転位固有のひずみ集中場を用いたナノ強誘電演算素子の力学的創出

利用位错特有的应变集中场机械创建纳米铁电操作元件

• 批准号: 21J10412
• 负责人: 益田 快理
• 金额: $ 0.58万
• 依托单位: Kyoto University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-28 至 2023-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21J10412/
• 关键词: DNA; 欠陥; 分子動力学; 量子化学計算; 機械学習; 強誘電性; 転位; マルチフィジックス; フェーズフィールド法; チタン酸ストロンチウム

申請者は自身の研究を分野外に広げるためにイギリスに渡り、オックスフォード大学の計算生物学の研究者であるAleksandr Sahakyan教授と共にDNAに関する研究を行った。得られた結果を以下にまとめる。(1)DNAの量子力学的特徴量のデータセットの作成: DNAはアデニン(A)、シトシン(C)、グアニン(G)、チミン(T)の4種類のヌクレオチドが積層した構造である。先行研究の結果から、AAAAAAAといった7つのヌクレオチドが積層した7-mer DNAが生物学上重要であることが分かっている。このことから、総計4の7乗=16384のDNAの分子モデル(AAAAAAA, AAAAAAC, …)を作りだし、これらの全てに対して量子化学計算を行った。つまり、大規模量子化学計算を行い、DNAのHOMOやLUMOといった量子力学的な特徴量に関する包括的なデータセットを作った。(2) 機械学習によるDNAの置換率予測モデルの作成: DNAは様々な理由で突然変異を起こし、AAAAAAA→AAACAAAといったヌクレオチドの置換が起こる。このヌクレオチドの置換は生物の進化やガンの発生と密接に関わっており、そのメカニズムを明らかにすることは非常に大切である。先行研究から、このDNAの置換率の包括的なデータセットが作成されている。この置換率のデータセットを上で述べた量子化学計算のデータセットをと組み合わせた。これを機械学習させてHOMOやLUMOといった量子力学的な特徴量からDNAの置換率を予測する決定木モデルを作成した。実際に使用してみると、この決定木は精度よく置換率を予測することができた。これはつまり、DNAの置換、つまり生物の進化やガンの発生等に量子力学が大きな役割を果たしていることを示している。

申请人移居英国，将研究扩展到自己的领域之外，并与牛津大学计算生物学研究员 Aleksandr Sahakyan 教授一起进行 DNA 研究。所得结果总结如下。 （1）创建DNA量子力学特征的数据集：DNA是由腺嘌呤（A）、胞嘧啶（C）、鸟嘌呤（G）和胸腺嘧啶（T）四种核苷酸堆叠而成的结构。先前的研究表明，7 聚体 DNA（由 AAAAAAA 等 7 个核苷酸组成的堆栈）具有重要的生物学意义。由此，我们总共创建了 4 的 7 次方 = 16384 个 DNA 分子模型（AAAAAAA、AAAAAAC，...），并对所有这些模型进行了量子化学计算。换句话说，我们进行了大规模的量子化学计算，并创建了关于 DNA HOMO 和 LUMO 等量子力学特征的综合数据集。 （2）利用机器学习创建DNA替换率预测模型：DNA由于各种原因发生突变，导致AAAAAAA→AAACAAA等核苷酸替换。这种核苷酸取代与生物的进化和癌症的发生密切相关，阐明其机制极其重要。之前的研究已经创建了 DNA 替代率的综合数据集。该取代率数据集与上述量子化学计算数据集相结合。他们利用机器学习创建了一个决策树模型，可以根据 HOMO 和 LUMO 等量子力学特征来预测 DNA 替代率。实际使用时，该决策树能够准确预测替代率。这意味着量子力学在DNA替换中发挥着重要作用，换句话说，在生物进化和癌症发展中发挥着重要作用。

项目成果

University of Oxford(英国)

牛津大学（英国）

Quantum mechanical electronic and geometric parameters for DNA k-mers as features for machine learning

DNA k-mers 的量子机械电子和几何参数作为机器学习的特征

• DOI: 10.1101/2023.01.25.525597
• 发表时间: 2023
• 期刊: bioRxiv (ただしscientific data誌において査読中である)
• 作者: Kairi Masuda;Adib A. Abdullah;Aleksandr B. Sahakyan
• 通讯作者: Aleksandr B. Sahakyan