Journal of Computer Chemistry, Japan
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研究論文
量子化学計算による植物が生産するUV-B防御物質の物性値予測
桑畑 和明佐久間 柚衣川島 雪生福島 敦史長嶋 雲兵草野 都立川 仁典
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2019 年 18 巻 2 号 p. 108-114

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抄録

植物は自らがおかれた環境に適応するため,様々な防御物質を生産する.このような環境ストレスに関する防御物質の中で,二次代謝物は植物種により多種多様な化合物構造を有することが知られている.しかし,その重要性を解明するために必要な化合物に関する物性情報は,文献から得られる実測値が大部分である.さらに,これらはアナログデータが多くを占めることから,人手による文献検索により収集せざるを得ないのが現状である.本作業には膨大な時間がかかるため,これにとって代わる化合物物性予測法の開発が急務である.一方,量子化学計算を用いることにより化合物の構造情報から物性値を予測することが可能である.しかしながら,代謝物の実測値を予測するために,どの程度の計算精度が必要かという点に関しては十分な情報が得られていない.よって本研究では,植物二次代謝物が示す物性の実測値予測の精度向上のための計算手法を開発することを目的とした.植物二次代謝物は共役系を有する分子が多いため,紫外可視吸収スペクトル (UVスペクトル) はそれぞれの二次代謝物有する化学構造と相関性を示すことが知られている.このことから,二次代謝物が有する特徴量としてUVスペクトルデータに着目した.植物科学研究で用いられるモデル植物のひとつであるシロイヌナズナが生産する二次代謝物群のうち,紫外線ストレス条件下で蓄積する代表的な防御物質6種類に対し,半経験的分子軌道計算で物性予測値を得た.さらに,筆者らが補正を加えることによって求めたUVスペクトルの吸収極大値を文献の実測値と比較した.その結果,本研究で開発した手法は多大な計算能力を必要とせず,各化合物における紫外可視吸収極大波長の実測値を十分予測可能であることが判明した.以上のことから,本手法は,植物二次代謝物の化合物情報が入手できれば簡便に物性予測が可能であると考えられる.

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© 2019 日本コンピュータ化学会
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