東京大学大学院 情報学環・学際情報学府 The University of Tokyo III / GSII

教員 Faculty

教授

清水 謙多郎

Professor

SHIMIZU, Kentaro

LAB WEBSITE

清水謙多郎ホームページ
http://www.bi.a.u-tokyo.ac.jp/~shimizu/index_e.html

  • 総合分析情報学コース

研究テーマ

  • 生物情報科学
区分:
学内兼担・授業担当教員
所属:
農学生命科学研究科
  • Applied computer science course

Research Theme

  • Prediction of protein interactions, Protein structure prediction, Protein fuction prediction
Position: 
Affiliated Faculty
Department: 
Graduate School of Agricultural and Life Sciences
略歴

1980年東京大学理学部情報科学科卒。1985年同大学院理学系研究科博士課程修了。
1998年より東京大学大学院農学生命科学研究科教授、現在に至る。

主要業績

詳細な業績は清水謙多郎(論文・著書)をご覧ください。

Biography

Kentaro Shimizu received the B.S., M.S. and D.S. degrees in information science from the University of Tokyo, in 1980, 1982 and 1985, respectively. He has been a professor at Department of Biotechnology, the University of Tokyo since 1998.
His current research interests include bioinformatics, computational chemistry and parallel computing. He is a member of IEEE-CS, ACM, ACS, BSJ, JSBi, IPSJ, IEICE, and JSBBA.


ゲノムプロジェクトやポストゲノムの研究によって、膨大な実験データが蓄積され、これらの大量のデータから有用な情報をいかに引き出すかが非常に重要になってきています。このためには、情報科学の手法を用いた解析が必要不可欠です。

私たちの研究室では、このような観点から、情報科学的手法を用いて、生命現象の解明を目指す研究に取り組んでいます。研究テーマは多岐にわたっていますが、その一つとして、タンパク質の構造予測があります。一般に、タンパク質の構造を予測するには、鋳型となる構造既知のタンパク質を用いますが、私たちは、そうした鋳型が得られない場合にも適用できるde novo構造予測手法の開発を行ってきました。現在は、予測した構造をもとに、溶媒分子を取り入れた分子シミュレーションを適用することにより、生体内に近い環境でのタンパク質の高精度のモデリングを行い、機能の解明に役立てる研究に取り組んでいます。

生体分子の機能は、他の分子との相互作用によって発現します。私たちは、タンパク質と低分子、タンパク質とタンパク質、タンパク質と核酸の相互作用部位を予測し、さらに、それらの複合体の構造をモデリングする手法の開発に取り組んでいます。複合体構造モデリングについては、高速のドッキングシミュレーション手法を開発し、現在、結合時の構造変化に対応するための手法や原子レベルの詳細な相互作用解析のための手法を開発しています。

分子シミュレーションは、生体分子の動的な構造(ダイナミクス)を解析する上で重要な手段ですが、上に述べたほかに、タンパク質のフォールディングシミュレーションを行い、その構築原理の解明を目指す研究や、分子シミュレーションによって得られた多数のコンフォメーションから自由エネルギー変化を計算し、さらに量子化学計算と組み合わせて化学反応を動的に解析する研究を行っています。こうした研究では、膨大な計算を必要とするため、高速に実行するための並列計算アルゴリズムや基盤ソフトウェアが重要となってきます。これらの開発も私たちの研究室の重要なテーマです。例えば、ネットワークで結合されたPC間で仮想的に巨大なメモリを作り出し、行列やベクトルの共有を効率的かつ柔軟に行えるプログラミング環境DSA(分散共有配列)を開発しており、産総研CBRCの代表タンパク質チェイン決定システムPDB-REPRDBでも利用されています。

ゲノム配列やタンパク質のアミノ酸配列を解析する上で、SVM(サポートベクタマシン)などの機械学習は重要な手段となっています。私たちの研究室では、SVMをタンパク質の構造予測や構造評価、相互作用部位予測で利用していますが、配列パターンを学習させ、タンパク質の脂質修飾や局在化を予測する研究も行っており、実験系の研究室との共同研究により、予測精度の向上を図っています。

そのほか、私たちの研究室では、企業や他研究室との共同研究により、DNAマイクロアレイのデータ解析、メタボローム解析などの研究も行っています。とくに、食や環境など、農学生命科学(アグリバイオ)の研究者との共同研究を通して、アグリバイオの研究の発展に貢献するとともに、アグリバイオならではの手法の開発に取り組んでいます。

私たちの研究は、バイオインフォマティクス、計算生物物理、計算化学といった複数の分野にまたがるもので、今後大きな発展が期待されます。新しい領域の研究に積極的に取り組んでいこうという人を歓迎します。

Genome and post-genome research has generated a huge amount of experimental data, and the way to extract useful information from the data is now critically important. For this purpose, analyses using information science techniques are essential.

Our laboratory conducts research to understand biological phenomena using techniques in computer science. Our research covers a broad range of topics, one of which is prediction of protein structures. Protein structure prediction generally uses a known protein structure as a template. We have developed a de novo structure prediction method that can be used even in cases where such templates are not available. Based on the predicted structures, we now exert our research efforts to understand protein function through high-accuracy protein modeling under near in vivo conditions, by applying a molecular simulation taking into account the solvation effect.

Functions of biomolecules are determined through interactions with other molecules. Our research includes prediction of the protein-ligand, protein-protein, and protein-nucleic acids interaction sites and development of a method for modeling the structures of these complexes. We developed a high-speed docking simulation method for complex structure modeling, and are now developing a method capable of dealing with structural changes during binding and a method for detailed analysis of interactions at the atomic level.

Molecular simulation is an important means to analyze dynamic structures (dynamics) of biomolecules. In addition to the research described above, we conduct research to understand mechanisms of protein folding through protein folding simulation. We also work on dynamic analysis of chemical reactions where we compute free energy changes based on a large number of conformations obtained from molecular simulations and subsequently apply quantum chemical calculations. Since such research requires an enormous amount of computation, parallel computation algorithms, and basic software for high-performance computing are important. These are also major development topics for our laboratory: we developed a distributed shared array (DSA), a programming environment that allows efficient and flexible sharing of matrices and vectors on a huge virtual memory created on networked PCs. The environment is used in the PDB-REPRDB, a representative protein chains selection system, operated by the Computational Biology Research Center (CBRC), National Institute of Advanced Industrial Science and Technology.
Machine learning techniques such as a support vector machine (SVM) provide important means to analyze genome and amino acid sequences of proteins. Our laboratory uses SVM to predict and evaluate protein structures, and predict interaction sites of proteins. We also conduct research on prediction of post-translational modification and localization of proteins by using SVM with learned protein sequence patterns, and cooperate with experiment-based research laboratories to improve prediction accuracy.

Other research activities of our laboratory include analysis of DNA microarray data and metabolome analysis, which are conducted in collaboration with companies and other laboratories. In the areas of joint research and student guidance, we receive much help from faculty members of the Agricultural Bioinformatics Unit in our graduate school in particular. Our laboratory aims to contribute to the progress of agricultural and life sciences (Agri Bio) and to develop technologies unique to Agri Bio, working together with faculty members of the unit, and through cooperative research with researchers in the Agri Bio field in the research of food, environment, and various other areas.

Our research is interdisciplinary that covers multiple areas such as bioinformatics, computational biophysics, and computational chemistry. We welcome people who are eager to meet the challenge of this new research area. Please feel free to visit us to take a tour of our laboratory if you are interested.