演題：Playing with Ring Strain, Unconventional Chemistry of 4-membered Heterocycles.
日時：2024年3月8日(金) 16：20－18：00
会場：西早稲田キャンパス 63号館2階05会議室（原富太郎記念会議室）
講師：Tibor Sóos（Research Centre for Natural Sciences・Head of Organocatalysis Research Group）
対象：学部生・大学院生、教職員、学外者、一般の方
参加方法：入場無料、直接会場へお越しください。
主催：先進理工学部 応用化学科
問合せ：早稲田大学 理工センター 総務課
TEL：03-5286-3000
While antisense oligonucleotide and aptamer drugs have been on the market since the 2000s, it was not until the development of SARS-CoV2 mRNA vaccines employed to fight against the COVID-19 pandemic that RNA-based therapeutics attracted the attention of the general public.
In contrast, because of their immense potential—not only for medical applications but for basic biological research and biotechnology—RNA engineering has been on the scientific forefront for decades. As such, there is a tremendous interest in revolutionizing current approaches for designing RNA sequences. Remarkably, there is still no versatile computational platform for functional RNA design. Most existing approaches function by reconstructing specific secondary structures or are restricted to particular types of sequences, such as CRISPR gRNA, mRNA, or specific riboswitches. Since these traditional approaches typically depend on predicting and optimizing RNA secondary structures, their accuracy is inherently constrained by structural prediction and optimization algorithms. A novel approach was thus necessary to avoid these limitations and produce powerful and robust computational methods to construct RNA with desired functions.
The research team aimed to avoid these problems by focusing on RNA families, which are sequence groups with thousands of functional RNAs endowed with identical functions. Even with only a few hundred sequences, multiple sequence alignment can create a consensus secondary structure from which new sequences can be generated. As this computational platform theoretically works with any functional RNA families, the researchers named their deep generative model the RNA family sequence Generator, or RfamGen, which is the world’s first deep generative model for functional RNA design.
RfamGen combines two approaches: (1) covariance model and (2) variational autoencoder. The covariance model is a type of statistical framework for RNA alignment and consensus secondary structure that quantitatively evaluates variations of sequence and structure. Meanwhile, the variational autoencoder is a deep generative model with an internal representation called “latent space” to mitigate the complexity associated with exploring the exponentially vast sequence space for the optimization of RNA sequences. By leveraging these two concepts, the researchers generated a system that learns sequence and structural information to explore new RNA designs logically, a feat that has never been done previously.
The team first compared RfamGen, which considers both alignment and secondary structural information, with models accounting for either alignment or secondary structural information, or neither.
For the 18 RNA families tested (each with alignments comprised of at least 10,000 sequences), RfamGen showed a significantly improved ability to generate high-quality RNA sequences. Furthermore, the researchers also tested RfamGen’s capabilities when restricted to a limited number of input sequences from which to learn. Despite only being trained on 500 input sequences, RfamGen successfully generated RNA sequences with high scores, thus demonstrating its efficient generative capacity.
The researchers next trained RfamGen using 629 RNA families in total, each with at least 100 sequences from the Rfam database, and found RfamGen performs substantially better compared to other systems. The researchers, furthermore, evaluated how well generated RNA sequences function by randomly synthesizing several RNA sequences generated from training it with a diversity of self-cleavage ribozymes and from random sampling a covariance model. Notably, the sequences generated by RfamGen showed enzymatic activity, while the randomly sampled sequences did not, indicating RfamGen learned important features essential for functionality from the training data.
Lastly, the research team utilized the ligand-dependent self-cleavage activity of the glmS ribozyme as a comparative platform to benchmark generated sequences by RfamGen to natural glmS sequences. They first trained RfamGen using about 500 natural glmS ribozyme sequences and sampled the “latent space” to obtain 1,000 generated sequences. Using a massively parallel assay, they tested these 1,000 generated sequences, 761 natural sequences in the glmS ribozyme family (RF00234), and 100 sequences with kinetic measurements from a previous report. Not only did the team observe the generated sequences to possess a similar distribution of cleavage kinetics as natural sequences, but remarkably found that generated sequences showed higher cleavage rates compared to natural sequences, thus suggesting RfamGen successfully generates high-quality sequences with comparable or higher efficiency than some natural sequences.
