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

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本研究はタンパク質のアミノ酸配列データとその高次構造や機能との相関解析を通じ、パターン認識手法に基づく配列データの高次解析手法の確立を目指すものである。筆者らは先に立体構造既知のタンパク質構造データをもとに、各種アミノ酸残基のポリペプチド鎖中でのφ-ψ配座パターンのクラスター分析を行い、各残基種ごとに2〜5個の主要な配座パターンクラスターを見いだすと共に、モード探索の手法を用いてそれぞれのクラスターに対応する代表配座パターンを明らかにしている。本研究では、これらの各配座パターンクラスターに属するアミノ酸残基を中心に、N,C-両末端側各5残基までを考慮したタンパク質ポリペプチドフラグメントを対象に、これらの主鎖の三次元構造クラスタリングを行うことによって、それぞれのクラスター内における局所的な共通構造特徴や類似構造特徴の解析を行った。クラスタリングに際しては対応する主鎖構成原子間の平方平均距離を用いた。個々の残基の両側各2残基を考慮したペンタペプチドフラグメントでの解析の結果、αヘリックス構成残基に支配的クラスターからは真性ヘリックス、ヘリックス開始領域、並びにβターンに対応するいくつかの代表的なサブクラスターが得られた。一方、βシート構成残基に支配的なクラスターからは典型的なβシート領域の一部やβターン構造のI、II型に対応するサブクラスターが検出された。この他、比較的小規模ではあるがこうした従来の二次構造分類には必ずしも当てはまらないいくつかのサブクラスターも検出された。これらのサブクラスターの存在は極めて興味深いものであるが、現時点ではこれらのクラスターに対する明確な特徴づけは困難であった。