Updated on 2025/03/16

写真a

 
CHIKENJI, George
 
Organization
Graduate School of Engineering Applied Physics 3 Assistant Professor
Graduate School
Graduate School of Engineering
Undergraduate School
School of Engineering Physical Science and Engineering
Title
Assistant Professor

Degree 1

  1. Doctor of Science ( 2002.4   Osaka University ) 

Research Areas 1

  1. Others / Others  / Biophysics

Current Research Project and SDGs 5

  1. タンパク質のデノボデザイン

  2. タンパク質の構造バイオインフォマティクス

  3. 計算生物学

  4. protein structure prediction

  5. 機械学習のタンパク質科学への応用

Research History 5

  1. Assistant Professor, Department of Computational Science and Engineering, Graduate School of Engineering, Nagoya University

    2007.4

      More details

    Country:Japan

  2. Reseach Assosiate, Department of Computational Science and Engineering, Graduate School of Engineering, Nagoya University

    2005.8 - 2007.3

      More details

    Country:Japan

  3. Postdoctoral Fellow of MEXT Japan

    2005.4 - 2005.7

      More details

    Country:Japan

  4. Postdoctoral Research Fellow of the Japan Society for the Promotion of Science

    2002.4 - 2005.3

      More details

    Country:Japan

  5. Predoctoral Research Fellow of the Japan Society for the Promotion of Science (DC1)

    1999.4 - 2002.3

      More details

    Country:Japan

Education 3

  1. Osaka University   Graduate School, Division of Natural Science   Department of Physics

    1999.4 - 2002.3

      More details

    Country: Japan

  2. Osaka University   Graduate School, Division of Natural Science   Department of Physics

    1997.4 - 1999.3

      More details

    Country: Japan

  3. Tokyo Metropolitan University   Faculty of Science   Department of Physics

    1993.4 - 1997.3

      More details

    Country: Japan

Professional Memberships 2

  1. Protein Science Society of Japan

  2. * The Biophysical Society of Japan

 

Papers 26

  1. Protein superfolds are characterised as frustration-free topologies: A case study of pure parallel β-sheet topologies Reviewed

    Hiroto Murata, Kazuma Toko, George Chikenji

    PLoS Computational Biology   Vol. 20 ( 8 )   2024.8

     More details

    Authorship:Last author, Corresponding author   Language:English   Publishing type:Research paper (scientific journal)  

    DOI: 10.1371/journal.pcbi.1012282

    Web of Science

    PubMed

  2. Exploration of novel & alpha;& beta;-protein folds through de novo design Reviewed International journal

    Minami Shintaro, Kobayashi Naohiro, Sugiki Toshihiko, Nagashima Toshio, Fujiwara Toshimichi, Tatsumi-Koga Rie, Chikenji George, Koga Nobuyasu

    NATURE STRUCTURAL & MOLECULAR BIOLOGY   Vol. 30 ( 8 ) page: 1132 - +   2023.8

     More details

    Language:English   Publishing type:Research paper (scientific journal)  

    DOI: 10.1038/s41594-023-01029-0

    Web of Science

  3. The Structural Rule Distinguishing a Superfold: A Case Study of Ferredoxin Fold and the Reverse Ferredoxin Fold Invited Reviewed

    Nishina Takumi, Nakajima Megumi, Sasai Masaki, Chikenji George

    MOLECULES   Vol. 27 ( 11 )   2022.6

     More details

    Authorship:Last author, Corresponding author   Language:English   Publishing type:Research paper (scientific journal)  

    DOI: 10.3390/molecules27113547

    Web of Science

  4. The register shift rules for βαβ-motifs for de novo protein design Reviewed

    Hiroto Murata, Hayao Imakawa, Nobuyasu Koga, George Chikenji

    PLoS ONE   Vol. 16 ( 8 ) page: e0256895   2021

     More details

    Authorship:Last author, Corresponding author   Language:English  

    DOI: 10.1371/journal.pone.0256895

    Web of Science

  5. MICAN-SQ: a sequential protein structure alignment program that is applicable to monomers and all types of oligomers Reviewed

    Shintaro Minami, Kengo Sawada, Motonori Ota, and George Chikenji

    Bioinformatics   Vol. 34 ( 19 ) page: 3324 - 3331   2018.10

     More details

    Authorship:Last author, Corresponding author   Language:English   Publishing type:Research paper (scientific journal)  

    DOI: 10.1093/bioinformatics/bty369

    Web of Science

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Books 1

  1. Statistical Analysis of Walker-A Motif-Containing β-α-β Supersecondary Structures in the Protein Data Bank

    Koya Sakuma, George Chikenji & Motonori Ota( Role: Joint author)

    Springer Nature  2024.11 

     More details

    Total pages:14   Language:English Book type:Scholarly book

Presentations 20

  1. AIを利用したタンパク質デザインの有効性と限界:左巻きβαβモチーフを含むタンパク質のデノボデザインを例題にして Invited

    千見寺浄慈

    第24回日本蛋白質科学会年会  2024.6.13 

     More details

    Event date: 2024.6

    Language:Japanese   Presentation type:Oral presentation (invited, special)  

    Venue:札幌  

  2. デザインしやすいタンパク質フォールドの条件探索と新規フォールドタンパク質デザイン Invited

    千見寺浄慈

    スーパーコンピュータワークショップ2023 「 シミュレーション、インフォマティクス、AIによる生体分子科学の最前線」  2024.1.15 

     More details

    Event date: 2024.1

    Language:Japanese   Presentation type:Oral presentation (invited, special)  

    Venue:自然科学研究機構 岡崎コンファレンスセンター  

  3. 物理的にデザイン可能なタンパク質フォールドの条件:立体構造データベース解析による知識抽出 Invited

    千見寺浄慈

    第19回日本蛋白質科学会年会  2019.6.26 

     More details

    Event date: 2019.6

    Language:Japanese   Presentation type:Oral presentation (invited, special)  

