2026-05-11T08:47:56Z https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/oai

oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00218677 2025-01-19T15:05:06Z 1164:5352:10882:10963

ドッキングシミュレーションを用いたヒト嗅覚受容体の網羅的な活性予測手法の開発 Development of a comprehensive method for predicting the activity of human olfactory receptors using docking simulation 渡邉, 倫理 石田, 貴士 ヒトは約 400 種類の嗅覚受容体を持ち，活性化する嗅覚受容体の組み合わせで匂い分子の匂いを認識している．そのため，1 つ 1 つの嗅覚受容体の匂い分子による活性・不活性を高精度で予測することは，匂いの予測を高精度で行うことにつながる．ドッキングシミュレーションを用いた嗅覚受容体の活性予測はこれまでにも行われてきたが，先行研究では少数の嗅覚受容体について独立した予測であった．本研究ではまず，348 種類のヒト嗅覚受容体を対象にドッキングシミュレーションを用いて匂い分子の活性予測を行うシステムを開発した．さらに，複数の嗅覚受容体に対する活性予測結果を 1 つ 1 つの嗅覚受容体の活性予測に反映できれば，活性予測精度の向上が期待できると考えた．そこで，全てのドッキング結果を利用して個々の嗅覚受容体の活性予測を補正し，活性予測精度を向上させる方法も提案した． A human has approximately 400 types of olfactory receptors and recognizes the odor of a molecule by the combination of the olfactory receptors' activation. Therefore, accurate prediction of the olfactory receptor activation by odor molecules will lead to accurate odor prediction. Activity predictions of olfactory receptors using docking simulation have been done before, but previous studies used independent predictions for limited olfactory receptors. In this study, we first developed a system that predicts the activities of odor molecules by using docking simulation for 348 human olfactory receptors. Additionally, we considered that it is expected to improve the accuracy of activity prediction by using the results of activity prediction for multiple olfactory receptors. Thus, we also proposed a method to improve the accuracy of activity prediction by using all docking results to correct the activity prediction of each olfactory receptor. 情報処理学会 2022-06-20 jpn technical report https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/218677 2188-8590 AA12055912 研究報告バイオ情報学（BIO） 2022-BIO-70 47 1 6 https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/record/218677/files/IPSJ-BIO22070047.pdf application/pdf 2.6 MB 2024-06-20