分子デザインはじめました

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By 分子デザインはじめましたScienceLife Sciences
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分子デザインはじめました episodes

  • Ep 19: [Interview] Shunsuke Tagami (RIKEN) “Connecting the dots”

    理化学研究所 生命医科学研究センター 高機能生体分子開発チーム

    Design of facilitated dissociation enables timing of cytokine signalling

    Dr. Adam Broerman

    Dr. Florian Praetorius

    エフェクター結合でターゲットを解離させる (koffを上げる)メカニズムはkick outで正しい。エフェクターがinduced-fitすることでパワーストロークを起こし、ターゲットをkick outする

    Computational design of pH-sensitive binders 

    De novo design of tunable, pH-driven conformational changes (低pHでのコンフォメーション変化の論文): https://www.science.org/doi/10.1126/science.aav7897

    De-novo design of a random protein walker

    Dr. Ajasja Ljubetič

    De novo design of RNA and nucleoprotein complexes

    横山茂之先生

    関根俊一先生

    タンパク3000

    LUCA: Last universal common ancestor

    DPBB  domain, RRM domain, and Polβ

    Human Frontier Science Program (HFSP)

    Dr. Konstantin V. Severinov

    Dr. Philipp Holliger

    Dr. Greg Winter

    Diabody

    田上さん論文

    Crystal structure of bacterial RNA polymerase bound with a transcription inhibitor protein. Tagami et al., (2010) Nature

    Simple peptides derived from the ribosomal core potentiate RNA polymerase ribozyme function Tagami et al., (2017) Nat. Chem.

    Seven Amino Acid Types Suffice to Create the Core Fold of RNA Polymerase Yagi et al., (2021) JACS

    An ancestral fold reveals the evolutionary link between RNA polymerase and ribosomal proteins. Yagi and Tagami, (2024) Nat. Commun.

    Hydrophobic-cationic peptides modulate RNA polymerase ribozyme activity by accretion. Li et al., (2022) Nat. Commun.

    Tail-tape-fused virion and non-virion RNA polymerases of a thermophilic virus with an extremely long tail. Chanban et al., (2024) Nat. Commun.

    カムチャッカ半島のThermus bacteriophagesについて Isolation and characterization of Thermus bacteriophagesYu et al., (2006) Archives of Virology

    https://link.springer.com/article/10.1007/s00705-005-0667-x

    Genome Comparison and Proteomic Characterization of Thermus thermophilus Bacteriophages P23-45 and P74-26: Siphoviruses with Triplex-forming Sequences and the Longest Known Tails. Minakhin et al., (2008) JMB https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0022283608001885

    プロタミン

    https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%97%E3%83%AD%E3%82%BF%E3%83%9F%E3%83%B3

    https://www.uniprot.org/uniprotkb/P04553/entry#sequences

    MRC Laboratory of Molecular Biology

    理研ECL

    MassiveFold

    CASP

    理研大学院生リサーチ・アソシエイト (JRA)


    2 hr 11 min
  • Ep 18: [Interview] Arisa Uchida (Univ. Tokyo) "Fortune favors the bold."

    IPD Summer Research Program

    Association for Asian Studies

    経済学とコンピュータサイエンス

    The University of Tokyo, PEAK

    Dr. Sebastian Ols

    トロント大学交換留学プログラム

    バイオメディカルエンジニアリング専攻 構造生物学ラボ→Ikura lab, Princess Margaret Cancer Centre

    ライス大学プログラム 女性STEM学生向け1ヶ月プログラム →TOMODACHI STEM Women’s Leadership and Research Program

    交換留学の際の奨学金（文部科学省　トビタテ！奨学金）

    分子研インターンシップ


    1 hr 43 min
  • Ep 17: Moonlighting Protein

    The International Conference on Biological Inorganic Chemistry (ICBIC)

    Dr. Harry B. Gray

    RepArtZymes

    IPD Summer Program

    Chemdraw

    Ketcher

    SMILES

    RosettaFold3 (open-source)

    Making Boltz Structure Predictions in ChimeraX

    Boltz-2

    Predicting Experimental Success in De Novo Binder Design: A Meta-Analysis of 3,766 Experimentally Characterised Binders: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2025.08.14.670059v1

    RFdiffusion2

    岡本グループの２つ目の人工金属酵素 A cytokine-based designer enzyme with an abiological multinuclear metal center exhibits intrinsic and extrinsic catalysis: https://www.nature.com/articles/s41467-025-61909-5

    ちなみに1つ目の人工金属酵素(光駆動型+抗体の修飾)

    Switching TypeI/TypeII Reactions by Turning a Photoredox Catalyst into a Photo-Driven Artificial Metalloenzyme

    https://doi.org/10.1021/acscatal.2c05946

    2009年ごろの金属イオンを二つ配位させたDe novoデザインタンパク質の論文 from DeGrado Labの一つ An artificial di-iron oxo-protein with phenol oxidase activity

    https://www.nature.com/articles/nchembio.257

    炭酸イオンをトラップできる亜鉛三核の合成触媒 Trinuclear zinc complexes for biologically relevant μ3-oxoanion binding and carbon dioxide fixation: https://www.nature.com/articles/ncomms3375

    Dr. Woon Ju Song

    Accurate computational design of artificial metalloproteins using Metal-Installer https://www.cell.com/chem/fulltext/S2451-9294(25)00234-7

