ゲノム解析と生体内化学反応性の解析にもとづく代謝機能の予測に関する研究

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ある生物種のゲノム解析にコードされている遺伝子から明らかにされた酵素を組合せて、全ての生物種に共通な基礎代謝をはじめその生物種の生態に固有の2次代謝を予測することは、生命の普遍性や起源のみならず種の特異性を考察するためばかりでなく、医薬として利用されている抗生物質やアルカロイドなどの生合成経路を明らかにするためにも必要とされている。本研究課題では、代謝物質についてそれらの生合成経路をゲノムから推定するためのシステムが備えるべき要件を明らかにすることを目的とした。そこで、PATHWAYデータベースからいろいろな生物種についてこれまでに知られている代謝反応を全て収集した。さらに、代謝反応を触媒している酵素反応の基質特異性を基質の化学構造と関係づけるために、それぞれの反応における基質と生成物の化学構造について反応によって生成や解裂に関係している化学結合の結合解離エネルギーをはじめ結合原子のσ電荷や残存電気陰性度、分極率などを計算した。これらを入力パラメータとしてKohonen neural networkによって基質や生成物の化学構造を分類することにした。しかし、代謝物質の化学構造がヘテロ原子を多く含む親水性の極性化合物であることなど、これまでに有機合成経路探索知識ベースシステムが扱ってきた化合物の化学構造とは大きく異なっているので、入力パラメータの計算に多くの時間を費やしてしまった。これまでに試みた分類では、酵素分類と対応を示唆する結果が得られており、基質や生成物の適用性の予測において従来の酵素分類よりも高い能力を示すものと期待される。