Heat Transfer and Molecular Structure in the Crowded Environment of the Cell

细胞拥挤环境中的传热和分子结构

基本信息

  • 批准号:
    21K03487
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 2.66万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
  • 财政年份:
    2021
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2021-04-01 至 2025-03-31
  • 项目状态:
    未结题

项目摘要

本研究では、混雑環境下における生体高分子の温度・熱に対する応答を分子動力学計算を用いて解析することにより、細胞内の分子環境が伝熱過程(熱伝導・熱伝達)に与える影響を明らかにすることを目的としている。1. 高分子混雑下での伝熱の様相(分子内・分子間での熱伝導・熱伝達や、配向・複合体形成などの影響)、2. 高分子自身の構造転移(熱・温度に依存した構造変化、相転移・相分離など)、の両者が対象であり、相互の関連を視野に入れつつ、現時点では別々に研究を進めている。1に関しては、前年度に引き続き、系内に温度差のある状況での伝熱や構造変化を、全原子分子動力学計算により解析した。タンパク質の濃厚溶液に加えて、今年度は複数の脂質2重膜モデルを含むモデルを構築して用いている。計算量の増大や境界条件によるアーティファクトが課題となっており、解析手法を検討している。これに加え、より現実の細胞に即したモデル構築に向けた補助的なテーマとして、研究協力者から提供された3次元電子顕微鏡による細胞構造データについて、定量的な解析や特徴抽出を開始した。機械学習による解析の自動化が進んだため、次年度以降、得られたデータを構造モデリングに反映する。2に関連した、温度による構造変化の生理的意義が示唆されているタンパク分子での構造転移に対する混雑の影響の解析については、アミロイドβタンパク質の中間温度域での構造動態についての考察を進めたが、混雑の影響については次年度の課題となった。
在这项研究中,我们将利用分子动力学计算来分析生物聚合物在拥挤环境中对温度和热量的响应,从而阐明细胞内分子环境对传热过程(热传导和传热)的影响。 。 1. 聚合物拥挤下的传热方面(分子内和分子间热传导/传递、取向效应、络合物形成等),2. 聚合物本身的结构转变(热/温度依赖性结构变化的影响、相变) 、相分离等),目前正在分别进行研究,同时牢记它们之间的相互关系。关于1,延续去年,我们利用全原子分子动力学计算,分析了系统内存在温差情况下的传热和结构变化。除了浓缩蛋白质溶液外,今年我们还构建并使用了一个包含多个脂质双层膜模型的模型。由于边界条件导致的计算量和工件的增加是一个问题,并且正在考虑分析方法。此外,作为建立更符合真实细胞模型的辅助主题,我们已经开始对研究合作者提供的3D电子显微镜获得的细胞结构数据进行定量分析和特征提取。随着机器学习分析自动化的进步,从明年开始,所获得的数据将反映在结构建模中。关于拥挤对蛋白质分子结构转变的影响的分析,其中提出了温度引起的结构变化的生理意义,与2相关,我们继续考虑β淀粉样蛋白在中温下的结构动力学然而,拥堵的影响成为了明年的一个问题。

项目成果

期刊论文数量(6)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
個人Webサイト(冨樫)
个人网站(富坚)
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
機械学習による3D細胞モデル構築とオルガネラ情報の定量化 ―FIB-SEMを用いた細胞画像の解析―
使用机器学习构建 3D 细胞模型并量化细胞器信息 -使用 FIB-SEM 分析细胞图像 -
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    高坂 仁;岩根 敦子;冨樫 祐一
  • 通讯作者:
    冨樫 祐一
Effect of D-aspartic acid on the conformational dynamics of amyloid-β1-42 protein
D-天冬氨酸对淀粉样蛋白-β1-42 蛋白构象动力学的影响
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Yu Fukuda; Takeru Kameda; Shin
  • 通讯作者:
    Shin
脂質二重膜モデルでの伝熱特性の解析
使用脂质双层模型分析传热特性
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    久保田 光紀;冨樫 祐一
  • 通讯作者:
    冨樫 祐一
A method for automatically constructing 3D cell models from sequential cross-sectional images using deep learning
一种使用深度学习从连续横截面图像自动构建 3D 细胞模型的方法
  • DOI:
  • 发表时间:
    2023
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Jin Kousaka; Atsuko H. Iwane; Yuichi Togashi
  • 通讯作者:
    Yuichi Togashi
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