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Naoya KOBAYASHI

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タンパク質工学とタンパク質デザイン/これまで自然界に存在しなかった人工タンパク質 (de novo designed protein)が生体内や環境中でどのような意味をもつようになるのかに関心があります/computational protein designで好みのタンパク質をつくり、wet実験で調べています

奈良生駒市

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Naoya KOBAYASHI

10 months

実験医学10月号の「 AlphaFoldの可能性と挑戦」という特集にて「AlphaFold時代の生成モデルが身近にするタンパク質設計」という解説を書かせていただきました。立体構造予測とデザインの関係の話、一般的なタンパク質デザインの手順の話、AF2予測構造を用いたリデザイン話、

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実験医学：AlphaFoldの可能性と挑戦〜すぐ始められる構造・機能予測から、複合体予測やタンパク質デザインへの応用まで

構造生物学に革命をもたらしたAI「AlphaFold」は何ができて何ができないのか？Webですぐに活用する方法や，AI時代の研究戦略を解説／膨大な研究データを保管するためのラボ内サーバー構築ノウハウ

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Naoya KOBAYASHI

9 months

多くの研究者がデザインに求めているのはまさにこういう天然の機能性タンパク質を安定化する話だと思うので必見。 Improving protein expression, stability, and function with ProteinMPNN

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Improving protein expression, stability, and function with ProteinMPNN

Natural proteins are highly optimized for function, but are often difficult to produce at a scale suitable for biotechnological applications due to poor expression in heterologous systems, limited...

www.biorxiv.org

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Naoya KOBAYASHI

10 days

In-Fusionは1/20スケール、反応後の形質転換のコンピテントセル量は9 μLでやっているけれど普通にできている。ゲルから断片の切り出しも最近はキットを使わず、切り出したゲルをそのまま-30°Cで凍らせた後、遠心分離上清を回収し、エタ沈したものを使って節約しているが、それで十分上手くいっている。

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

2 years

標的タンパク質の構造情報のみから結合タンパク質の設計が可能になったファルマシア誌のトピックスにCao L. et al., Nature 2022 "Design of protein-binding proteins from the target structure alone" を紹介する日本語の記事を書きました。

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

5 months

David Baker and George Church Protein design meets biosecurity | Science タンパク質デザインには無限の可能性があるが、そこには同時に無限の危険性も含まれる。 BakerとChurchという大御所が先立ってこういう懸念を示してくれて良かった。

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

6 months

佐久間さん、おめでとうございます！ Design of complicated all-α protein structures 複雑な形状を持つタンパク質をゼロから人工設計することに成功

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

2 years

OmegaFold( )でPDB ID: 7BQD(knotのあるde novo designed protein)を予測してみた。左の白色がPDB構造右の虹色が予測構造 20秒で予測が終わった。

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

4 months

今日のNatureに出たようだ。ナノ構造体設計の決定版といった成果だと思う。 Blueprinting extendable nanomaterials with standardized protein blocks

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Blueprinting extendable nanomaterials with standardized protein blocks

Nature - A study describes an approach using designed building blocks that are far more regular in geometry than natural proteins to construct modular multicomponent protein assemblies.

@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

1 year

前にもつぶやいたけど、規格が決まったタンパク質ブロックから制御された形のナノ構造体を作り出すこの技術とコンセプトは非常に強力で、タンパク質を使ったナノ構造つくり研究における1つの到達点だと思う。こんなことができたらと、十数年前に思い描いた世界がきた感じ。

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

3 years

RT"Protein designするには配列と構造の二重の最適化しなきゃいけないことをちゃんと明言してる論文あまり見ない" 本当に。私は今年、Protein Designを始めるにあたって、この総説を学生さんと一緒に読んだ。ポイントがよくまとまっている良い総説だと思う。

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

10 months

佐久間航也さん(名大)と共著でAlphaFold2登場以後のタンパク質デザインの現状について記事を書きました。今回の記事では「リデザイン」と「de novoデザイン」の両方について実例を交えて解説しています。

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実験医学：AlphaFoldの可能性と挑戦〜すぐ始められる構造・機能予測から、複合体予測やタンパク質デザインへの応用まで

構造生物学に革命をもたらしたAI「AlphaFold」は何ができて何ができないのか？Webですぐに活用する方法や，AI時代の研究戦略を解説／膨大な研究データを保管するためのラボ内サーバー構築ノウハウ

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Naoya KOBAYASHI

11 months

私が親水/疎水のレイヤーを可視化するために使っているPyMOL用ファイルをgithubにおいた。

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GitHub - naokob/HPPNcolor

Contribute to naokob/HPPNcolor development by creating an account on GitHub.

