JavaScriptを有効にして再度、お越しください。ログイン~2013年の「ノーベル物理学賞」はヒッグス粒子の理論を提唱した物理学者ヒッグス氏とアングレール氏が受賞しました。KEKの岩崎先生がヒッグス粒子についてのご発表資料をリポジトリで公開されています。ご興味のある方120教材→05サイエンスカフェへをご覧ください。同様にKEKの中村先生のヒッグス粒子についてのご発表資料は、120教材→01中高生のための科学セミナーにございます。OA~」をアップしました。●2019年3月修了者の博士論文をアップしました。●2019年9月修了者の博士論文要旨をアップしました。2004-09-30学位授与年度2004要旨タンパク質分子などの比較的大きな分子を対象とした計算機シミュレーションの分野では,分子の古典力学モデルによるシミュレーションが広く実行されている。Waals力といった非結合のエネルギーなどが考慮された力場をもつエネルギー関数を使う。このエネルギー関数では各エネルギー項別にある複数のパラメータを必要とし,現在では力場パラメータとして,AMBER,CHARMM,OPLS,GROMOS,ECEPPなどいくつもの種類が存在している。これらの力場パラメータは,実験から得られた結果や小分子などを対象とした量子化学計算をおこない,その結果得られるデータなどを元に決められている。これらの力場パラメータによってどの程度まで自然に存在する複雑な分子の立体構造を再現できるのかといった精度の問題に関しては,まだ明らかになっていない。これは,特にタンパク質のような大自由度系では,エネルギーの極小状態が無数に存在し,最安定状態を見つけることが極めて困難になり,力場パラメータ自体の精度に関する議論ができないためである。近年,強力なシミュレーション手法の一つである拡張アンサンブル法を用いて,2つのペプチドによる折り畳みシミュレーションがおこなわれ,いくつかの既存の力場パラメータによる比較がおこなわれた。それぞれの既存の力場パラメータでの,二次構造形成に関する傾向などが詳細に調べられ,その結果としてタンパク質の折り畳みシミュレーションにより自然の立体構造を再現できる程十分な精度をもつといえる力場パラメータは存在しなかった。そこで,現在存在する力場パラメータに対し最適化をおこない,よりよい力場パラメータを作ることを目的とした。Bank)を用い,複数のPDBデータを再現するようにパラメータを最適化しようと試みた。これまでに主な力場パラメータの最適化手法としては,PDBデータの構造などの実験から得られた構造を正しいものとし,同じアミノ酸配列で異なる構造をもつもの(decoy)よりもポテンシャルエネルギーがより低くなるように力場パラメータを最適化するZ-score法と呼ばれる方法などがある。この方法の問題点は,同じアミノ酸配列をもつ複数の異なる構造を人為的に作らなければならず,最適化されるパラメータが構造の数や構造の種類に依存してしまう点にある。これに対し,彼らの提案する方法は,PDBデータの構造のみを最適化に用いるため,これまでの方法より間違った値をとりにくく最適化できる可能性がある。これは,もし正しいエネルギー関数があったとすれば,あらゆる分子に対し,自然に存在する構造のときに最も安定となるという仮定に基づいている。構造が安定だということは,分子を構成するすべての原子に働く力の大きさがゼロとなることを意味する。そこで,分子が自然に存在する構造をもつときに,各原子に働く力がより小さな値をもつようにパラメータを最適化すれば,よりよい力場パラメータを作ることができると考えた。具体的には,PDBデータベースから得た複数の分子の立体構造に含まれるすべての原子にかかる力の計算をおこない,これらすべての力の大きさを足し合わせた値がより小さな値を持つように,力場パラメータを変数とするパラメータ空間上でのモンテカルロ法によるシミュレーションをおこなった。version22,OPLS-AAの5種類のパラメータに適用した。使用したPDBデータベースの立体構造は,全てX線回折実験によるものであり,分解能が1.8Åまたはそれ以上の精度を持ち,アミノ酸数が200以下のタンパク質分子100個のものである。最適化をおこなうパラメータとしては,静電相互作用項に含まれる部分電荷パラメータと主鎖の二面角φとψのねじれエネルギー項の係数のパラメータを選んだ。この最適化の結果,電荷のパラメータに関しては5種類すべての力場パラメータにおいて,オリジナルの力場パラメータと比較し,それほど大きな変化はみられなかった。ねじれエネルギー項のパラメータに関しては,オリジナルと比較して,最適化したパラメータによるねじれエネルギーの関数形は5種類の力場パラメータ間で収束する傾向が見られた。最適化により得られた力場パラメータとオリジナルの力場パラメータの精度を議論するために,分子の折り畳みシミュレーションによる立体構造形成の傾向を調べた。対象とした分子は,実験によりαヘリックス構造をもつことが知られている分子であるCペプチドと,実験ではβヘアピンの構造をもつことが知られている分子であるGペプチドの二つです。シミュレーションには徐冷法を用い,これら二つのペプチド分子に対して,独立な徐冷シミュレーションをそれぞれ16回実行した。parm96はβヘアピン構造を形成し過ぎる傾向が見られるなど,オリジナルの力場パラメータの問題点が明らかとなった。これに対し最適化した力場パラメータはオリジナルの力場パラメータよりも,実験により得られる構造を再現する傾向にあることが分かった。大きく変えることが分かり,特にこのパラメータの今後の更なる改善が重要であることを示すことができた。