    1 hr 31 min
  • Ep16: [Interview] Yusuke Nasu (Academia Sinica) "The grass is (not) always greener on the other side"

    那須 雄介 さん（インタビューゲスト）

    • HP: https://www.ibc.sinica.edu.tw/Faculty/ViewPI?Lang=En&DatetimeStr=20240902152033
    • X: https://x.com/NasuLab_IBC
    • Researchmap: https://researchmap.jp/yusukenasu


    [0:00:00] トピック/雑談

    • CryoET Data Portal (Cryo-ETデータのリポジトリ): https://cryoetdataportal.czscience.com/
    • Genetically encoded multimeric tags for subcellular protein localization in cryo-EM (CryoET用のタグ):  https://www.nature.com/articles/s41592-023-02053-0
    • Preparation of cells for cryo-electron tomography: https://www.youtube.com/watch?v=L-65mpdKLzQ
    • Deep learning–guided design of dynamic proteins: https://www.science.org/doi/10.1126/science.adr7094
    • Dr. Tanja Kortemme: https://pharmacy.ucsf.edu/tanja-kortemme
    • BioEmu: https://github.com/microsoft/bioemu
    • PLACER: https://github.com/baker-laboratory/PLACER
    • 人工細胞の塚 https://www.waseda.jp/top/news/44775
    • 岩崎秀雄研究室 https://www.iwasakilab.eb.waseda.ac.jp/
    • 野村慎一郎先生 https://sites.google.com/site/smnomuralaboratory/
    • 人工多細胞 https://advanced.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/admi.202400959


    [0:15:54] 那須さん, PhD取得から中外製薬への就職

    • 学術変革(B) 高次機能性タンパク質集合体の設計法『SPEED』の確立:  https://sites.google.com/view/proteinengineering-speed/home?authuser=0
    • アカデミアシニカ https://www.ibc.sinica.edu.tw
    • キャンベル研究室 https://campbell.chem.s.u-tokyo.ac.jp/
    • 小澤研究室　https://analyt.chem.s.u-tokyo.ac.jp/
    • Split Fluorescence Protein Review https://www.annualreviews.org/content/journals/10.1146/annurev-biophys-051013-022846
    • sfGFP 10+1 https://www.nature.com/articles/nbt1044
    • Split Luciferase (NanoBiT) https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acschembio.5b00753
    • Circular permutation https://en.wikipedia.org/wiki/Circular_permutation_in_proteins
    • B factor (タンパク質の文脈では構造ゆらぎの指標として使われる)https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.chemrev.8b00290
    • Sap score: https://docs.rosettacommons.org/docs/latest/scripting_documentation/RosettaScripts/xsd/simple_metric_SapScoreMetric_type
    • 乳酸センサー”LACCO”: https://www.nature.com/articles/s41467-023-42230-5
    • Jason Zhang https://x.com/jasonzxzhang?lang=en
    • 小杉貴洋さん https://researchmap.jp/takahirokosugi
    • 東京大学薬学系研究科天然物化学教室: https://tennen.f.u-tokyo.ac.jp/head.htm


    [1:02:15] 那須さん, キャンベル研PDの頃

    • 光で分割するタンパク質PhoCl: https://www.nature.com/articles/nmeth.4222
    • ダイマーのときだけ光るタンパク質: (https://www.cell.com/ccbio/fulltext/S1074-5521(12)00019-1, https://www.nature.com/articles/nmeth.3261)
    • Dr. Sangmin Lee: https://pdl.postech.ac.kr/team/pi
    • GPCRをデザインで可溶化する (Computational design of soluble and functional membrane protein analogues): https://www.nature.com/articles/s41586-024-07601-y
    • Dr. Roger T. Tsien: https://www.tsienlab.ucsd.edu/
    • Janelia Research Campus: https://www.janelia.org/
    • 薬学系研究科富田先生 https://neuropsc.f.u-tokyo.ac.jp/京大三木先生 http://www.kuchem.kyoto-u.ac.jp/organization/member/bk_200710/miki.html
    • GFPベースのカルシウムプローブG-CaMP: https://www.nature.com/articles/nbt0201_137
    • GlutamateセンサーiGluSnFR: https://www.nature.com/articles/nmeth.2333
    • Dr. Yulong Li: http://yulonglilab.org/
    • TurboID: https://www.nature.com/articles/nbt.4201
    • Dr. Alice Y. Ting: https://www.tinglab.org/
    • Ting Labからのデザイン論文: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2025.05.03.652001v3
    • Dr. Michael Z. Lin: https://linlab.stanford.edu/
    • Dr. Yang Hsia: https://www.bakerlab.org/members-old/yang-hsia/


    [1:56:10] 那須さん, Academia Sinicaでの独立まで

    • Academia Sinica, Institute of Biological Chemistry (IBC) https://www.ibc.sinica.edu.tw/
    • Academia Sinica, Institute of Physics ⁠https://www.phys.sinica.edu.tw/
    • 坂本遼太さん https://scholar.google.com/citations?user=Rlo3gMwAAAAJ&hl=en
    • 前多裕介 先生 https://nln.cheme.kyoto-u.ac.jp/
    • 神野さん https://www.imb.sinica.edu.tw/en/faculty/profile/keita.html
    • 平岩さん https://theorphysbiolgroup.wixsite.com/oursite
    • ピルビン酸センサー: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2025.04.17.649293v2.full