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Naoya KOBAYASHI

1 year

@akg_entrance 黄色: Val, Ile, Leu, Phe, Tyr, Trp, Met シアン: Asn, Gln, Ser, Thr 青: His, Lys, Arg 赤: Asp, Glu 緑: GlyのCartoon オレンジ: Pro 白: CartoonとAla 黄緑: Cys 露出した疎水性残基や埋もれた親水性残基、GlyとProの位置、正負の荷電性残基の分布を可視化するためにこの色分けにしてます。

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

2 years

Protein Quaternary Structures in Solution are a Mixture of Multiple forms AlphaFoldのオリゴマー予測結果と実際のwet実験の結果が多く載っていて興味深い。

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Protein Quaternary Structures in Solution are a Mixture of Multiple forms

Over half the proteins form homo or hetero-oligomeric structures. Experimentally determined structures are often considered in determining a protein’s oligomeric state, but static structures miss the...

www.biorxiv.org

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

2 years

通常、タンパク質は、自然の環境下で分解してくれるから"環境にやさしい"感があって、そこが長所の1つとなっていると思う。けど、de novoデザインタンパク質は異様に安定で、強いものはオートクレーブにかけても壊れないし、プロテアーゼにも耐性で、壊してもリフォールドする。きびしい。

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

2 years

B3の2月、ラボに配属したばかりの頃に行った実験トレーニングで、RTと似た"発現誘導をかけていないのにGFPを強発現するコロニー"を調べたことがある(その時は2千〜3千コロニーに1個くらいの頻度でそういうコロニーが出た)。その時は、大腸菌ゲノム上のlacI遺伝子の欠失がGFP強発現の原因だった。

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

10 months

特集ナノポア応用研究の最前線「De novo設計ナノポアの創製」新津藍

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De novo設計ナノポアの創製

生物工学会誌, 2023 年 101 巻 8 号 p. 431-434

www.jstage.jst.go.jp

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

2 years

ポスドクのときに、200種類以上の点変異体を1つずつ精製して、可溶性タンパク質収量と活性測定と熱変性CDでTm測定としたけれど、あの手のデータも何か予測のための学習に使えたりするのだろうか？

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

1 year

De novo design of small beta barrel proteins | Proceedings of the National Academy of Sciences

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De novo design of small beta barrel proteins | PNAS

Small beta barrel proteins are attractive targets for computational design because of their considerable functional diversity despite their very sm...

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

2 years

rosettaを使ってデザインしてwet実験で検証するというタイプの研究に興味ある人がいれば、ラボに来てくれれば全然教えるのだけれど、認知されていないので、そういう興味で人が来ることはなさそう。その手の内容で早く論文を出さねば。

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

1 year

学生の頃から10年以上、コンピュータを使わない/使うde novoデザインタンパク質に関わってきましたが、今回初めてde novoデザインに関して話をする機会をいただきました。最初期の話から最近の話まで私なりにポイントだと思うところを押さえて解説できればと思います。

@molcyb_PR

学術変革領域(A)分子サイバネティクスPR

1 year

小林直也先生（奈良先端大） @kobnaoya 、本田信吾先生（ワシントン大） @akg_entrance 、新津藍先生（理研）をお招きし「De novoタンパク質デザイン入門セミナー」（zoom）を、８月８日（火）１０：００から開催します！領域外の方も是非ご参加ください！事前登録： 1/6

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

2 months

AF 3でXhoIと認識配列を持ったdsDNAを予測してみた。DNAのシアンとマゼンタで表示した箇所が認識配列、シアンとマゼンタの間が切断部位。これはMg2+無しで予測した結果だが、Mg2+も加えて予測するとタンパク質の構造は同じだがDNAの結合場所が明後日のところになる。よく分からないけど間違ってそう。

