ゼミナール講演
日時 平成16年4月23日(金)3限 (13:30 -- 15:00)
場所 Ｌ１
名前 鷲尾 尊規
講演題目 ５種の完全長cDNA を用いた選択的スプライシングの比較解析
概要
ヒトのゲノムが解読され、当初10万個以上と予想されていたヒト遺伝子はたった35000個だったことが明らかになった。 この予想以上に少ない遺伝子でどのようにして複雑なヒトというシステムを形作っているのかが大きな謎となった。 そして、「選択的スプライシング」という、ひとつの遺伝子から複数のたんぱく質を生み出すメカニズム世界中の関心が寄せられるようになってきた。 現在、ヒト、マウス、アラビドプシス、イネ、ショウショウバエの5種類の完全長cDNAが公開されており、これらとゲノム配列や発現プロファイルとをあわせることによって真核生物の複雑な選択的スプライシングのメカニズムの解明を試みている。今回は選択的スプライシングを制御する仕組みをコンピューターで予測した結果と、今後の研究計画について紹介する。
名前 Md. Altaf-Ul-Amin
講演題目 The Properties of Protein-Protein Interaction Networks and Its Use in Protein Function and Protein Complex Prediction
概要
Many systems in nature can be represented as networks, which are structures consisting of nodes or vertices connected by links or edges. Recently there has been much interest in attempting to model large-scale real-world networks. Random graph, small-world and scale-free models are well known network models. Some studies suggest that protein-protein interaction (PPI) networks are scale-free networks. The degree distribution of PPI networks usually resembles to that of the scale-free networks but contrary to random scale-free networks, PPI networks have higher clustering coefficients around specific regions, which represent protein complexes. Therefore, a global model for a PPI network is not yet final. However, PPI networks can be utilized to predict protein functions and protein complexes, which has been an important task in the post-genomic era. In this lecture, we will discuss network models and the properties of PPI networks, a method to predict protein functions based on k-core clustering and a density-periphery based clustering algorithm that can automatically detect protein complexes in large PPI networks.
名前 北野 健
講演題目 タンパク質のＸ線結晶解析と構造生物学
概要
タンパク質の分子機能を理解するためには，原子レベルでの立体構造解析が不可欠である。なぜなら，タンパク質は，3次元立体構造を形成して初めて，その機能，すなわち分子認識や触媒作用などの活性を獲得するのであり，これを，アミノ酸配列から予測することは極めて困難であるからである。本講演では，近年，著しい成長を遂げている「構造生物学」の最先端を紹介し，その研究のために不可欠な技術であり，演者が専門とする，「Ｘ線結晶解析法」を紹介する。また，情報生命科学の応用が期待されている，構造生物学による新しい医薬研究についても考える。