTA（多源特徴融合に基づく薬物-...