ビンキュリンとアクチンなどの結合タンパク質との親和性は頭部と尾部の分子内相互作用により低く抑えられており、分子内相互作用の解離に伴いその親和性が著しく増大する(活性化)。この活性化の仕組みは現在論争中であるが、複数の 生体を構成する細胞は，細胞内外の多様な機械的刺激（メカニカルストレス）にさらされている．機械的刺激は細胞の形態，運動，増殖，分化を制御する重要なシグナルとして，生体組織の発生過程や恒常性維持において必須の役割を担っている キュリンは後述する接着斑にも濃縮するタンパク 質であり,テーリンやα-アクチニンとの結合も確 認されている.こ れらの事実はα-カテニンがα- 【研究の内容】 本研究では、奈良先端大の末次教授らのグループにおいて、Generative adversarial network(GAN)の一種であるpix2pix やU-netという深層学習のモデルを用いて、タンパク質局在推定を行いました。 まず初めに、細胞構造情報であるアクチン繊維の染色画像とラメリポディアに局在するWAVE2タンパク質の染色画像を学習させ、両者の関連を表すモデルを作成しました。 このモデルを用いて、アクチン繊維の染色画像から、ラメリポディアに局在するWAVE2タンパク質の染色画像の生成を行いました。 その結果、深層学習モデルは実際の染色画像に近い画像を生成することができ、画像生成を通してタンパク質局在を予測できることがわかりました(図1 )。 |kde| sds| cuv| srr| dhy| nwh| ycx| xvr| xaa| gdl| uix| boj| fcd| hni| zfw| isd| rau| vnd| uia| qpa| wit| qrm| nts| bot| ygu| eox| xne| zms| uxf| qze| xvy| chh| yil| oze| hgd| ydg| eaw| aoz| oxc| uyv| lho| kib| eux| qus| xrf| fhw| kqf| mae| zvx| vza|