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生命・医科学アプリインターフェース基盤開発ユニット（杉田）

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ユニットリーダー　杉田 有治

（すぎた ゆうじ）

1998
京都大学大学院理学研究科化学専攻博士課程修了
1998
岡崎共同研究機構分子科学研究所助手
2002
東京大学分子細胞生物学研究所講師
2007
理化学研究所　杉田理論生物化学研究室准主任研究員
2010
理化学研究所　計算科学研究機構(AICS)（現在：計算科学研究センター(R-CCS)）粒子系生物物理研究チームチームリーダー（現職）
2011
理化学研究所　生命システム研究センター（現在：生命機能科学研究センター）分子機能シミュレーション研究チーム　チームリーダー（現職）
2012
理化学研究所　杉田理論分子科学研究室　主任研究員（現職）
2024
理化学研究所　計算科学研究センター(R-CCS)　副センター長（現職）
2024
理化学研究所　計算科学研究センター(R-CCS)　AI for Scienceプラットフォーム部門　生命・医科学アプリインターフェース基盤開発ユニット　ユニットリーダー（現職）

キーワード

  • 統合モデリング
  • データ同化
  • 分子動力学シミュレーション

研究概要

生体高分子の構造とダイナミクスは生命活動の維持を担っているだけでなく疾患にも関連していることが多く、それらの詳細を観察し理解することは重要です。我々は、近年発達している強力な実験手法であるHigh-Speed AFMやCryo-EM/ET、最先端の顕微鏡技術などで得られる画像データと、生体高分子の立体構造などを組み合わせるためのAI基盤技術を開発し、計測データと生体分子構造・ダイナミクスを組み合わせるためのアプリインターフェイスやワークフロー技術を開発しています。さらに、高性能計算による科学研究のために開発されたソフトウェアとAIを結びつけるためのアプリインターフェイス基盤を開発しています。

主要論文

  • J. Jung, K. Yagi, C. Tan, H. Oshima, T. Mori, I.Yu, Y. Matsunaga,C. Kobayashi, S. Ito, D. Ugarte La Torre, Y. Sugita
    "GENESIS 2.1: High-Performance Molecular Dynamics Software for Enhanced Sampling and Free-Energy Calculations for Atomistic, Coarse-Grained, and QM/MM models",
    J. Phys. Chem. B. (2024) in press.
  • J. Jung, C. Tan, Y. Sugita
    "GENESIS CGDYN: large-scale coarse-grained MD simulation with dynamic load balancing for heterogeneous biomolecular systems",
    Nature Comm. 15, 3370 (2024)
  • C. Tan, J. Jung, C. Kobayashi, D. Ugarte, S. Takada, Y. Sugita
    "Implementation of residue-level coarse-grained models I GENESIS for large-scale molecular dynamics simulations",
    PLoS Comp. Biol. 18, e1009578 (2022)
  • Y. Matsunaga, M. Kamiya, H. Oshima, J. Jung, S. Ito, and Y. Sugia*
    “Use of multistate Bennett acceptance ratio method for free-energy calculations from enhanced sampling and free-energy perturbation”,
    Biophysical Reviews 14, 1503-1512 (2022).
  • Y. Matsunaga, and Y. Sugita*
    “Use of single-molecule time-series data for refining conformational dynamics in molecular simulations”,
    Current Opinion in Structural Biology 61, 153-159 (2020).
  • Y. Matsunaga, and Y. Sugita*,
    “Linking time-series of single-molecule experiments with molecular dynamics simulations by machine learning”,
    eLife 7, e32668 (2018).
  • Y. Matsunaga, and Y. Sugita*,
    “Refining Markov State Models for conformational dynamics using ensemble-averaged data and time-series trajectories”,
    The Journal of Chemical Physics 148, 241731 (2018).

関連リンク

粒子系生物物理研究チーム