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

13 days

とりあえずESM3のColab notebook は一通り実行してみた。

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Run, share, and edit Python notebooks

colab.research.google.com

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

10 months

来週発売の実験医学10月号の記事では、AlphaFold2の(構造モジュールの)登場とRFdiffusionの登場の背景について、どういう部分に革新だったかを佐久間さんに書いていただいた。他の記事では解説されてこなかった内容だと思うので、そこの部分だけでも多くの方に読んでもらえると嬉しい。

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

2 years

Stabilizing proteins, simplified: A Rosetta‐based webtool for predicting favorable mutations

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Stabilizing proteins, simplified: A Rosetta‐based webtool for predicting favorable mutations

Many proteins have low thermodynamic stability, which can lead to low expression yields and limit functionality in research, industrial and clinical settings. This article introduces two, web-based...

onlinelibrary.wiley.com

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

2 years

研究をはじめたばかりの頃にそれを知ったこともあり、大腸菌のゲノムにはかなりの頻度で変異が入る印象を持っていて、あまり継代したくないという思いが強い。

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

1 year

Unsupervised cross-domain translation via deep learning and adversarial attention neural networks and application to music-inspired protein designs こんなアプローチもあるのか。

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Unsupervised cross-domain translation via deep learning and adversarial attention neural networks...

In this paper we report a method that allows us to discover how patterns in disparate domains can be reversibly related using a computationally rigorous approach, the AttentionCrossTranslation model....

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Naoya KOBAYASHI

1 year

構造が解けた！実はこれが自分にとってのコンピュータを使ったde novo設計での処女作になるので、とても嬉しい。感動。

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

2 years

De novo design of modular peptide binding proteins by superhelical matching これはすごいな。

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De novo design of modular peptide binding proteins by superhelical matching

General approaches for designing sequence-specific peptide binding proteins would have wide utility in proteomics and synthetic biology. Although considerable progress has been made in designing...

www.biorxiv.org

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

2 years

PET分解酵素に特に改善の余地があるかっていうとそんなことなく、他の酵素と変わらない気がする。活性部位周りは典型的なセリンが活性残基の加水分解酵素って雰囲気。表面付近活性部位付近の芳香環への変異が特徴という感じ。PET分解の能力の高さは特異性を下げて何でも切ることで上げている印象。

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

2 years

Accurate Computational Design of 3D Protein Crystals デザインしたタンパク質結晶はオートクレーブしても壊れないのか。

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Accurate Computational Design of 3D Protein Crystals

Protein crystallization plays a central role in structural biology[1][1], with broad impact[2][2] in pharmaceutical formulation[3][3], drug delivery[4][4], biosensing[5][5], and biocatalysis[6][6],...

www.biorxiv.org

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

9 months

RFdiffusionAAやばい。低分子バインダーデザインできてる。すごい。(語彙力)

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

1 year

de novoデザインタンパク質を6 gくらいLB培地の粉末を入れた培地で培養して発現させて、精製すると多い時には70 mgくらいの収量で目的タンパク質が得られることがあるのだが、この時の大腸菌の代謝がどうなっているのか、以前からとても気になっている。

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

1 year

画像生成AIのように誰でもタンパク質が生成できるというのは、つまり、タンパク質をコードする"遺伝子"配列をも新たに生成できてしまうということなので、生き物にとって転換点だと思う。 Chromaを開発したグループが"Generative Biology"と謳っているが、まさに「生成生物学」の始まりかもしれない。

@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

2 years

タンパク質が画像生成AIにように新しく生成できるということは、そのタンパク質をコードした遺伝子も新しく生成できるということなので、この延長線上では、生成系AIで生き物を生成することもできるようになっていくのだろうな。

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

11 months

Robust Design of Effective Allosteric Activators for Rsp5 E3 Ligase Using the Machine Learning Tool ProteinMPNN | ACS Synthetic Biology

Robust Design of Effective Allosteric Activators for Rsp5 E3 Ligase Using the Machine Learning Tool...

