プロテイン・キナーゼの特異的基質認識機構の解明

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タンパク質リン酸化データベースPhosphoSite Plus よりすべてのリン酸化部位データを入手した。入手したリン酸化サイトはキナーゼと紐付けされており、データの概要を掴むためデータの統計を取った。同時に、対応するUniprotデータベースエントリも取得できるようにした。リン酸化の多くは天然変性領域で起きるため，天然変性領域を知るために，これらの基質タンパク質に天然変性領域予測を行なった．予測プログラムは本研究室で開発したNeProcを用いた．リン酸化サイト情報の多いキナーゼ、6種のキナーゼファミリーに属する23個のキナーゼにリン酸化される基質を解析した。リン酸化基質がリン酸化されるキナーゼごとに特徴があるのか吟味した結果，電荷の偏りとプロリンの密度から特徴が見つかった．特にMAPKファミリーにリン酸化される基質配列で特徴が見られた．電荷の偏りを基に基質間で系統樹を描くと，リン酸化サイトに比較的近い部位での系統樹でMAPKファミリーの基質がクラスターを形成していた．プロリンの密度ではリン酸化サイトから離れた領域の配列で系統樹を描くとMAPK基質がクラスターとなった．このことから，MAPKにリン酸化される基質では，リン酸化サイトの近くの電荷の分布および離れた部位のプロリンの分布に特徴があることが示唆された．この結果をもとに，MAPKファミリーにリン酸化される基質に関し，どのキナーゼにリン酸化されるか予測する予測モデルの構築を開始した．取り掛かりとして，連続する2つのアミノ酸残基組成を特徴量とし，基質をリン酸化するキナーゼを予測するプログラムを構築した．この結果，キナーゼファミリーレベルでは，判別できるモデルを構築することができた．