研究内容の紹介

コンピューターを使用した研究

コンピュータを活用して、実験では観察できない分子の振る舞いを観察し、分子の性質を理解を目指しています。計算によって得られた知見を基に新しい機能性分子の設計や開発を行っています。

分子動力学（MD）シミュレーション、量子化学計算、機械学習など最先端の計算技術を用いて、基礎的な物理化学や生物物理学の研究と医薬品の開発・研究を結びつけています。

研究の目標は、主に3つのカテゴリーに分けられます。

キーワード

・AIを用いることで重要な運動成分を特定

Classification of the HCN isomerization reaction dynamics in Ar buffer gas via machine learning

T Yamashita, N Miyamura, S Kawai, The Journal of Chemical Physics 159 (12) (2023)

・MDシミュレーションを使用して、なぜその１つの塩基がカンパチの性別を決定する要因になるのかを解明

T. Koyama et al., A SNP in a Steroidogenic Enzyme Is Associated with Phenotypic Sex in Seriola Fishes

Curr. Biol. 29, 1901-1909 (2019)

テーマ紹介３：抗原と抗体の結合するメカニズム

・MDシミュレーションを使用して、抗原と抗体が結合する様子を再現

・N32Ⅼによる構造固定メカニズムを解明

Molecular Dynamics Simulation of the Antigen-Antibody Complex Formation Process between Hen Egg-White Lysozyme and HyHEL-10

Y. Takamatsu, T. Hamakubo, and T. Yamashita, Bull. Chem. Soc. Jpn. 95, 1611–1619 (2022).

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