We used the deep learning tool ProteinMPNN to redesign ubiquitin (Ub) as a specific and functionally stimulating/enhancing binder of the Rsp5 E3 ligase. We generated 20 extensively mutated─up to 37...

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

1 year

出版品質のプラスミドマップを生成、編集、注釈、視覚化するためのウェブサーバー PlasMapper 3.0 - macでインフォマティクスおお！ぷらすまっぱーがモダンなデザインのサイトに更新されたのか！

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出版品質のプラスミドマップを生成、編集、注釈、視覚化するためのウェブサーバー PlasMapper 3.0 - macでインフォマティクス

PlasMapper 3.0は、出版品質のプラスミドマップを生成、編集、注釈、対話的に可視化できるウェブサーバーである。プラスミドマップは、遺伝子クローニング実験に関する重要な情報を計画、設計、共有、公開するために使用される。PlasMapper 3.0は、PlasMapper 2.0の後継で、市販のプラスミドマップ作…

kazumaxneo.hatenablog.com

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

5 months

タンパク質デザイン、研究界隈には人気あるけれど、学部生には全く認知されていないようで、興味を持って見学にきてくれるような人はいまだない。

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

8 months

突然きたな、AlphaFold-latest。すごい時代になったものだ。

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

1 year

RT 似た理屈の背景で、タンパク質–タンパク質間(タンパク質–ペプチド間)の相互作用面にループ領域がくるような複合体のデザインは現在でもきわめて難しい。 αヘリックスなら局所的に、βシートなら非局所的に主鎖間で水素結合を形成しているので埋もれさせることができる。

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

9 days

@U_hiraku @matsukiblade 私はこのツイートを参考にしました。切り出したゲルをエッペンにいれて、-30°Cで30分以上凍結(私は1時間くらい凍結)後、冷凍庫から取り出して直ぐに遠心機にセットして15000×g, 4°C, 10 min遠心分離、上清を回収し、EtOH沈殿(塩は3M 酢酸ナトリウム)して使っています。

@ATinyGreenCell

Sebastian S. Cocioba🪄🌷

@ATinyGreenCell

3 years

Ultra simple gel fragment "purificatiom". I froze two gel fragments in -20, spun them down max speed 10mins like 1 sec after removal from freezer. Took supernatant. Bands look clear. Do not nanodrop them, lol. Ligatin now overnight. Colony pics saturday. Fainter gel is after prep

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

2 years

毎年参加している「計算生命科学の基礎９」の受講募集が出ている。今年は @Ag_smith 先生の講義もあるみたい。

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

1 year

一昨年と昨年は、新入生のタンパク質デザインの入門にこの総説を学生と一緒に輪読してきた。基本となる考え方は変わっていないが、AlphaFold2登場以降の進歩が急激で、流石に古くなってきた感じがする。

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

1 year

長年、de novoデザインタンパク質と向き合っていて強く感じるのは、天然のタンパク質には長い進化の中で選抜されてきたという"歴史性"があり、その存在自体が"正しい"のだなということ。天然のタンパク質では、ちょっと改変をして不思議なふるまいが見られると発見のタネになる。

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

11 months

本日はオーガナイザーの皆様、聴講者の皆様、本田さん、新津さん、ありがとうございました。事前アンケートにあった各論的なデザインの話まで内容に含めることができなかった上、時間を超過してしまい申し訳ありませんでした。頂いたご質問への回答資料等に話せなかった部分も反映したいと思います。

@molcyb_PR

学術変革領域(A)分子サイバネティクスPR

1 year

小林直也先生（奈良先端大） @kobnaoya 、本田信吾先生（ワシントン大） @akg_entrance 、新津藍先生（理研）をお招きし「De novoタンパク質デザイン入門セミナー」（zoom）を、８月８日（火）１０：００から開催します！領域外の方も是非ご参加ください！事前登録： 1/6

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

1 year

AFTM: a database of transmembrane regions in the human proteome predicted by AlphaFold

AFTM: a database of transmembrane regions in the human proteome predicted by AlphaFold

