共同研究論文が公開されました

早川と共同研究者の中迎博士（理化学研究所CSRSメタボローム情報研究チーム）の共同研究の成果がBioinformatics Advancesに論文として公開されました。

自然界の天然物には多様な構造を持つペプチド天然物が膨大に存在していますが、特殊なアミノ酸構造を含むなどの構造多様性のために未知のペプチド天然物の同定は困難でした。本研究では質量分析で網羅的に同定した天然ペプチドを教師データとした機械学習により広範なペプチド天然物の液体クロマトグラフィ上での挙動を予測するモデルを構築しました。この予測モデルを利用することで未知のペプチド天然物の発見につながることが期待されます。

Nakamukai S, Hayakawa E, Mori T, Ise Y, Hirai MY, Arita M. Retention order prediction of peptides containing non-proteinogenic amino acids. Bioinform Adv. 2025 Oct 8;5(1):vbaf246. doi: 10.1093/bioadv/vbaf246. PMID: 41293318; PMCID: PMC12643230.

https://academic.oup.com/bioinformaticsadvances/article/5/1/vbaf246/8277548

https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41293318/