    [2:20:36] 那須研究室での現在のご研究

    • 小さいGFPを開発する論文 https://ruor.uottawa.ca/items/53f4b8af-4b3d-4708-ae85-41d3e505e18a
    • 蛍光タンパク質のDe novoデザイン: https://www.nature.com/articles/s41586-018-0509-0
    • Dr. Kai Johnson: https://www.mr.mpg.de/person/49406/14575523
    • モジュラーなバイオセンサーのDe novoデザイン: https://www.nature.com/articles/s41586-021-03258-z
    2 hr 34 min
  • Ep15: [Interview] Ibuki Kawamata (Kyoto Univ.) “Everything computes”

    濵田 省吾 さん（ゲストMC）

    • Lab HP
    • ⁠⁠X
    • researchmap

    川又 生吹 さん（インタビューゲスト）

    • HP
    • X
    • researchmap
    • 川又さんご著書　DNA origami 入門

    [0:00:00] トピック/雑談

    • Podcast 浜田さんインタビュー回
    • 生体分子デザイン研究所
    • CBI学会
    • BIOMOD
    • 分子サイバネティクス　共有拠点
    • Ep0: WE ARE LOOKING FOR DESIGNERS
    • Ep 4: [Journal] Computational design of sequence-specific DNA-binding proteins, Glasscock et al., 2023, BioRxiv
    • https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2023.09.20.558720v1

    注目論文1

    • Morphology remodelling and membrane channel formation in synthetic cells via reconfigurable DNA nanorafts https://www.nature.com/articles/s41563-024-02075-9
    • ドミノ倒しによるDNA構造体の変形、元論文 https://www.science.org/doi/10.1126/science.aan3377

    注目論文2

    • RNA origami nanotubes push the boundaries of confinement https://www.nature.com/articles/s41565-025-01880-w
    • Genetic encoding and expression of RNA origami cytoskeletons in synthetic cells https://www.nature.com/articles/s41565-025-01879-3
    • Wobble base pair
    • Kissing Stem-loop

    注目論文3

    • Programmable viscoelastic hydrogels uncover mechano-sensing timescales and direct cell polarity https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2025.02.09.637331v1
    • Cadonano
    • The Art of Designing DNA Nanostructures with CAD Software（DNAナノ構造の設計に関する総説）
    • https://www.mdpi.com/1420-3049/26/8/2287
    • DNA Origami, 2001, Nature Reviews Methods Primers（設計ソフトなどを含めた DNA origami に関する総説） https://www.nature.com/articles/s43586-020-00009-8

    注目論文4

    • Genome modeling and design across all domains of life with Evo 2 https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2025.02.18.638918v1
    • Dr. Basile Wicky
    • Echo アコースティックテクノロジー
    • 神田 元紀先生
    • ラボラトリーオートメーション協会
    • QIAcube Connect

    [0:38:35] 川又さん　PhD取得まで（東大、萩谷研究室）

    • CBI 学会
    • 東京大学理学部情報科学科
    • 萩谷昌己先生
    • 粘菌コンピュータ
    • 田中文昭先生
    • 分子プログラミング（科研費、特定領域研究）
    • バイオ実験イラストレイテッド

    [1:02:50] 川又さん　助教の頃（東北大、村田研究室）

    • 村田智先生
    • Prof. Leonard Adleman
    • Prof. Erik Winfree
    • 陶山明先生
    • 分子プログラミング（科研費、特定領域研究）
    • ゴジラ vs メカゴジラ
    • 3式機龍
    • 分子ロボティクス研究室
    • 分子ロボティクス（新学術領域）
    • 東北大学機械系ロボティクス専攻
    • 回転モーターDNAオリガミ：Stepping operation of a rotary DNA origami device　https://pubs.rsc.org/en/content/articlelanding/2017/cc/c7cc03214e
    • ロボットアームDNAオリガミ：Large Deformation of a DNA-Origami Nanoarm Induced by the Cumulative Actuation of Tension-Adjustable Modules　https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/anie.201916233
    • BIOMOD
    • Folding DNA to create nanoscale shapes and patterns, Paul W. K. Rothemund, Nature, 2006https://www.nature.com/articles/nature04586
    • Prof. Paul W. K. Rothemund
    • Rothemund Lab

    [1:18:05] 研究室のミーティング、ジャーナルクラブのスタイルについて

    • 野村慎一郎先生
    • Whitesides' Group: Writing a Paper
    • hourglass model

    • M1で論文を書く研究室の運営（筑波大、白木賢太郎先生）

    [1:32:33] 川又さん、分子動力学シミュレーションの研究

    • NAMD
    • OxDNA
    • Ep 10: Computer Science Q&A with Yoshitaka Moriwaki

    [1:50:19] 川又さん、書籍の執筆

    • DNA origami入門　基礎から学ぶDNAナノ構造体の設計技法　https://www.ohmsha.co.jp/book/9784274227134/
    • AlphaFold時代の構造バイオインフォマティクス実践ガイド(NAIST・小林直也さんがタンパク質デザインのチュートリアルの項を執筆): https://www.yodosha.co.jp/yodobook/book/9784758122764/