Abstract. Transmembrane proteins (TMPs), with diverse cellular functions, are difficult targets for structural determination. Predictions of TMPs and the l

academic.oup.com

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

3 months

デザイン研究を効率よくするため、培養スケールと本数を見直した。明日の精製方法も変更する。上手くいくとよいが。

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

11 months

「積み木細工の生物学」(共立出版・1996年) の第8章の図11に載っている1990年にEMBLのタンパク質講習会というイベントでデザインターゲットとされたが当時は折りたたむ配列がデザインできなかった「fingerclasp」を手編み&ProteinMPNNで設計してColabFoldで予測してみた。

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

3 years

Local版ColabFold、150残基程度のde novo proteinのモノマーは3分で予測&relaxが終わった。すばらしく速い。

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

1 year

今回のPSSJでは、ポスター1P-122にて、AlphaFold2をハックしてde novoタンパク質デザインに役立てるお話をします。昨年のクリスマスの頃に夜な夜なバーチャル空間で"手編み"👐してつくった新しいタンパク質フォールドをAF2ハックで"綺麗"にし、リアルワールドで実験して、結晶構造も確かめました。

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

2 years

モノマーのデノボのタンパク質は120℃以上のTmをもつものもあるのでオートクレーブしても壊れないだろうとは思っていたが、デザインした結晶も壊れないのか。それくらい安定だと真面目にタンパク質のマテリアルとしての利用も考えても良いのかもしれない。

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

1 year

おお！今年の「計算生命科学の基礎10」では「タンパク質人工設計の基礎」の講義がある！ 11/29「タンパク質人工設計の基礎」古賀信康（大阪大学）

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

1 year

Design of Diverse Asymmetric Pockets in De Novo Homo-oligomeric Proteins バンドル的な界面へのドッキングでオリゴマーつくるだけではもはやBiochemistryなのか……

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Design of Diverse Asymmetric Pockets in De Novo Homo-oligomeric Proteins

A challenge for design of protein–small-molecule recognition is that incorporation of cavities with size, shape, and composition suitable for specific recognition can considerably destabilize protein...

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

3 years

第2版が出ていたので購入。「望みの立体構造や機能を有するタンパク質をデザインする方法」の項目が増えていた。短い文章でありながら、重要な点が簡潔に漏れなく押さえられていて良かった。

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

1 year

前にもつぶやいたけど、規格が決まったタンパク質ブロックから制御された形のナノ構造体を作り出すこの技術とコンセプトは非常に強力で、タンパク質を使ったナノ構造つくり研究における1つの到達点だと思う。こんなことができたらと、十数年前に思い描いた世界がきた感じ。

@biorxivpreprint

bioRxiv

@biorxivpreprint

1 year

Blueprinting expandable nanomaterials with standardized protein building blocks #bioRxiv

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

10 months

RP ProtpardelleのHuggingFace版を試してみた。配列を見た感じ、All-αのタンパク質とα/βタンパク質は目で見た感じ悪くなさそうな配列が生成されている印象。All-β系のフォールドはThrが多くなりがちだったり、疎水性残基が表面にでてきたりで怪しげ。これは有用そう。

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

13 days

うわ、何だこの配列は！すごいな。 Controlling semiconductor growth with structured de novo protein interfaces

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Controlling semiconductor growth with structured de novo protein interfaces

Protein design now enables the precise arrangement of atoms on the length scales (nanometers) of inorganic crystal nuclei, opening up the possibility of templating semiconductor growth. We designed...

www.biorxiv.org

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

8 months

先週の学会で学生が話していたデザインタンパク質、例によって95℃でも全く変性しない。

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

2 years

おお！PyRosettaも書いてくれた！ AI Programmer 画像でコメントアウトしている箇所以外のコードはすべて自動で生成してくれた。コメントアウトの箇所を画像のように書き加え&少し変更するだけでちゃんと動くコードにできた。

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

2 years

de novoデザインタンパク質は異常なタンパク質収量が得られるけれど、あれは細胞内でプロテアーゼにあまり分解されていなくて、蓄積したためだろうと思っている。発現宿主の内在性の遺伝子発現状態や細胞形体等を調べてみたら、ちょっと変なことになっていると思う。

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

1 year

普段あまりBiochemistry誌の論文を読むことはないのだけど、今回はProtein Engineeringの特集号で読みたい論文が多い。 Biochemistry

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This cover, celebrating our Special Issue on Protein Engineering, illustrates the neutral drift through protein sequence space that creates diverse evolutionary platforms from which distinct functi...

