タンパク質の立体構造の構築原理に関する理論的研究-2次構造予測法の開発

蛋白质三维结构构建原理的理论研究——二级结构预测方法的发展

• 批准号: 07780581
• 负责人: 小林 幸夫
• 金额: $ 0.51万
• 依托单位: Soka University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
• 财政年份: 1995
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1995 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-07780581/
• 关键词: アミノ酸配列; 二次構造; αヘリックス; βストランド; コイル; 三状態予測; 統計力学; 分配関数

本研究では、Wako,Saitoの島模型に従って定式化した統計力学的方法に基づいて、タンパク質の2次構造予測法の開発に取り組んだ。この方法で3状態予測(αヘリックス,βストランドおよびコイル)を行うためには、アミノ酸対の統計重率を表すパラメータの値(簡単な仮定のもとでαヘリックスとβストランドのそれぞれに対して1620個)を決定することが必要である。1994年度までの研究で、αヘリックスに比べてβストランドの予測率が15%程度低いことがわかっていた。そこで、1995年度は、βストランドを形成するアミノ酸対の統計重率の値の決め方を改良した。1994年度までは、αヘリックスとβストランドのどちらも、残基間相互作用は鎖に沿って4残基先まで及ぶと仮定してきたが、今回の研究でβストランドの場合は2残基先までとした。この方が現実のβストランド内の残基間相互作用の働き方と合っていると考えたからである。パラメータの値は、これまでと同様、天然タンパク質の2次構造を参照して、これらを再現するように決定することにした。今回の仮定によって、パラメータの最適化は、3240次元空間ではなく2440(=3240-800)次元空間で行えばよいことになった。この最適化に着手したところ、参照タンパク質の2次構造を76.6%の精度で再現するレベルに至ったが、まだ以前の精度に及ばない。このことは、パラメータの値が十分収束していないことを意味する。1996年度以降の課題は、パラメータの値を十分収束させることによって予測精度を伸ばした上で、各アミノ酸対が2次構造の形成に果たしている役割を考察することである。そのためには、パラメータの値が収束した段階で、これらの値を互いに比較することによって検討すればよいと考えている。

In this paper, we study the basic and qualitative methods of statistical mechanics for the development of Wako,Saito Island model. This method allows for three-state predictions (α parameters,β parameters, and parameters) to be performed, and it is necessary to determine the statistical weight ratio of the active acid pair based on the value of the parameter (there are 1620 α parameters and β parameters in a simple set of parameters). In the 1994 study, the prediction rate of α was 15% lower than that of β. In 1995, the statistical weight ratio was improved. In 1994, the interaction between residues was locked along the 4 residues and the 2 residues in the β residues. The interaction between residues in the β-amino acid sequence was studied. The second order structure of the natural environment is referred to, and the second order structure is determined. This time around, we are going to set up the optimization of the space, 3240 dimensional space, 2440(=3240-800) dimensional space, and we are going to do the optimization of the space. This optimization is carried out with accuracy of 76.6% for the second order structure of the reference object, and with accuracy of 76.6% for the second order structure of the reference object. This is a very interesting topic. In 1996, the research on the formation of secondary structures was carried out. The first is to compare the values of the two groups.