    [2:02:59] 川又さん　准教授（京都大学、角五研究室）

    • 角五彰先生
    • Kawamata et al. 2024, Science Advances, Autonomous assembly and disassembly of gliding molecular robots regulated by a DNA-based molecular controller https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.adn4490
    • 動的顕微鏡法
    • 京都大学　物理学・宇宙物理学専攻
    • CBI学会2025年大会
    2 hr 24 min
  • Ep 14: [Journal] WRAPS, MaSIF-designed CID, SHAPES, Evo, EVOLVEpro

    今回は、podcast 初企画、岡本、本田、松林でフラッシュ論文紹介を行いました。


    本田紹介論文1: Transforming an ATP-dependent enzyme into a dissipative, self-assembling system https://www.nature.com/articles/s41589-024-01811-1

    • Dr. F. Akif Tezcan: http://tezcan.ucsd.edu/index.php/copy/
    • Dr. Tuomas Knowles: https://www-knowles.ch.cam.ac.uk/directory/tpjk
    • 小分子のself-assembly system: https://doi.org/10.1016/j.chempr.2019.11.008


    松林紹介論文1: Solubilization of Membrane Proteins using designed protein WRAPS https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2025.02.04.636539v1

    • ApoA-Iによる膜タンパク質可溶化(Mizrachi et al., 2015 Nat Commun) https://www.nature.com/articles/ncomms7826
    • RFDiffusion https://www.nature.com/articles/s41586-023-06415-8 https://github.com/RosettaCommons/RFdiffusion
    • SolubleMPNN https://www.nature.com/articles/s41586-024-07601-y
    • Colab版RF-DiffusionでSolubleMPNNを使う場合は、use_solubleMPNN: にチェック　https://colab.research.google.com/github/sokrypton/ColabDesign/blob/main/rf/examples/diffusion.ipynb
    • OmpAなどバクテリアのタンパク質輸送に関する総説 https://www.annualreviews.org/content/journals/10.1146/annurev.biochem.77.061606.160747
    • Nanodiscs: https://pubs.acs.org/doi/10.1021/nl025623k


    岡本紹介論文1 : Targeting protein–ligand neosurfaces with a generalizable deep learning tool https://doi.org/10.1038/s41586-024-08435-4

    • Correia Lab: https://www.epfl.ch/labs/lpdi/ 
    • MaSIF論文(本論文の先行論文):  Deciphering interaction fingerprints from protein molecular surfaces using geometric deep learning (https://doi.org/10.1038/s41592-019-0666-6 )


    本田紹介論文2: Assessing Generative Model Coverage of Protein Structures with SHAPES https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2025.01.09.632260v2

    • Dr. Possu Huang: http://www.proteindesign.org/people.html
    • TM-score: https://en.wikipedia.org/wiki/Template_modeling_score
    • Protpardelle: https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2311500121
    • Pappardelle (リボン状のパスタ): https://en.wikipedia.org/wiki/Pappardelle
    • MultiFlow: https://github.com/jasonkyuyim/multiflow
    • One-hot encoding: https://en.wikipedia.org/wiki/One-hot
    • TokenizationとEmbedding: 自然言語処理の文脈において、Tokenizationは入力としての文章を扱いやすいユニットに分割すること、数字にEmbeddingはTokenizeされた文章を(Neural networkに入力できるように)高次元のベクトルに変換すること https://geoffrey-geofe.medium.com/tokenization-vs-embedding-understanding-the-differences-and-their-importance-in-nlp-b62718b5964a
    • ESM3: https://github.com/evolutionaryscale/esm
    • FoldSeek: https://github.com/steineggerlab/foldseek
    • Chroma: https://github.com/generatebio/chroma
    • Genie2: https://github.com/aqlaboratory/genie2
    • CATH: https://www.cathdb.info/
    • 古賀信康先生: https://researchmap.jp/nykoga
    • All-alpha protein design: https://www.nature.com/articles/s41594-023-01147-9
    • Nevel alpha-beta protein design: https://www.nature.com/articles/s41594-023-01029-0
    • 「ロボット実験工場」のアイデア (Robotic crowd biology): https://www.nature.com/articles/nbt.3758


    松林紹介論文２：Sequence modeling and design from molecular to genome scale with Evo https://www.science.org/doi/10.1126/science.ado9336

    • https://github.com/evo-design/evo
    • https://evodesign.org/syngenome/about
    • https://aasj.jp/news/watch/25610
    • 収録後に発表された Evo-2 についての preprint と Nature での紹介記事 https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2025.02.18.638918v1
    • Biggest-ever AI biology model writes DNA on demand https://www.nature.com/articles/d41586-025-00531-3
    • Evo Designer (powered by Evo-2) https://arcinstitute.org/tools/evo/evo-designer
    • StripedHyena https://github.com/togethercomputer/stripedhyena?tab=readme-ov-file
    • pLDDT: LDDTの予測値として⁠AlphaFold2⁠開発過程で開発された指標。値が高いほど予測のconfidenceが高いとみなせる ⁠https://alphafold.ebi.ac.uk/faq
    • 合成ゲノム細菌 JCVI Syn3.0 https://www.science.org/doi/10.1126/science.aad6253
    • https://www.jcvi.org/research/first-minimal-synthetic-bacterial-cell


    岡本紹介論文2 : Rapid in silico directed evolution by a protein language model with EVOLVEpro https://www.science.org/doi/10.1126/science.adr6006

