パタ-ン認識手法にもとづくタンパク質アミノ酸配列デ-タの高次処理に関する研究

基于模式识别方法的蛋白质氨基酸序列数据高级处理研究

• 批准号: 03266207
• 负责人: 高橋 由雅
• 金额: $ 0.96万
• 依托单位: Toyohashi University of Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas
• 财政年份: 1991
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1991 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-03266207/
• 关键词: タンパク質の高次構造; アミノ酸配列デ-タ解析; タンパク質の局所三次元構造; パタ-ン認識; ポテンシャル関数法; クラスタ-分析; 二面角パタ-ン

本研究はタンパク質のアミノ酸配列デ-タとその高次構造や機能との相関解析を通じ、パタ-ン認識手法に基づく配列デ-タの高次解析手法の確立を目指すものである。ここでは従来の二次構造分類とは異なった観点から、ある特定残基の局所三次元構造のクラス分類を行うことを目的として、ポテンシャル関数法によるタンパク質アミノ酸残基のφーψ配座パタ-ンのクラスタリングを試みた。20種のアミノ酸について、各残基種ごとにφーψ配座パタ-ンの分布圏をポテンシャル関数法を用いて作成した。さらに、これらのデ-タをもとにφーψ空間における配座パタ-ンのモ-ド探索並びにクラスタ-分析を行なった。その結果、いずれの場合においても二つ以上の主要クラスタ-が検出された。特に、グリシン残基を中心としたφーψパタ-ンからは5つの主要なクラスタ-を見出すことができ、約70%のグリシン残基がこれら5つのクラスタ-のいずれかに含まれることが明らかとなった。モ-ド探索によるこれら5つのクラスタ-中心のφーψパタ-ンはそれぞれ(85.07ﾟ,5.58ﾟ)、(-61.98ﾟ,-42.67ﾟ)、(84.19ﾟ,-160.72ﾟ)、(176.80,-170.03ﾟ)、(-79.58ﾟ,168.65ﾟ)であった。一方、その他のアミノ酸残基についても同様な解析を行ったところ、2〜3個の主要なクラスタ-が検出され、平均で約80%の残基がそれらのクラスタ-のいずれかに含まれる結果となった。以上、本研究ではタンパク質主鎖の局所構造情報のデ-タ解析に対し、ポテンシャル関数を用いたモ-ド探索とクラスタリングのための手法を提案するとともに、本法を20種のアミノ酸残基ごとのφーψ配座パタ-ンの解析に応用し、各アミノ酸種ごとの主要なクラスタ-を明らかにした。

This study aims to establish the correlation analysis of higher-order structure and function. The classification of secondary structures of different residues is based on the classification of tertiary structures of specific residues. The 20 kinds of residues were prepared by the method of correlation analysis. In addition to the above, we also explore and analyze the relationship between space and environment. The result is that there are more than two kinds of main categories in the middle of the situation. In particular, about 70% of the residues in the five main groups are contained in the five main groups.モ-ド探索によるこれら5つのクラスタ-中心のφーψパタ-ンはそれぞれ(85.07ﾟ,5.58ﾟ)、(-61.98ﾟ,-42.67ﾟ)、(84.19ﾟ,-160.72ﾟ)、(176.80,-170.03ﾟ)、(-79.58ﾟ,168.65ﾟ)であった。One side, all the other acid residues were analyzed in the same way, 2 ~ 3 main residues were detected, and on average, about 80% of the residues were detected in the same way. In this study, we have proposed a method for analyzing the structure information of the main lock, and we have proposed a method for analyzing the structure information of the main lock, and we have proposed a method for analyzing the structure information of the main lock, and we have proposed a method for analyzing the structure information of the main lock.

项目成果

Motokazu Kamimura: "φーψ Conformational Pattern Clustering of Protein Amino Acid Residues Using Potential Function Method." J.Protein Chemistry.

Motokazu Kamimura：“使用势函数方法进行蛋白质氨基酸残基的构象模式聚类。”J.Protein Chemistry。