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2016/11/24(木) 15:30 開催
東京都 テレコムセンター

第10回産総研人工知能セミナー「生命モデルの数理と分子シミュレーションの最前線」

基本情報

日 時: 2016/11/24(木) 15:30 〜 17:30
会 場: タイム24ビル 2階 201・202研修室
住 所: 〒135-0064 東京都江東区青海2-4-32

イベント内容

第10回産総研人工知能セミナー「生命モデルの数理と分子シミュレーションの最前線」

産業技術総合研究所 人工知能研究センターでは、人工知能研究に関する情報交換を目的として、原則として月に一度、外部の方やセンター内研究者を講師とする人工知能セミナーを開催しています。11月のテーマは「生命モデルの数理と分子シミュレーションの最前線」です。

基本的にどなたでも無料でご参加いただけますが、事前申込が必要です。人工知能に興味のある方は奮ってご参加ください。多くの方々にご参加いただき活発な議論が行われることを期待しています。

要旨

分子世界のシミュレーションは、生命現象をシミュレートするうえで極めて重要な役割を担っています。しかし、その実現のためには様々な問題を上手に解決する技術が不可欠です。今回のセミナーでは、若手研究者による分子シミュレーションの最先端技術についてお話を伺います。

生命のモデルには、様々な制御因子(遺伝子、タンパク質、酵素など)をノードとして、因子間の相互作用関係をエッジとして表現したネットワークモデルがよく用いられます。今回のセミナーでは、このようなネットワークモデルが持つ動的な性質を、数理的に捕らえようとする研究について、この分野で実績を積まれてきた第一線の研究者にお話を伺います。

注意事項

  • 他の方に参加の機会をお譲りするためにも、参加ができないと分かった場合は早めのキャンセルをお願いします。
  • 本名でのご登録をお願いします。
  • 産総研は、お送りいただいた情報をセミナー運営以外の目的には使用しません。
  • 懇親会の予定はありません。

基本情報

講師

  • 池部仁善(産業技術総合研究所人工知能研究センター オーミクス情報研究チーム 産総研特別研究員)
  • 木下修一(武蔵野大学工学部数理工学科准教授)

プログラム

時刻 内容
15:30-16:30 「分子動力学シミュレーションで生体高分子の構造を見る ~拡張アンサンブル法による生体高分子の構造探索~」池部仁善(産業技術総合研究所人工知能研究センター オーミクス情報研究チーム 産総研特別研究員)
概要:
本日の公演では、私がこれまで行ってまいりました、コンピュータシミュレーションを用いた生体高分子(タンパク質やDNAなど)の構造サンプリングに関する研究の概要について紹介いたします。私は学部生時代より、分子動力学(MD)シミュレーションを専門として研究を行ってまいりましたが、特に力を注いできたのが、拡張アンサンブル法と呼ばれる、従来の手法とは少し異なる手法の開発とその応用研究です。一般的な生体高分子のシミュレーションでは、コンピュータ上に対象分子とそれを取り囲む環境(計算系)を再現し、時間発展をさせていくことによって現実と同様にその構造変化を追跡していきます。しかしながら、計算機で現象を再現できる時間スケールは限られており、生体高分子の大きな構造変化の追跡や、統計的に信頼できる自由エネルギー地形の獲得にはいささかパワー不足であることは否めません。拡張アンサンブル法は、従来のシミュレーションのように現実の系の構造変化をそのまま追跡する代わりに、生体高分子の構造変化を促進し、従来法より短時間で精度の高い自由エネルギー地形を得るために開発された手法の総称です。本公演では、拡張アンサンブル法の一種であるマルチカノニカルMD(McMD)法を用いたタンパク質フォールディング、天然変性タンパク質の構造探索研究や、McMD をベースに私が新たに開発した新手法、Adaptive Lambda Square Dynamisc (ALSD) 法の開発とその応用研究を中心に発表を行います。
略歴:
平成23年3月 大阪大学大学院 博士後期課程修了(理学)
平成23年4月 大阪大学 蛋白質研究所 特任研究員
平成23年10月 日本原子力研究開発機構 博士研究員など
平成28年10月より現職
撮影: 論文発表前の情報が含まれますので,講演中の撮影はご遠慮ください.
講演資料: 同様に講演資料の公開についても差し控えさせていただきます.
16:30-17:30 「複雑ネットワーク上の伝搬現象」 木下修一(武蔵野大学工学部数理工学科准教授
概要
インターネット、脳の神経細胞、企業間のお金のやり取りなど多くの現象を「ネットワーク上における情報の伝播」とみなすことができる。このような観点から近年様々なネットワーク上における情報伝播の振る舞いが調べられている。
上記の観点から本研究では遺伝子制御ネットワーク上における遺伝子発現パターンを離散状態モデルを用いて調べた。本モデルでは遺伝子発現パターンはアトラクターとして表現される。今回は(1)(比較的)大きいサイズのネットワークの構造上の違いがアトラクターへ与える影響、(2)小さいネットワーク上において自己ループとして表現される自己抑制の効果がアトラクターへ与える影響の2点について報告する。
略歴
2015年 4月~現在 武蔵野大学工学部数理工学科 准教授
2014年 4月~2015年 3月武蔵野大学環境学部環境学科 准教授
2009年 4月~2014年3月 明治大学研究・知財戦略機構 研究員
2009年 3月 新潟大学大学院自然科学研究科エネルギー基礎科学専攻博士後期課程修了
撮影:個人利用に限り可能
講演資料:公開予定なし
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