転写因子のターゲット予測と認識データベース

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転写因子のターゲット予測するため、いくつかの方法を開発した。現在、実験的に得られた転写因子のターゲットのコンセンサス配列に基づく予測法であるSequence-Based Methodが広く用いられている。しかし、この方法の精度は配列の質に大きく依存する。そこでこれを補うため、蛋白質とDNA及びその変異体との結合エネルギー実験データを用いるEnergy-Based Methodを開発し、かなり精度よく予測できることを確かめた。一方、配列情報とは独立したStructure-Based Methodを開発した。この方法では、DNA・蛋白質複合体の構造データを統計に解析し、相互作用の統計ポテンシャルを導入し、それを予測に応用する。いくつかの転写因子に対しては、かなりの精度でターゲットを予測することができた。また。認識における構造と特異性の関係を定量的に解析することに始めて成功した。Structure-Based Methodは構造データがそれほど多くないため、まだ予測精度に制限がある。これを補うため、Ab Initio Methodを開発している。この方法では、DNA塩基とアミノ酸の相互作用の計算機シミュレーションを行い、上記の統計ポテンシャルに相当するものを計算する。これまでにいくつかの塩基とアミノ酸のペアについて認識特異性を定量化することができた。蛋白質・核酸認識データベースについては、蛋白質・核酸複合体の構造データを収集し、モチーフに分類した「蛋白質・核酸複合体構造データベース」、アミノ酸・塩基の特異的相互作用の構造情報を抽出するための「アミノ酸・塩基相互作用データベース」を開発し、すでにインターネットで公開している。また、蛋白質と核酸との相互作用データを収集し、データベース化をすすめている。