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

1 year

いやぁ、これはすごいなぁ。ほとんど何も考えなくても、まじで誰でもデザインできる。こうなってくると、合成遺伝子の価格と実験検証する体力が最も重要な課題になってくる。

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

5 months

ポスドク時、天然の酵素の熱安定化のために、埋もれ度、主鎖の二面角、ホモログの配列アラインメント、配列プロファイル、骨格情報から予測される配列プロファイル、側鎖のロータマー、局所的なABEGOパターンを"メモをとりながら1残基ずつ全長みる"を経験していて、それが今の設計の基礎になっている。

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

6 months

ミオグロビン(PDB: 1mbn)をLigandMPNNで1配列だけ生成し、ColabFoldで予測した構造。 (1枚目)左が鋳型としたPDB: 1mbn、右がリデザインしCFで予測した構造(ヘムは鋳型構造に予測構造を重ねた配置においた)。配色はこれ (2枚目)CF予測構造rank1をｐLDDTで色分けしたもの。

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

1 year

新しく創ったde novoデザインタンパク質の熱安定性を測定中。さすがde novo、95℃くらいまででは全く壊れない。

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

1 year

計算生命科学の基礎9「タンパク質の立体構造予測－AlphaFold以前と以後－」①森脇由隆（東京大学） @YouTube より

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計算生命科学の基礎9「タンパク質の立体構造予測－AlphaFold以前と以後－」①森脇由隆（東京大学）

タンパク質はその立体構造と機能が密接に関連しているため、1958年のミオグロビンの結晶構造解析以降、実験および計算によってその構造情報を取得する研究が長らく行われてきた。2021年7月に登場した構造予測ソフトウェアAlphaFoldが登場するまで、タンパク質立体構造についての計算生命科学がどのように発展してきたか...

www.youtube.com

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

2 months

デノボ設計したタンパク質はpIが7以下のものの方がたいてい素性がよいのだが、珍しく8を超えるものでよいものが得られ、陽イオン交換で精製しようとしたら、150mLにわたってダラダラと溶出しつづける結果に・・・😢

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

6 months

基質をMDとかでちょろっと動かして色々なコンフォメーションをサンプリングして分類しておき、それからそれぞれのコンフォメーションの基質構造に対してLigandMPNNで配列生成するほうがよいかも。基質分子を簡単にMD走らせられるnote bookなどはあるだろうか……？

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

2 years

前にN末につけたタグ部分をMassで調べてみた感じ、大腸菌の内在性のプロテアーゼにTEV認識サイト内のTyrの部位で切るものがいるらしく、N末端にアフィニティタグをつけて精製すると、タグ部分だけのものもカラムに結合してきてしまうため、全長の収量が減ることがある。

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

1 year

いま作ってみた3 左: RFDiffusion生成構造、右: ProteinMPNNで配列生成してESMFoldで予測した構造 #RFDiffusion on colaboratory--> #ProteinMPNN ---> #ESMFold

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

10 months

先月のde novoタンパク質デザインセミナーからひと月ほど時間が経ったけれど、その間に多くの方から「勉強になった」という言葉をいただいた。何かしら貢献できたようでよかった。

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

20 days

現代化学2024年7月号の【FLASH】でと　を引用した「タンパク質ナノ構造体設計の“標準規格”」という原稿を書かせていただきました。

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

1 year

前からRosettaScriptをPyRosettaで動かしたいなと思っていたので、BingのChatAIに聞いてみた。一部修正する必要があったけど、ほぼこれ通りに書いて動いた。すごい。

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

1 year

AlphaFold2が出てから2年経つけど、この2年間毎日1度はAlphaFold2と口にしている気がするし、その予測構造も見ていると思う。生活にAlphaFold2がなじんでいる。

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

1 year

de novoデザインしたタンパク質は構造を解かないとデザイン成功したか分からず、主鎖の流れだけでも合っているかを爆速で確かめられたら最高なのだけれど、比較的小さめの可溶性タンパク質(の複合体など)も結晶を作らずともクライオで解けるようになるのだろうか。

