タンパク質合成反応を解析する大規模全成分計算機シミュレーターを開発

タンパク質合成反応を解析する

大規模全成分計算機シミュレーター

を開発

2017年2月7日

大阪大学研究情報

詳細は、リンクを参照して下さい。

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本研究成果のポイント

・その複雑性ゆえ困難であった

　タンパク質合成反応※1の大規模全成分

　計算機シミュレーター※2を

　世界で初めて 開発。

　241分子種が示す濃度変化の観測に成功

　し、実験結果と整合性のある

　シミュレーション結果を生成した。

・研究グループは、大規模データの

　中から、擬定常状態※3

　（quasi-stationary state:QSS）に

　着目する解析手法 を開発。

　QSS成分が構成するネットワークが

　時間経過に伴い離合集散を繰り返す、

　タンパク質合成反応の新しい特徴を

　解明した。

・開発したシミュレーターと

　データ解析手法は、細胞内反応の

　大規模時系列データの解析や

　再構成型無細胞翻 訳系※4を用いた

　有用タンパク質生産量の向上など、

　応用面でもその活用が期待される。

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リリース概要

　大阪大学大学院工学研究科の

松浦友亮准教授と理化学研究所

生命システム研究センターの

清水義宏ユニットリーダーらの

研究グループは、その複雑性ゆえ

困難であった最少成分からなる

タンパク質合成反応の大規模全成分

計算機シミュレーターを世界で初めて

開発し、実験結果と整合性のある

シミュレーション結果の生成に

成功しました（図1）。

　同研究グループは、シミュレーションで

得られた大規模データの擬定常状態

（quasi-stationary state:QSS）に

着目した新しい解析手法を開発。

　QSS成分で構成されるネットワークが

時間経過に伴って離合集散を繰り返す、

タンパク質合成反応の新しい特徴が

明らかになりました。

　ネットワークが離合集散する性質は、

細胞内の多くの反応でも起こっていると

推測されます。

　今回新たに開発したシミュレーター

およびデータ解析手法は、細胞内反応の

大規模時系列データの解析や

再構成型無細胞翻訳系を用いた

有用タンパク質生産量の向上など、

応用面でもその活用が期待されます。

　本研究成果は、米国科学誌

『米国科学アカデミー紀要

（Proceedings of the National Academy

　 of Sciences）』 （オンライン）に、

2月7日（火）午前5時（日本時間）に

公開されました。

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　Good Newsですね。

＞今回新たに開発したタンパク質合成

＞反応シミュレーターおよび

＞QSSに着目したデータ解析手法は、

＞細胞内反応の大規模時系列データの

＞解析に利用可能です。

＞これにより、細胞内反応が共通して持つ

＞普遍的な性質を明らかにできるなど

＞今後の進展が期待されます。

＞応用面でも、シミュレーターを活用する

＞事で再構成型無細胞翻訳系を用いた

＞有用タンパク質生産量の向上などが

＞期待されます。

　今後の展開に期待したい。