The golden age of RNA-based bioengineering is on the horizon. By constructing this deep generative model for functional RNA design, the research team believes RfamGen will be a fundamental driving force to propel RNA biology into a new era and enable discoveries and applications based on RNA.
Nature Methods
Deep generative design of RNA family sequences
Shunsuke Sumi1,2,3, Michiaki Hamada3,4,5,*, Hirohide Saito1,*
* : Corresponding authors
演題：Complex quantum scenarios in waveguide QED
日時：2024年2月１３日(火) 16：30―18：10
会場：西早稲田キャンパス 55号館N棟2階 物理応物会議室
講師：Pascazio, Saverio (Professor Bari University, Italy)
対象：学部生・大学院生、教職員、学外者、一般の方
参加方法：入場無料、直接会場へ
主催：先進理工学部 物理学科
問合せ：早稲田大学 理工センター 総務課
TEL：03-5286-3000
演題：Design and Preparation of Eco-compatible Catalysts for Organic Chemistry
日時：2024年2月7日(水) 16：00－17：40
会場：西早稲田キャンパス 62号館大会議室
講師：Armelle Ouali（CNRS Research director,Institute Charles Gerhardt Montpellier,University of Montpellier）
対象：学部生・大学院生、教職員、学外者、一般の方
参加方法：入場無料、直接会場へお越しください。
主催：先進理工学部 応用化学科
問合せ：早稲田大学 理工センター 総務課
TEL：03-5286-3000
演題：バクテリオファージ合成改変の20年
日時：2024年3月23日(土)10：00 – 11：40
会場：オンライン（Zoom）による開催
参加希望者は常田 [email protected] へ連絡
講師：安藤 弘樹（岐阜大学大学院医学系研究科 特任准教授）
対象：学部生・大学院生、教職員、学外者、一般の方
参加方法：入場無料、直接会場へお越しください。
主催：早稲田大学 先進理工学部 生命医科学科
問合せ：早稲田大学 理工センター 総務課
TEL：03-5286-3000
演題：モジュラス付きモチーフ理論と最新の進展
日時：2月 28日(水) 14:00-16:00
会場：西早稲田キャンパス 56号館103・104室
講師：宮﨑 弘安（NTT基礎数学研究センタ 研究主任）
対象：学部生・大学院生、教職員、学外者、一般の方
参加方法：入場無料、直接会場へお越しください。
主催：基幹理工学部 数学科
問合せ：早稲田大学 理工センター 総務課
TEL：03-5286-3000
関連リンク：https://sites.google.com/view/daisuuwakate2023
演題：3次元Fano多様体の分類について
日時：2月 29日(木) 14:00-16:00
会場：西早稲田キャンパス 56号館103・104室
講師：髙木 寛通（学習院大学理学部数学科教授）
対象：学部生・大学院生、教職員、学外者、一般の方
参加方法：入場無料、直接会場へお越しください。
主催：基幹理工学部 数学科
問合せ：早稲田大学 理工センター 総務課
TEL：03-5286-3000
関連リンク：https://sites.google.com/view/daisuuwakate2023
演題：Atomic structures of SWNTs and DWNTs from FC-CVD synthesis
日時：2024年1月26日(金)15：00－16：40
会場：西早稲田キャンパス 55号館S棟610室
講師：Esko I. Kauppinen（Professor Aalto University）
対象：学部生・大学院生、教職員、学外者、一般の方
参加方法：入場無料、直接会場へお越しください。
主催：先進理工学部 応用化学科
問合せ：早稲田大学 理工センター 総務課