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

3 years

デルタ株ってL452Rなのか。他の変異同様、この論文のFig. 4A 　でバッチリ青い。

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

2 years

RT ラボ全体としてはやっていないけど、私についてくれた学生は、タンパク質の計算機デザインもwet実験もやるので、もし実験と計算を使ったタンパク質デザインに興味ある学生がいればぜひ。

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

2 years

ゲノムが創りたくてde novoタンパク質デザインをずっとやってきたので、岩崎先生の対偶遺伝学と遺伝子誕生学の話、めちゃくちゃ面白かった。

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

21 days

David Bakerがfirst authorなのか！？

@biorxivpreprint

bioRxiv

@biorxivpreprint

21 days

Design of Repeat Alpha-Beta Proteins with Capping Helices #bioRxiv

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

2 years

まだ機能を追加途中ですが、南さんのGCNdesignとPyRosettaを使ってGoogle Colaboratory上でデザインできるものを作りました。リンク先のColabマークを押すと利用できます。 PyRosettaのライセンスを取得して、IDとパスワードを入力すれば使えます。

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GitHub - naokob/ColabGCNdesign

Contribute to naokob/ColabGCNdesign development by creating an account on GitHub.

@shintaro_minami

南慎太朗

@shintaro_minami

2 years

深層学習によるタンパク質デザイン支援ソフト GCNdesign を公開しました。MITライセンスなので自由に使ってみて下さい。主鎖構造を入力すると各残基のアミノ酸確率を返すプログラムが本体ですが、コマンド一発で配列デザインを行う機能も搭載してあります(要PyRosetta)。

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

2 years

本当になんでこんなに天然のタンパク質は大きいのか。もっとシンプルでコンパクトなタンパク質セットからなるミニマムな人工細胞システムをつくれないものか。

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

9 months

天然のタンパク質の構造(側鎖含む)を見ると当然学びはあるけど、超絶技巧すぎてちょっと真似できない感じだが、AIベースにつくった構造は眺める分には天然構造よりもはるかに意図が読みやすいので、案外、生成構造から学びがある。最近の将棋の「研究」もこんな感じなのかな。

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

2 months

AF3で分子間の界面の金属配位を予測させようとしてみたけど、全く思うような構造は得られなかった。試みの多くで金属イオンが側鎖にめり込んだ座標が出力された。

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

5 months

酵素を扱おうかと、今日は酵素の構造をひたすら眺めていたが、何度みても酵素の構造は、人間が狙って作り出せるようなものではないなと感じる。

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

1 month

AF3はタンパク質側のモチーフを認識して予測している印象なので、たとえば、天然のDNA結合部位のHTHモチーフを抽出し、そのモチーフに対してRFdiffusionでmotif scaffolding、ProteinMPNNでデザインした配列でもたぶんDNA結合構造(ただし、ハルシネーション)は予測されてくるだろうな。

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

2 years

タンパク質構造予測AIによる革命と「その先」 | Nature ダイジェスト | Nature Portfolio:

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

11 months

先日のQ&Aで書くタイミングがなく忘れていたが、RFdiffusion (RFD)では一発で出たものをそのまま使うのではなく、生成されたものの中から部分的にでも好みのものがあれば、その構造を先のPRでいうところのseedとして使って、再度、そのseedに対してRFDでmotif scaffoldingをすると良いと思う。

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

3 years

Exploiting enzyme evolution for computational protein design

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

11 months

野生のタンパク質をもとにした改変で悩ましいのは、この残基は触って大丈夫か？という点。デノボだと人間が作っている(選んだ配列である)だけあって、その場所にそのアミノ酸が選ばれた意図が分かりやすく、改変可能な箇所を見分けやすく、安定性も異様に高いので、簡単には壊れない安心感がある。

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

6 months

コードが公開されておらず手元で試せないので、単に論文を読んで私が気になったところを抜粋したものですが書きました。タンパク質と他分子の複合体構造を予測するAI・生成するAI

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News & Hot Paper Digest｜実験医学online

