@techreport{oai:kanazawa-u.repo.nii.ac.jp:00053632,
 month = {Mar},
 note = {本申請研究はタンパク質－基質複合体の構造予測の精度向上を目的に，ドッキングシミュレーションと分子動力学（MD）シミュレーションを連帯させた新しい計算手法を提案し，これを用い，結合ポケット内における基質の最安定配向の探索手法の開発を行い，計算プログラムの開発とテスト計算を行なう．さらに結合自由エネルギー解析からタンパク質結合サイトの同定と結合構造の同定を行なう．
本研究ではリガンド－タンパク質モデルとしてEstrogen receptor (ER, PDB ID: 1WGR)を用いた。分子ドッキング計算はMD計算によって生成されたレセプターのアンサンブル構造に対して行う。本研究ではレセプターの分子誘導適合をモデルするために、ドッキングにより示された結合ポーズの構造最適化を行う。その後、最適化された結合構造に対しMM-GBSA法を用いてリガンド－レセプターの結合自由エネルギー（スコア値）を評価する。最後に、作成したリガンド分子配座に対して、結晶の基質座標をreferenceにした根平均自乗変位(RMSD)計算を行い、結果の正当性を評価する。本研究では1500個のレセプター構造に対して誘導適合分子ドッキング計算を行い、それらの結合ポーズに対するスコア値とRMSD計算を行った。
ドッキングによって予測された全ての基質配座のスコア値（結合自由エネルギー）をRMSD値に対してプロットした結果、RMSDの値が小さくなるに従って結合エネルギーが低くなる結果が得られ、開発した手法の有効性が示された。最も結合エネルギーが低かった時のリガンド分子の結合構造のRMSD値は ~ 0.9オングストローム程度であり、結晶で解かれた基質配座とほぼ一致する結果を示した。, 研究課題/領域番号:26102722, 研究期間(年度):2014-04-01 – 2016-03-31, 出典：研究課題「ドッキングと分子シミュレーションの連帯によるタンパク質複合体の高精度構造予測」課題番号26102722
（KAKEN：科学研究費助成事業データベース（国立情報学研究所））
（https://kaken.nii.ac.jp/ja/grant/KAKENHI-PUBLICLY-26102722/）を加工して作成, 金沢大学理工研究域数物科学系},
 title = {ドッキングと分子シミュレーションの連帯によるタンパク質複合体の高精度構造予測},
 year = {2018}
}