ゲノム配列データからファミリーを効率よく検索するシステム開発のための基盤研究

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ゲノム配列に書き込まれている未知蛋白質のアミノ酸配列から機能を解明することは、ポストゲノム計画の最重要課題である。3D-1D法はアミノ酸配列から立体構造を予測する最も有効な方法であるが、まだ予測確率は不十分である。3D-1D法の方法論はほぼ確立しているので、予測確率向上のためには、構造と配列の適応を評価する評価関数を精度の高いものとする必要がある。本研究は、我々が求めた立体構造安定性パラメータを考慮し、より高精度の評価関数(3D-1D法では3Dプロファイルのパラメータ)を考案し、ある基本立体構造(ファミリー)をとり得るアミノ酸配列を効率よく探す方法を開発することを目的とする。3Dプロファイルの評価は、我々が見いだしたアミノ酸配列の相同性の低いDNAグリコシラーゼスーパーファミリーのメンバーを効率よく検索できるか否かで行っている。Eisenbergらの方法で作成した3Dプロファイルと比較し、我々が定量化した水素結合の安定性パラメータを考慮し補正すると予測確率は上昇した。ファミリー構造の抽出の仕方を工夫すると、さらに予測確率は上昇した。しかし、既存の3D-1D法で予測できない2つのDNAグリコシラーゼの立体構造類似性予測にはまだ不十分である。現在、我々が新たに求めた分子内部の極性残基の効果を考慮することを試みている。尚、蛋白質の安定性に大きく影響する疎水性相互作用の効果についての考慮の仕方を検討中である。3D-1D法で見出されたシアノバクテリアのAlkAホモログORF(spAlkA)は本スーパーファミリーのメンバーの中で最小のアミノ酸残基からなる。これがグリコシラーゼ活性をもつとスーパーファミリーの最小立体構造が変わる。そこでspAlkAをクローニングし、BL21(DE3)中で発現させ蛋白質を調製したが、フォールドしないので機能する蛋白質でない可能性があることがわかった。