本コーナーでは，「実験医学」同名連載の掲載記事をご紹介します．現在話題を呼んでいる世界中の最新トピックスや注目のニュースをわかりやすくまとめ，ダイジェスト版でご紹介いたします．

www.yodosha.co.jp

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

2 years

Colab版MoLPC を使って、ColabFoldでうまく予測できなかったヘモグロビン(2dhb)を予測してみた。疎水的なαβ間の界面(画像1枚目)は予測されたが、親水的な方のαβ界面(画像2枚目)は天然と同様の構造は得られなかった。白:2dhbA鎖, 灰:2dhbB鎖, 青:予測A鎖, 黄:予測B鎖

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

10 months

タンパク質の構造はかなり思い通りに設計できるようになり、色んなタンパク質ツールを作れるようになったが、動物細胞の培養や観察する技術がないので、いまいち活かしきれない。

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

3 years

RT trRosettaの構造予測を使ってデザインするtrDesignみたいにAlphaFold2の構造予測を使ってデザインする感じかな？先月、AlphaFold2を使って遊びでデザインしてみたやつも同じイメージでやってみた例。

@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

3 years

Foldit Standaloneで伸びた鎖から手で折りたたむ →Foldit StandaloneのMutate機能で適当に配列を生成 →ColabFoldで構造予測 →一番IDDTの良い構造を基にRosettaで配列設計 →ColabFoldで予測最終的に予測されてきたモデル構造はわりと同じ感じ。

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

1 year

@akg_entrance 黄色: Val, Ile, Leu, Phe, Tyr, Trp, Met シアン: Asn, Gln, Ser, Thr 青: His, Lys, Arg 赤: Asp, Glu 緑: GlyのCartoon オレンジ: Pro 白: CartoonとAla 黄緑: Cys 露出した疎水性残基や埋もれた親水性残基、GlyとProの位置、正負の荷電性残基の分布を可視化するためにこの色分けにしてます。

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

6 months

人工デコイ分子を持つCYP(PDB: 6JO1)のデコイ分子周辺だけをLigandMPNNで配列生成し、CFで予測した。左が鋳型構造のdecoy周辺、右がCF予測構造(マゼンタがdecoy)。デコイの芳香環とπ-カチオンで相互作用しそうなLysやそのLys横のAspが興味深い。もと構造でMetの箇所がPheやIleになった。

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

6 months

Extended Data Fig. 5 は必見。佐久間さんが厳選した18の典型HLHモチーフは、モチーフ単体で折りたたみやすく、作りたいタンパク質構造中のHLHモチーフ部分にこれらのモチーフを使い、図のアミノ酸確率に沿って配列を設計すれば、デザインの成功率が格段に上がるはずです。

@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

6 months

佐久間さん、おめでとうございます！ Design of complicated all-α protein structures 複雑な形状を持つタンパク質をゼロから人工設計することに成功

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

9 months

wet実験しはじめると一瞬で研究費がなくなってしまう。さまざまなタンパク質がデザインできるようになったけど、検証する研究費がない。

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

2 years

RT ProteinMPNNでやってみるならHugginh FaceのここがそのままAF2で予測もできて簡単で楽しい。

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

1 year

「簡単にタンパク質が生成できる」ようになったとはいえ、実際に実験検証すると、これまで点変異で天然のタンパク質の改変をしてきた人たちにとっては、de novo designはかなり成功率が低いと感じるはず。

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

1 year

良い回折が得られて、（はじめて自分で分子置換と精密化をしてみたけど）たぶんこれは解けた！デザイン配列からAF2で予測した構造とぴったり。

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

11 months

タンパク質設計の色々な感覚がつかめてきて、好みのタンパク質構造を思い通りに作れるようになってきた。分子を手でモデリングするテクニックとProteinMPNNやAlphaFold2(ColabFold)の性質・クセへの理解の深まりによるところが大きい。

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Naoya KOBAYASHI

1 year

Hello, world!

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@kobnaoya

Naoya KOBAYASHI

2 years

主鎖骨格構造から新たにデザインするのは色々と難しい部分があるけれど、「天然と同じ構造に折りたたみ得るが配列の異なるタンパク質(人工的にデザインされたホモログタンパク質のようなもの)」を得るのは、ProteinMPNNやそれ以外の手法で容易に行えるので興味があれば声をかけていただければと思う。

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