    • Github: https://github.com/mat10d/EvolvePro
    • Google colab: https://colab.research.google.com/drive/1YCWvR73ItSsJn3P89yk_GY1g5GEJUlgy?usp=sharing 
    • Arnold labからのactive learning-assisted directed evolution論文: https://doi.org/10.1038/s41467-025-55987-8 
    1 hr 35 min
  • Ep 13: Finally Taking Off

    今回は、雑談回です。岡本、本田、松林で、ベイカー研究室訪問、実験機器や研究室のマネジメント、実験医学特集号、MSAの使い方、などについて雑談しました。


    • 曽宮さん回Ep 12: [Interview] Masaharu Somiya (Osaka Univ.) "Doubt the obvious"　https://open.spotify.com/episode/25CtRNUN8PJXZPbHZPkaoh
    • Bio-Station 本田出演回　#17 The Era of Protein Design (ゲスト：本田信吾さん/David Bakerラボポスドク) https://open.spotify.com/episode/6vo8P6RADuXln3WNeurAfq
    • Mass photometry https://refeyn.com/about-mass-photometry
    • Negative Stain https://en.wikipedia.org/wiki/Negative_stain
    • OpenAI has created an AI model for longevity science https://www.technologyreview.com/2025/01/17/1110086/openai-has-created-an-ai-model-for-longevity-science/?utm_medium=tr_social&utm_campaign=site_visitor.unpaid.engagement&utm_source=Twitter
    • ASCB Cell Bio 2024 https://www.ascb.org/cellbio2024/
    • Galvanin is an electric-field sensor for directed cell migration, 2024, BioRxiv https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.09.23.614580v1
    • Super Charged GFP https://pubs.acs.org/doi/10.1021/ja071641y
    • Light-Based Juxtacrine Signaling Between Synthetic Cells, 2024, Small Science https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/smsc.202400401
    • Luciferase > LOV domain は届くか？
    • NanoLuc (furimazine) kcat = 7.88 s-1 > NanoLuc 1分子あたり1分間（iLIDの半減期程度）に 472光子発生 https://www.nature.com/articles/s41467-023-43403-y#Tab1
    • iLID (FMN)のモル吸光係数を 12000 M-1 cm-1 とすると 4.6 x10^-3 nm^2/分子
    • NanoLuc と iLID が 5 nm (POPC膜) 離れているとすると、472光子のうち iLID に当たるのは  472 x (4.6 x10^-3) / (4x3.14x5^2) = 6.9 x10^-3
    • 純粋に光として活性化するには2桁ほど低いので、BRET？ 詳しい方いましたら、コメントいただければ幸いです。
    • LOV domainhttps://en.wikipedia.org/wiki/Light-oxygen-voltage-sensing_domain https://www.optobase.org/switches/
    • GUV系で、膜の内から外への Luciferase > LOV domainのシグナル伝達を行った別の論文 https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acsnano.1c01600
    • 細胞内での Luciferase > LOV domain シグナル伝達Luciferase-LOV BRET enables versatile and specific transcriptional readout of cellular protein-protein interactions, 2019, eLife https://elifesciences.org/articles/43826
    • 細胞間での Luciferase > Channel Rhodopsin シグナル伝達Neural engineering with photons as synaptic transmitters, 2023, Nat. Methods. https://www.nature.com/articles/s41592-023-01836-9
    • Luciferase coupled photocatalysis https://doi.org/10.1038/s41467-018-05916-9
    • シアトル (SEA)と東京 (NRT)間の新しい便 https://news.alaskaair.com/destinations/alaska-air-group-seattle-nonstop-routes-hawaiian-airlines-to-tokyo-and-seoul/
    • 実験医学別冊「AlphaFold時代の構造バイオインフォマティクス実践ガイド」 https://www.yodosha.co.jp/yodobook/book/9784758122764/
    • Dr. Nathaniel (Nate) R. Bennett https://x.com/naterbennett0
    • Deep learning improves protein binder design tenfold https://www.bakerlab.org/2023/05/08/deep-learning-improves-protein-binder-design-tenfold/
    • Improving de novo protein binder design with deep learning, 2023, Nat Commun. https://www.nature.com/articles/s41467-023-38328-5
    43 min
  • Ep 12: [Interview] Masaharu Somiya (Osaka Univ.) "Doubt the obvious"

    概要: 大阪大学・産業科学研究所・生体分子反応科学研究分野 (黒田研)・准教授の曽宮正晴さんをお招きし、エクソソームを利用したドラッグデリバリーシステムのご研究とタンパク質デザインの関わり、今後の展望などについてお聞きしました。

    ゲスト曽宮さん

    • 研究室HP 生体分子反応科学研究分野 https://www.sanken.osaka-u.ac.jp/labs/smb/
    • 個人HP https://masaharusomiya.page/ja/
    • Researchmap https://researchmap.jp/masaharusomiya
    • X https://x.com/MasaSomiya

