連続体理論による大量アミノ酸配列に対する物理知識情報処理

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配列の類似性から構造や機能を推定できない未知のタンパク質を対象として、アミノ酸配列だけからできるだけ多くの構造や機能の情報を得ることを目的とする。もちろんすべてのアミノ酸配列に対して、非常に詳細な情報が得られることが望ましいが、それはなかなか難しい。そこで、現実的な問題として、全てのタンパク質に対して、大ざっぱではあるが、形態の分類情報を与えるソフトウェアシステムを開発する。本年度は最初の段階として、膜タンパク質と水溶性タンパク質の分類と膜タンパク質と判別されたものの膜貫通ヘリックスの本数の予測を行った。次の二つの新しい考え方を導入する。第一に、従来考えられてきた一種類の両親媒性インデックスだけでは不十分であり、形成メカニズムが複数であるということに対応して、複数のインデックスを用意する。第二に、膜貫通ヘリックスの性質には分布があるということをあかさまに予測システムの中に取り込む。ここでは、四種類の膜貫通ヘリックスがあるということを仮定した。これらの二つの考え方で予測システムを構築し、インターネットに公開した。ロケーションはhttp://www.tuat.ac.jp/〜mitaku/sosui/index.htmlである。膜タンパク質の97本のポリペプチドと502個の水溶性タンパク質が正しく判別されるかどうかを調べたところ、95個の膜タンパク質と500個の水溶性タンパク質が正しく予測された。これはそれぞれ98%と99.6%に対応する。次に、膜貫通ヘリックスの予測結果を見ると、377本の膜貫通ヘリックスのうちの367本が正しく予測され、7本の過剰予測があった。いずれにしてもおよそ2%程度の過小および過剰の予測があるだけであるということを示している。