蛋白質折れ畳みに影響するアミノ酸残基間相互作用の統計解析

影响蛋白质折叠的氨基酸残基之间相互作用的统计分析

• 批准号: 08780610
• 负责人: 高橋 勝利
• 金额: $ 0.64万
• 依托单位: Kanazawa Institute of Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
• 财政年份: 1996
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1996 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-08780610/
• 关键词: 蛋白質折れ畳み構造; アミノ酸残基間相互作用; 統計解析; ペプチド主鎖フラグメント; 主成分分析; 主成分回帰分析; 蛋白質主鎖立体構造予測; 蛋白質折れ畳み認識

【1】96年5月バ-ジョンのPDBから代表的な457本のポリペプチド鎖を選び出し、1から7残基長のペプチド主鎖フラグメントの立体構造を抽出した。そして長さ別にフラグメント・データベースを作成した。7残基の場合、フラグメント数は120043個にものぼった。【2】ペプチド主鎖フラグメントの原子座標を主成分分析し、フラグメントの立体構造を表す多数(7残基の場合78個)の自由度の中から、フラグメント間の構造の違いを最も良く表す自由度(構造の違いの主成分)を選び出した。7残基の場合、第一主成分で全体の分散の37%を、第一から第五までの5つの主成分で全体の分散の80%を説明することができた。この場合、5つの主成分座標値を使って平均1オングストロームの誤差で、フラグメントの全原子座標を再現することが可能であった。【3】蛋白質の折れ畳み構造中で、「空間的近傍にあるアミノ酸によって、ペプチド主鎖フラグメントの主成分座標値が影響を受ける」という相関モデルを作成した。空間的近傍のアミノ酸として主鎖フラグメントと、(モデル1)水素結合しているアミノ酸、(モデル2)Cアルファ原子間の距離が短いアミノ酸、(モデル3)モデル1とモデル2の組み合わせ、の3種類を取り扱った。主成分座標値との線形相関モデルを主成分回帰分析法で評価した。相関係数を計算したところ、7残基のフラグメントの第一主成分座標について、(モデル1)0.89、(モデル2)0.63、(モデル3)0.92、であった。この結果から、「折れ畳み構造中のペプチド主鎖フラグメントの立体構造は主に水素結合するアミノ酸に影響されており、Cアルファ原子間距離の短いアミノ酸にはあまり影響されていない」ことが明らかになった。【4】今後本研究の結果に基づいて、(1)蛋白質主鎖立体構造予測法、及び(2)折れ畳み認識法の新しいスキームの開発を進めてゆく。

[1] In May 1996, the PDB represented by 457 residues was selected and the stereostructure of 1 residue was extracted. The main purpose of the project is to improve the quality of the project. 7 residues, the number of residues was 120043. [2] Principal component analysis (PCA) of atomic coordinates of the main chain, selection and selection of degrees of freedom (principal component of structural coordinates) of most (78 in 7 residues) degrees of freedom of the main chain. 7 residues, 37% of the first principal component, 80% of the fifth principal component In this case, the principal component coordinate values are averaged and the errors in the atomic coordinates are reproduced. [3] In the protein folding structure,"the spatial proximity is not affected by the acid, the main lock is affected by the principal component coordinate value", and the correlation is created. The distance between atoms in the vicinity of the space is short, and the three kinds of acids are selected. Principal Component Analysis (PCA): Linear Correlation of Principal Component Coordinates The correlation coefficient was calculated. The first principal component coordinates of 7 residues were calculated.(1)0.89,(2)0.63,(3)0.92,. The results show that the structure of the three dimensional structure is mainly composed of water element binding, acid binding and acid binding. [4] The results of this study will be based on (1) the prediction of protein master lock stereostructure, and (2) the development of new methods of molecular recognition.