新最適化アルゴリズムによるタンパク質の折れたたみの研究

使用新的优化算法研究蛋白质折叠

基本信息

批准号：
08272234
负责人：
岡本祐幸
金额：
$ 1.66万
依托单位：
Okazaki National Research Institutes
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：
1996
资助国家：
日本
起止时间：
1996 至无数据
项目状态：
已结题

项目摘要

我々はこれまで、タンパク質の立体構造予測問題に、物理学の分野で開発された、徐冷モンテカルロ法やマルチカノニカル法適用することを提唱してきた。徐冷法ではモンテカルロ法とともに、分子動力学法でのシミュレーションが簡単に実現できるが、マルチカノニカル法の分子動力学法版は単純ではない。タンパク質の分野では、モンテカルロ法よりも分子動力学法が使われることが多いので、これは重要な問題である。よって、本年度は、まずマルチカノニカル分子動力学法を開発した。更には、ランジバン法及びハイブリッド法のマルチカノニカル法版も同時に開発した。これら3つの方法の有効性を調べた結果、ハイブリッド法が一番有効なことが示された。更に、アミノ酸数56のタンパク質ProteinGのシミュレーションを継続した。このタンパク質のX線回析実験によって得られた構造は1本のαヘリックスと4本のβストランドからなる1枚のβシート構造を持っている。昨年までは徐冷法によるシミュレーションを行ってきたが、本年度は1/k法によるシミュレーションを行った。初期構造は、徐冷法の時と同じく、完全にランダムな構造を採用した。この計算において、最小エネルギー構造がX線回析実験で得られた構造と同じ位置にαヘリックスを持つことで示した。また、このシミュレーションの結果から任意の温度のカノニカル分布が再現できるが、それから、%αヘリックス度と%βストランド度を残基番号の関数として計算した結果、X線実験で得られた構造と同じ位置にヘリックスやストランドができやすいという結果が得られた。

我们提出了在物理学领域开发的慢冷蒙特卡洛方法和多义方法的应用，以解决蛋白质构象预测的问题。缓慢冷却方法可以使用分子动力学以及蒙特卡洛方法轻松模拟，但是多义方法的分子动力学版本并不简单。这是一个重要的问题，因为分子动力学方法通常用于蛋白质领域而不是蒙特卡洛方法。因此，今年我们首先开发了一种多义分子动力学方法。此外，也同时开发了Lundivan方法和混合方法的多语言版本。在检查了这三种方法的有效性之后，结果表明混合方法是最有效的。此外，继续进行蛋白质的蛋白质模拟，氨基酸计数为56。通过该蛋白的X射线衍射实验获得的结构具有由一个α-螺旋和四个β链组成的β-折叠结构。直到去年，使用慢冷却方法进行了模拟，但是今年，使用1/K方法进行了模拟。初始结构被用作完全随机的结构，类似于缓慢冷却方法的结构。在此计算中，通过与X射线衍射实验中获得的结构相同的位置，显示了最小能量结构。此外，可以从该模拟的结果中复制任何温度下的规范分布，但是计算％α-α-螺旋程度和％β链度作为残基数的函数，结果表明，螺旋和链链很可能与X射线实验中获得的结构相同的位置形成。