転写調節因子による遺伝子ネットワークの協同的制御メカニズムの解析

遺伝子発現の制御は膨大な転写因子とそのターゲット遺伝子の複雑なネットワークにより実現されている。本研究では、転写因子とそのターゲット遺伝子の解析を行い、以下のような成果を得た。(1)蛋白質・DNA複合体の構造データと統計ポテンシャルの更新:蛋白質・DNA複合体の構造情報に基づくターゲット予測法を改良するため、最新の蛋白質・核酸複合体の構造データを収集しデータベース化した。この構造データセットを統計的に解析し、アミノ酸・塩基相互作用の統計ポテンシャルを計算した。また、与えられた蛋白質・核酸複合体構造について、蛋白質・DNA相互作用のエネルギーや認識の特異性を定量化した。蛋白質・DNA認識においてアミノ酸と塩基の直接相互作用によらない間接認識の統計ポテンシャルも更新し、DNAの配列依存のコンフォメーションを統計的に解析した。(2)統計ポテンシャルに基づく転写因子のターゲット予測:新たな統計ポテンシャルを用いて、酵母の転写因子についてターゲット予測をゲノムスケールで行った。いくつかの転写因子のパイロット解析では、実験で知られているターゲットをうまく予測することができた。(3)計算機シミュレーションによるDNA構造の平均場の計算と予測への応用:さまざまな配列をもつDNAについて分子動力学シミュレーションを行い、DNAの配列に依存したダイナミックスや柔軟性などの物性が蛋白質・DNA認識の特異性に果たす役割を解析した。計算機シミュレーションで得られた間接認識の配列特異性は統計ポテンシャルによる結果とよく一致した。(4)制御ロジックの解析:実験的によく調べられている酵母について転写制御に関するさまざまな情報(転写因子に関する配列、構造、機能、既知のターゲットのプロモータ上での順序や位置、ターゲット遺伝子のアノテーションなど)を収集しデータベース化した。

遺伝子発現の制御は膨大な転写因子とそのターゲット遺伝子の複雑なネットワークにより実現されている。本研究では、転写因子とそのターゲット遺伝子の解析を行い、以下のような成果を得た。(1)蛋白質・DNA複合体の構造データと統計ポテンシャルの更新:蛋白質・DNA複合体の構造情報に基づくターゲット予測法を改良するため、最新の蛋白質・核酸複合体の構造データを収集しデータベース化した。この構造データセットを統計的に解析し、アミノ酸・塩基相互作用の統計ポテンシャルを計算した。また、与えられた蛋白質・核酸複合体構造について、蛋白質・DNA相互作用のエネルギーや認識の特異性を定量化した。蛋白質・DNA認識においてアミノ酸と塩基の直接相互作用によらない間接認識の統計ポテンシャルも更新し、DNAの配列依存のコンフォメーションを統計的に解析した。(2)統計ポテンシャルに基づく転写因子のターゲット予測:新たな統計ポテンシャルを用いて、酵母の転写因子についてターゲット予測をゲノムスケールで行った。いくつかの転写因子のパイロット解析では、実験で知られているターゲットをうまく予測することができた。(3)計算機シミュレーションによるDNA構造の平均場の計算と予測への応用:さまざまな配列をもつDNAについて分子動力学シミュレーションを行い、DNAの配列に依存したダイナミックスや柔軟性などの物性が蛋白質・DNA認識の特異性に果たす役割を解析した。計算機シミュレーションで得られた間接認識の配列特異性は統計ポテンシャルによる結果とよく一致した。(4)制御ロジックの解析:実験的によく調べられている酵母について転写制御に関するさまざまな情報(転写因子に関する配列、構造、機能、既知のターゲットのプロモータ上での順序や位置、ターゲット遺伝子のアノテーションなど)を収集しデータベース化した。