TEL：03-5286-3000
（リンク先ＵＲＬ）
https://noda.w.waseda.jp/seminar-j.html
演題：Smart Soft Materials with Multiscale Architecture and Dynamic Surface Topographies
日時：2024年1月24日(水) 10:40-12:20
会場：西早稲田キャンパス 55号館N棟1階第1会議室
講師：Luyi Sun Professor (University of Connecticut)/Visiting Professor (Univ of Tokyo)
対象：学部生・大学院生、教職員、学外者、一般の方
参加方法：入場無料、直接会場へ
主催：基幹理工学部 機械科学・航空宇宙学科
問合せ：早稲田大学 理工センター 総務課
TEL：03-5286-3000
演題：Some degenerate non local operators: regularity and qualitative properties
日時：2024年1月27日(土) 16：10―17：50
会場：西早稲田キャンパス 55号館N棟1階第２会議室
講師：Isabeau Birindelli (full professor at Sapienza University of Roma)
対象：学部生・大学院生、教職員、学外者、一般の方
参加方法：入場無料、直接会場へ
主催：先進理工学部 応用用物理学科
問合せ：早稲田大学 理工センター 総務課
TEL：03-5286-3000
演題：芳香族アセチレンからの共役ポリマーの合成と機能設計
日時：2024年1月19日(金) 16：00－17：40
会場：西早稲田キャンパス 55号館S棟510室
講師：金子 隆司（新潟大学教授）
対象：学部生・大学院生、教職員、学外者、一般の方
参加方法：入場無料、直接会場へお越しください。
主催：先進理工学部 応用化学科
問合せ：早稲田大学 理工センター 総務課
TEL：03-5286-3000
総合機械工学科向けの社会文化領域コース進入説明会を、2024年1月11日 (木) にオンラインで開催します。関心のある学生は、以下のポスターおよび社会文化領域ウェブサイト上の情報をよく確認し、必要な手続きをとってください。
演題：Chemical modification revives nitroxide radicals in catalysis and energy storage
日時：2024年1月22日(月)10：00－11：40
会場：西早稲田キャンパス 55号館S棟610教室
講師：Zhongfan Jia（フリンダース大学准教授）
対象：学部生・大学院生、教職員、学外者、一般の方
参加方法：入場無料、直接会場へお越しください。
主催：先進理工学部 応用化学科
問合せ：早稲田大学 理工センター 総務課
TEL：03-5286-3000
演題：新規運動指標エクササイズゲージの確立と革新的運動模倣薬の創製に向けて
日時：2024年3月1日(金)17：00 – 19：00
会場：早稲田大学 TWIns 生命医科学会議室 02C201
講師：岩部 真人（日本医科大学医学部 教授）
対象：学部生・大学院生、教職員、学外者、一般の方
参加方法：入場無料、直接会場へお越しください。
主催：早稲田大学 先進理工学部 生命医科学科
問合せ：早稲田大学 理工センター 総務課
TEL：03-5286-3000
演題：ピリジン系天然アミノ酸類の構築とバイオマーカー研究
日時：2024年3月1日(金) 16：30－18：10
会場：西早稲田キャンパス 55号館 N棟1階 第二会議室
講師：臼杵 豊展（上智大学 理工学部 物質生命理工学科 教授）
対象：学部生・大学院生、教職員、学外者、一般の方
参加方法：入場無料、直接会場へお越しください。
主催：先進理工学研究科 化学・生命化学専攻
問合せ：早稲田大学 理工センター 総務課
TEL：03-5286-3000
演題：医薬品分子設計のための機械学習技術
日時：2023年12月19日(火)15:05－16:45
会場：西早稲田キャンパス 52号館204室
講師：寺本 礼仁（中外製薬株式会社モダリティ基盤研究部マシンラーニンググループ）
対象：学部生・大学院生、教職員、学外者、一般の方
参加方法：入場無料 直接会場へお越しください。
主催：先進理工学部 電気・情報生命工学科
問合せ：早稲田大学 理工センター 総務課
TEL：03-5286-3000
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