      • [0:00:00] 雑談

      • AlphaFold3コード: https://github.com/google-deepmind/alphafold3
      • TSUBAME: https://www.gsic.titech.ac.jp/en/tsubame#HowToUseTSUBAME
      • VRAM (GPU搭載のメモリー): https://www.lenovo.com/jp/ja/articletop/pc/vram/?srsltid=AfmBOoo8O3EemgbIWanu88bq_h4zqktYeA4VdeSy26wqrVRguF_hbZbb
      • RoseTTAFold-All-Atom: https://github.com/baker-laboratory/RoseTTAFold-All-Atom
      • Chai-1: https://github.com/chaidiscovery/chai-lab
      • AlphaProteo: https://deepmind.google/discover/blog/alphaproteo-generates-novel-proteins-for-biology-and-health-research/
      • MMseqs2: https://github.com/soedinglab/MMseqs2
      • Boltz-1: https://github.com/jwohlwend/boltz
      • LigandMPNN: https://github.com/dauparas/LigandMPNN
      • LigandMPNNの"--model_type "per_residue_label_membrane_mpnn" optionがCa channelデザインに使用された例: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.12.19.629320v1
      • Computational design of serine hydrolases: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.08.29.610411v1
      • ChemNet: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.09.25.614868v1 (Modeling protein-small molecule conformational ensembles with ChemNet)
      • ターゲットタンパク質の分解にde novoデザインされたバインダーを使った系: https://www.nature.com/articles/s41586-024-07948-2
      • BIOMOD: https://biomod.net/
      • BIOMOD Team Sendai 2024: https://sites.google.com/view/TeamSendai2024/
      • iGEM: https://igem.org/
      • TEV proteaseのデザインコンペ: https://rosettacommons.org/2024/04/19/announcing-the-winners-of-the-winter-protein-design-games-2024-unleashing-innovation-in-enzyme-engineering/
      • EGFRバインダーのデザインコンペ: https://design.adaptyvbio.com/
      • PPI prediction challenge 1 https://www.dickinsonlab.uchicago.edu/ppi-challenge
      • Bryan C. Dickinson https://www.dickinsonlab.uchicago.edu/
      • https://x.com/chembiobryan

        • [0:24:43] 曽宮さん　高専の頃

        • 北九州工業高等専門学校: https://www.kct.ac.jp/
        • Podcast濱田さん回: https://open.spotify.com/episode/4mDfBl6SoL32Qwq5k5cFxM?si=oyZutqRnRpWImz1ASv6tiQ
        • 高速AFM: https://nanolsi.kanazawa-u.ac.jp/researcher/toshio-ando/toshio-ando-page/

          • [0:34:25] 曽宮さん　博士課程 (黒田研)まで

          • 黒田俊一先生: https://researchmap.jp/read0186039
          • HBVの抗原を提示するナノ粒子を使ったドラッグデリバリーシステムの開発: https://www.nature.com/articles/nbt843
          • HBV L粒子の酵母細胞における発現・精製の論文
          • https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/18434744/
          • 非カチオン性のリポソームを使ってsiRNAを細胞内に送達する系: 
          • https://doi.org/10.1016/j.ijpharm.2015.05.072
          • https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1773224721001684
          • Lipid nanoparticles (LNP): https://en.wikipedia.org/wiki/Lipid-based_nanoparticle
          • 世界初のsiRNA製剤「Onpattro」 : https://onpattro.jp/

            • [0:49:24] 曽宮さん　ポスドク (落谷研)の頃

            • 落谷孝広先生: http://tokyo-med-mcm.jp/
            • 吉岡祐亮先生: https://researchmap.jp/yoshioka_yusuke
            • 「伊右衛門濃いめ」でカーボンナノチューブが可溶化される論文: https://academic.oup.com/chemlett/article/36/9/1140/7386918
            • 小林さん回: https://open.spotify.com/episode/0xn6ThYQp21jKJnRZLRKG5?si=rIeeNanaQa2gp4bY3bHL0g
            • “Defatted bovine milk was purchased from a local supermarket”: https://isevjournals.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1080/20013078.2018.1440132
            • Shojinmeat Project: https://shojinmeat.com/?page_id=436&lang=en

              • [1:06:39] 曽宮さん　助教 (黒田研)の頃

              • Split-Luciferaseの再構成でEVへのカーゴ取り込みを検出する系: https://pubs.acs.org/doi/full/10.1021/acs.analchem.1c00339
              • EV膜のエンドソーム膜への融合により転写活性化されるEV取り込み検出系: https://isevjournals.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/jev2.12171

                • [1:19:47] 曽宮さん　King Labにて

                • De novoデザインされたナノケージをEVに内包させて動物細胞から分泌させる論文: https://www.nature.com/articles/nature20607
                • SNAREタンパク質: https://en.wikipedia.org/wiki/SNARE_protein
                • Flipped SNAREs: https://www.science.org/doi/10.1126/science.1084909
                  • 1 hr 58 min
                • Ep 11: Papers speak louder than possessions

