Tohru Terada 研究室
主宰者：Tohru Terada
東京大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、タンパク質の構造と機能の関係を明らかにすることを中心に研究を進めています。生物が作り出すタンパク質は、その立体構造によって化学反応の仲立ちをしたり、情報伝達に関わったりしています。研究室では、X線結晶構造解析や電子顕微鏡などの実験手法と、計算機を用いた構造予測・分子動力学シミュレーションを組み合わせることで、これらの分子メカニズムを詳細に解き明かしています。
特に、新規酵素の触媒反応メカニズムの解明に力を入れています。抗生物質の合成経路に関わる酵素、糖を分解する酵素、窒素を含む化学構造を作る酵素など、医療や産業応用につながる多様な酵素の構造と動作原理を調べています。また、膜タンパク質の信号伝達の仕組みや、ストレス時に細胞内で形成される液液相分離体といった、より複雑な生命現象も研究対象としています。
さらに研究室では、機械学習やテンソルフローなどの最新の計算技術を駆使して、大量に蓄積されたタンパク質配列データから、未知のタンパク質の機能を予測する手法の開発にも取り組んでいます。実験と理論計算の融合により、タンパク質の謎を多角的に追究する研究室です。
※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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研究成果（55 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1021/acs.jpcb.6c02034.s001
- DOI: https://doi.org/10.1021/acs.jpcb.6c02034
- DOI: https://doi.org/10.64898/2026.05.02.722384
- DOI: https://doi.org/10.64898/2026.04.22.720067
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.bpj.2025.11.1534
- DOI: https://doi.org/10.1128/spectrum.00235-26
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jbc.2026.111293
- DOI: https://doi.org/10.34133/csbj.0149
- [2025] Ancestral sequence reconstruction as a tool for structural analysis of modular polyketide synthasesDOI: https://doi.org/10.1038/s41467-025-62168-0
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- DOI: https://doi.org/10.1021/acs.jcim.5c02398
- DOI: https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2025-zvkqk
- DOI: https://doi.org/10.1002/anie.202505851
- DOI: https://doi.org/10.1002/ange.202505851
- DOI: https://doi.org/10.1093/nar/gkaf154
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.bpj.2024.11.856
- DOI: https://doi.org/10.1039/d4sc08319a
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jbc.2025.110731
- DOI: https://doi.org/10.1021/jacs.5c08367
- DOI: https://doi.org/10.1002/1873-3468.15068
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-024-55265-z
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41557-024-01687-7
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.csbj.2024.11.028
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.compbiolchem.2022.107744
- DOI: https://doi.org/10.1128/aem.00835-22
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-15316-1
- DOI: https://doi.org/10.1093/bbb/zbac064
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-022-29563-3
- DOI: https://doi.org/10.1021/jacs.1c13074
- DOI: https://doi.org/10.1126/scisignal.abg6941
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-022-34930-1
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41477-022-01289-6
- DOI: https://doi.org/10.1002/anie.202111217
- DOI: https://doi.org/10.1002/ange.202111217
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2021.e07953
- DOI: https://doi.org/10.1126/sciadv.abf8864
- DOI: https://doi.org/10.1021/acs.jcim.1c00134
- DOI: https://doi.org/10.1038/s42003-021-01705-1
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-021-83532-2
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.isci.2021.103525
- [2021] Methods for analyzing next-generation sequencing data XVII. The Future of Bioinformatics Education.DOI: https://doi.org/10.4109/jslab.32.129
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jbc.2021.101324
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