タンパク質寿命が制御するシン・バイオロジー

タンパク質の寿命は，多様な要因の影響を受ける非常に複雑な過程であると考えられる一方で，タンパク質をコードする遺伝子の配列やアミノ酸配列などの情報がタンパク質の寿命と相関していることを示唆する研究報告も近年なされており，タンパク質の配列情報がタンパク質の寿命に関わる情報をどの程度有しているかを解明することは重要である．本研究では，深層学習にもとづく既存の大規模タンパク質言語モデルを特徴抽出器として使い，タンパク質の配列データから抽出された特徴にもとづいてタンパク質の寿命を予測するタスクを通じて，タンパク質の配列情報がタンパク質の寿命に関してどの程度の情報を有しているかを探索することを目的とする．

1. Uemura K., Obuchi T., & Tanaka T. (2024) Sparse Modeling for Spectrometer Based on Band Measurement. IEEE Transactions on Signal Processing. 72, 1724–1738
2. Yamamoto U., Imai H., Sano K., Ohzeki M., Matsuda T., & Tanaka T. (2023) Spatio-temporal reconstruction of substance dynamics using compressed sensing in multi-spectral magnetic resonance spectroscopic imaging. Expert Syst Appl. 10.1016/j.eswa.2023.120744
3. Kasai T., Ono S., Koshiba S., Yamamoto M., Tanaka T., Ikeda S., & Kigawa T. (2020) Amino-acid selective isotope labeling enables simultaneous overlapping signal decomposition and information extraction from NMR spectra. J Biomol NMR. 74, 125–137
4. Akasaka T., Fujimoto K., Yamamoto T., Okada T., Fushumi Y., Yamamoto A., Tanaka T., & Togashi K. (2016) Optimization of regularization parameters in compressed sensing of magnetic resonance angiography: Can statistical image metrics mimic radiologists’ perception? PLoS One. 10.1371/journal.pone.0146548