                  [2024. 10. 20. 収録]　岡本、本田、松林の３人で、近況、論文、岡本研の立ち上げ、留学生活、テーマ、研究環境など、雑談しました。

                  • ASCB: https://www.ascb.org/
                  • Dr. George Church: https://wyss.harvard.edu/team/core-faculty/george-church/
                  • 森脇さんのエピソード: https://open.spotify.com/episode/27aNJkEi9Rpf4CzPb92oFQ
                  • The Baker Lab Podcast: https://open.spotify.com/show/32pWWpKzOPPgddOBefsofh
                  • Mr. Ian C. Haydon: https://ianhaydon.com/
                  • Dr. Yang Hsia: https://twitter.com/yhsia_ipd
                  • Chai-1: https://www.chaidiscovery.com/blog/introducing-chai-1
                  • HelixFold3: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHelix
                  • Proteinix (ByteDance (TikTokの運営元)のAlphaFold3レプリケート。Trainingコードも含め公開されている): https://github.com/bytedance/Protenix
                  • ChemNet (小分子を含むConformational ensembleを予測できる。なおEmbedされるのは小分子等のグラフ (原子同士のつながり方)のみで、各原子のcoordinateはEmbedされない): https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.09.25.614868v1
                  • 生命分子設計化学研究グループ (岡本研) https://sites.google.com/view/y-okamoto-chemistry/home
                  • ノーベル化学賞関連のSpace (録音) https://x.com/tonets/status/1844001252230955116
                  • 小林直也さん (NAIST): https://researchmap.jp/naoya-kobayashi
                  • Dr. Kathryn Shelley: https://www.linkedin.com/in/kathryn-shelley-b494b9150/?originalSubdomain=uk
                  • Woolfson lab: https://woolfsonlab.wordpress.com/
                  • 新津藍さん: https://researchmap.jp/ai_niitsu
                  • Bond-centric modular design of protein assemblies: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.10.11.617872v1
                  • 小林さんの”I can see the prolines”: https://open.spotify.com/episode/0xn6ThYQp21jKJnRZLRKG5
                  • 岡本のプレプリント
                  • Rationally Grafting A Synthetic Multinuclear Metal Center into a Cytokine: A Dual-Functional Designer Metalloenzyme: https://chemrxiv.org/engage/chemrxiv/article-details/66fe29becec5d6c142ff7bc5
                  • 馬渕拓哉・准教授 (東北大学): https://mabuchigroup.jp/member/
                  • CodonMPNN: https://github.com/HannesStark/CodonMPNN
                  • Rapid protein evolution by few-shot learning with a protein language model https://doi.org/10.1101/2024.07.17.604015
                  • Kejia WuらによるIDRに結合するバインダーデザイン https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.07.15.603480v1 https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.07.16.603789v1
                  • プロリンリッチなペプチドに対するバインダーデザイン: De novo design of modular peptide-binding proteins by superhelical matching https://www.nature.com/articles/s41586-023-05909-9
                  • Dr. Daniel Silva: https://www.ipd.uw.edu/people/daniel-silva/
                  • Dr. Derrick Hicks: https://www.bakerlab.org/members-old/derrick-hicks/
                  • Dr. Will Chen: https://www.linkedin.com/in/will-chenomics/
                  • Kayava: https://www.kayavausa.com/
                  • ノグリラーメン: https://www.nongshim.co.jp/lineup/lineup07_04.html
                  • Dr. David Juergens: https://twitter.com/davejuergens
                  • Lighthouse Roasters: https://lighthouseroasters.com/
                  • Old Bay Seasoning: https://www.mccormick.com/old-bay/products/seasonings-and-sauces/old-bay-seasoning
                  • Cone mazes: https://www.seattlemet.com/travel-and-outdoors/best-corn-mazes-near-me-seattle-washington
                  • QIAcube: https://www.qiagen.com/us/products/discovery-and-translational-research/dna-rna-purification/instruments-equipment/qiacube-connect
                  • 岡本が立ち上げに関わった共通実験室に関するシステム (FRIS CoRE) https://www.fris.tohoku.ac.jp/fris_core/
                  • Dr. Ryan D. Kibler: https://www.bakerlab.org/members-old/ryan-kibler/
                  • 3D-Print Inside of Liquid Gel: https://hypebeast.com/2024/10/coperni-disney-3d-liquid-print-swipe-bag-ss25
                  • Dr. Yannick Rondelez: https://scholar.google.co.jp/citations?user=YicWHk4AAAAJ&hl=en
                  • Dr. Guillaume Gines: https://scholar.google.fr/citations?user=du9znFMAAAAJ&hl=fr
                  • Streamlined digital bioassays with a 3D printed sample changer (収録中Lab on a Chip掲載と触れていたが実際はAnalyst掲載): https://pubs.rsc.org/en/content/articlehtml/2019/an/c9an01744e
                    • 2 hr 12 min
                  • Ep 10: Computer Science Q&A with Yoshitaka Moriwaki

                    概要：Ep 9に引き続き森脇さん(東京科学大)をゲストに迎え、Computer Scienceに関する質問会を行いました。PCのスペックや選定、インストール周り、プログラミング上達法などを教えていただきました。


                    [0:01:00] Q. プログラミング上達するために

                    • 自分が使っているソフトウェアの内部で何がどういう順番で動いているかを追ってみる。具体的には、VSCodeのデバッグ機能等を活用して一行ずつ処理を追いかけてみるなど
                    • 東大のpythonコース
                    • Jupyter notebook　> Google Colaboratoryを使えば無料でGoogleが提供するCPU/GPU上でjupyter notebookをrunできる: https://colab.google/
                    • Visual Studio Code (VS code)
                    • Black Formatter
                    • Ruff (Formatter)
                    • VSCode上でのデバッグのチュートリアル: https://code.visualstudio.com/docs/editor/debugging
                    • ColabFold
                    • GitHub Copilot
                    • GitHub Education (StudentならGitHub Copilotが無料で使える)
                    • Linter (コードの文法ミスをハイライトしてくれる)
                    • 「sshする」= SSH (Secure Shell)というプロトコルでリモートのコンピュータに安全にアクセスするhttps://ja.wikipedia.org/wiki/Secure_Shell

