空間パターン処理による蛋白質機能予測に関する研究

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蛋白質の機能が、その構造、特に表面の形状と特性に大きく依存することに着目し、これを空間パターンとして捉えた計算機処理により、自動比較、自動分類する手法を、昨年度、提案している。本年度は、この考え方をベースにして、機能に関与する部分表面を表面データベースから自動抽出することにより、蛋白質表面モチーフデータベースの作成を試みた。蛋白質の機能が類似すれば、活性部位の表面形状や物性も類似し、また、このような類似した活性部位は、いくつかの異なる蛋白質に共通して観察されることがしばしばある。このことに注目し、複数の蛋白質に共通してみられる表面形状や物性の頻出パターンを表面モチーフと定義し、平成13年度に開発した表面比較手法の考え方を発展させることで、表面モチーフを抽出する方法を提案した。抽出対象となるモチーフの大きさや形状は、様々であり、事前に決定することができない。そこで、ここでは、表面モチーフを構成する部分表面の最小単位を単位表面と定め、多数の蛋白質分子表面から共通する単位表面を抽出した後、それらを相互に連結することにより、表面モチーフを形成するというアプローチを採用した。単位表面は、2つの属性付き法線ベクトルから構成することで、機能との関連性が高い形状上の凹凸の表現を可能とした。また、共通する単位表面の発見に際しては、バケット法の導入により、その効率化を図った。提案した方式を、既知のモチーフを含む蛋白質に適用し、抽出モチーフの再現性を通じて手法の有効性を確認した。