  4. タンパク質の立体構造予測問題を解決した人工知能『AlphaFold』 Invited

    千見寺浄慈

    高校生のための化学講座 「AI 時代の化学」 〜ノーベル化学賞「AlphaFold」を解説する〜  2024.12.15  日本化学会東海支部

     More details

    Event date: 2024.12

    Language:Japanese  

    Venue:静岡県浜松市  

  5. β-α−βモチーフにおけるレジスタシフトの非対称性

    千見寺浄慈,南慎太朗,古賀信康

    第18回日本蛋白質科学会年会 

     More details

    Event date: 2018.6

    Language:Japanese   Presentation type:Poster presentation  

    Venue:朱鷺メッセ   Country:Japan  

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Research Project for Joint Research, Competitive Funding, etc. 1

  1. 立体構造予測からのタンパク質立体構造構築原理の探求

    2006

KAKENHI (Grants-in-Aid for Scientific Research) 5

  1. Principles of genome dynamics and DNA functions

    Grant number:22H00406  2022.4 - 2027.3

    Grants-in-Aid for Scientific Research  Grant-in-Aid for Scientific Research (A)

      More details

    Authorship:Coinvestigator(s) 

  2. 物理的に設計可能な蛋白質フォールド空間の解明:理論と実験的検証

    Grant number:19H03166  2019.4 - 2022.3

    千見寺 浄慈

      More details

    Authorship:Principal investigator 

    Grant amount:\17290000 ( Direct Cost: \13300000 、 Indirect Cost:\3990000 )

    本研究は、「タンパク質の天然構造として存在することができる条件」を明らかにする事を目指すものである。これを理解するための戦略として具体的には、例題として4本βストランドからなるフォールドを対象にし、以下の二つの課題に取り組む。
    (1) 物理的に設計可能なフォールドの条件を、データベース解析、シミュレーション、および理論を用いて明らかにする。
    (2) 本研究で提案する設計可能なフォールドの条件の妥当性を批判的に検証するために、設計可能と予測されたフォールドの中で、データベースに未だ存在しないフォールドをもつタンパク質を合理設計し、実際に合成し構造決定まで行う。
    タンパク質立体構造データベース解析を行い、平行βシートのレジスタシフトに関する経験的ルール(ネガティブレジスターシフトは禁止されているようにみえる、といったことや、βストランド間を繋ぐループの形状によって頻出するレジスタシフトが異なること、など)の発見した。
    次いで、ペプチドの全原子モデルを用いた網羅的構造探索によって、それらの経験則が進化による偶然であることを否定し、物理的な帰結であることを示す事ができた。さらに、これらのルールを用いると、全てのルールを満たす事ができるフラストレーションのないフォールドと、全てのルールを満足する事ができないフラストレーションのあるフォールドがある事がわかった。
    興味深いことに、データベース中で頻出するフォールドは全てフラストレーションのないものであり、データベース中で存在しないもの、あるいはレアなものはフラストレーションがある事がわかった。このことから、タンパク質フォールドのデザインしやすさはフラストレーションで決定されるという仮説を立てた。
    この仮説の妥当性を検証するために、4本βストランドからなる全てのフォールドの中から、データベース中に存在しないが、フラストレーションのないフォールドを全て特定し、実際に合理的デザインおよび実験的検証を行った。予備的な実験結果として、いくつかのターゲットに対しては、目標通りの構造をもつ人工タンパク質が設計できたことを支持するデータが得られた。
    令和元年度に到達目標である平行βシートタンパク質に対するデザイン可能性を判定する理論を構築することができた。また、この理論に基づき物理的に設計可能は新規βシートフォールドを予測し、そのいくつかに対して予備的な実験を行なうことができた。
    今後は、前年度の研究で明らかとなった物理的にデザイン可能なフォールドの条件に基づき、物理的にデザイン可能な新規フォールドを特定し、実際に合理的デザイン、および合成・実験し、構造決定までを試みる。
    具体的には、4本βストランドからなるβシートフォールドの理論的に可能な全てのパターン96個の中から、タンパク質立体構造データベースに存在しないものを特定する。次いで、その中から我々の理論で物理的にデザイン可能なものを特定する。それら全てに対して、実験的に構造決定するところまでを目指す。また、実験結果を理論にフィードバックし、より完成度の高い理論構築を行う。

  3. 既知フォールドの再配線による新規フォールド予測法の開発

    2016.4 - 2019.3

    科学研究費補助金  基盤研究(C)

      More details

    Authorship:Principal investigator 

  4. フラグメントアセンブリ法の逆発想による新規フォールド予測法の開発

    2011.4 - 2014.3

    科学研究費補助金  若手研究(B)

    千見寺浄慈

      More details

    Authorship:Principal investigator 

  5. 局所配列の物理化学に着目したタンパク質の立体構造予測の研究

    2008

    科学研究費補助金  若手研究(B),課題番号:20770120

    千見寺 浄慈

      More details

    Authorship:Principal investigator 

 

Teaching Experience (On-campus) 15

  1. Exercises in Applied Physics 4

    2022

  2. Physical Science and Engineering Tutorial 4a

    2021

  3. Physical Science and Engineering Tutorial 3b

    2021

  4. 物理工学演習4a

    2020

  5. 応用物理学演習第4

    2018

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Social Contribution 1

  1. タンパク質の立体構造予測問題を解決した人工知能『AlphaFold』

    Role(s):Lecturer

    日本化学会東海支部   化学への招待 高校生のための化学講座 「AI 時代の化学」 〜ノーベル化学賞「AlphaFold」を解説する〜  2024.12