                      • [0:18:53] Q. AlphaFold3をどう見ているか

                      • Dr. Sergey Ovchinnikov: https://x.com/sokrypton
                      • Dr. Roland Dunbrack: https://x.com/RolandDunbrack
                      • AF3のアーキテクチャに関する議論 (Structure module, Diffusion moduleについて)はこちらを参考に: https://www.youtube.com/watch?v=qjFgthkKxcA

                        • [0:27:08] Q. ソフトウェアインストール時のエラーにどう対処するか/環境構築

                        • Python公式推奨はvenvでプロジェクトフォルダごとに仮想環境構築 > 仮想環境内でpip install
                        • StackOverFlow (プログラミングのQ&Aコミュニティサイト)
                          • Pythonで書かれたライブラリが管理されているリポジトリ (多くのpythonライブラリはここからインストールできる)
                          • PyPI (pip install ライブラリ名)
                          • Conda (conda install ライブラリ名)
                            • 標準的なソフトウェアのインストール (pythonに限らず)
                            • Ubuntu -> apt/apt-get install ソフトウェア名、でインストール
                            • Mac -> brew install ソフトウェア名、でインストール
                              • 環境変数パスについて: https://qiita.com/fuwamaki/items/3d8af42cf7abee760a81
                              • whichコマンド
                              • venv
                              • HHblits
                              • HH-suite
                              • CUDA, jaxがうんぬん、のissue: https://github.com/YoshitakaMo/localcolabfold/issues/210
                              • homebrew
                              • 森脇さんがhomebrewでインストールできるようにしたソフトウェアの例 (PyMOL): https://qiita.com/Ag_smith/items/58e917710c4eddab46ee
                              • Ubuntu (Linuxのディストリビューション(種類)の一つ)

                                • [0:56:21] Q. PDBファイルの操作方法

                                • 結局PDBファイルの中の情報 (各原子の三次元座標など)を直接テキストファイルとして操作するのが間違いない
                                • PyRosetta
                                • PyMOL以外でGUIベースでPDBファイルを操作できるソフトウェア
                                • ChimeraX
                                • CueMol http://www.cuemol.org/ja/

                                  • [1:02:50] Q. 導入するPCのスペック

                                  • AlphaFold/ColabFoldを使う文脈であれば、VRAMの数値が高いGPUであるほど大きなタンパク質の構造予測ができるので、VRAMは(予算の範囲内で)できるだけ高いものを買うのがよい (現状だとVRAM 24 GBのRTX4090とか。そのうちRTX5000番台が出たらそっち？)
                                  • MDはGPUで動くようになってきているのでGPUのVRAMが重要
                                  • QMMMはGPUへの対応がおそらくあまり進んでいないのでCPUとRAMの方が重要
                                  • VRAM (GPUのメモリ)とRAM (汎用メモリ)の違い: https://www.lenovo.com/jp/ja/articletop/pc/vram/?orgRef=https%253A%252F%252Fwww.google.com%252F&srsltid=AfmBOop3zENGr0gXomwKod5r9DatUzRwHJb4tTBNCPAfL_3yfazlBUfl
                                  • PCPartsPicker

                                    • [1:12:49] Q. 機械学習・ディープラーニングの基礎の習得

                                    • すでに論文になっているモデルを動かしてみて、ちょっと条件変えてトレーニングしてみてどうなるかみてみる
                                    • Attention in transformers, visually explained: https://www.youtube.com/watch?v=eMlx5fFNoYc
                                    • 総説”AlphaFold2までのタンパク質立体構造予測の軌跡とこれから” 森脇 由隆 https://www.jstage.jst.go.jp/article/jsbibr/3/2/3_jsbibr.2022.3/_html/-char/ja
                                    • AFDesign (in ColabDesign)
                                    • ゼロから作るDeep Learning

                                      • [1:17:18] Q. 勉強時間の捻出方法

                                      • Dr. Sergey Ovchinnikov https://x.com/sokrypton
                                      • Sergeyさんによる言語モデル (ESM2)トレーニングtutorial : https://github.com/sokrypton/roscon2024
                                      • 石谷隆一郎先生: https://cddlab.io/member/ishitani.html

                                        • [1:21:30] Q. LocalColabFoldでMSAを使い回せるか

                                        • スパコンがあればできる
                                        • 名古屋大学のスパコン「不老」: https://icts.nagoya-u.ac.jp/ja/sc/overview.html
                                        • MMseqs2 (ColabFoldでMSA作る際に使用する配列検索・クラスタリングソフトウェア)

                                          • [1:25:45] Q. ジョブスケジューラの選択について

                                          • 複数の計算機を使っている際に (=クラスターコンピュータ)空いている計算機を見つけてジョブを割り振ってくれるソフトウェア
                                          • Slurm
                                          • Torque
                                            • 1 hr 30 min

                                          About 分子デザインはじめました

                                          From the publisher's feed

                                          このpodcastは、さまざまな形で分子デザインに携わるメンバーが分子デザインについてゆるく語りつつ情報発信する番組です。タンパク質デザインや核酸 (DNA/RNA)デザインが主なトピックです。