遺伝子配列解析およびタンパク質の構造解析

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ジンクフィンガー型DNA結合タンパク質はDNAと結合するタンパク質のうち最もよく見られるタイプで真核生物の遺伝子調整に多様に関係している。このうちTFIIIA型と呼ばれ発生における分化や成長および維持における転写の調整に関連しているものと、ステロイドホルモンレセプター型と呼ばれるものに注目した。アミノ酸配列上の種々のパターンを神経回路網理論における学習機構の一つであるパーセプトロンの方法を用いて特徴抽出し、未知の配列についてジンクフィンガー型DNAであるか否かの予測を試みた。パターンとしては、20種のアミノ酸パターン、電荷および極性、アミノ酸の特性グループおよびサブグループ、疎水性および親水性の実験値をパターンに区分けしたもの、二次構造、また連続する二つのアミノ酸パターンなどを考慮した。各々のパターンを一層パーセプトロンに、また全体を二層パーセプトロンに組み込み反復学習させた。これらの結果およびパターン化しにくい特性についてそれぞれ適切なアルゴリズムを用いて定量化したものを、単独または種々の組み合わせについて数理統計学的判別解析を行った。TFIIIA型およびステロイドホルモンレセプター型ジンクフィンガーについて高率(96.0%以上)で予測を行なえることが明かとなった。今後のデータ増加によりさらに予測効率も上昇可能であると思われる。ジンクフィンガー型DNA結合タンパク質は病気との関連も多く分子レベルの研究およびコンピュータによる解析が益々重要になっている。ここで用いた方法はタンパク質のアミノ酸配列上の他の機能部位の解析にも応用可能である。