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タンパク質間相互作用部位予測手法の開発

蛋白质-蛋白质相互作用位点预测方法的发展

基本信息

批准号：
07F07417
负责人：
清水謙多郎
金额：
$ 1.41万
依托单位：
The University of Tokyo
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2007
资助国家：
日本
起止时间：
2007 至 2008
项目状态：
已结题

项目摘要

アミノ酸配列情報のみを用いた予測では、予測対象のタンパク質の配列を、非冗長データベースに対してPSI-BLASTにより検索をかけ、類似の配列のマルチプルアラインメントを求め、これをもとにプロファイルを作成し、さらにサポートベクタマシン(SVM)の入力として予測を行う手法を開発した。結果は、特徴量として、残基の出現頻度を利用した場合とPSSMを利用した場合でのRecallが、それぞれ、53.2%、62.3%で、PSSMを用いた場合の予測性能の方が高かった(Precisionは30.0%に揃えた)。また、SVMの段数については、1段の場合は53.2%、2段の場合は54.2%と性能差は小さかった。また、構造情報の利用については、分子表面上、隣接しているアミノ酸残基に対して、構造類似のタンパク質のプロファイルを作成し、これらの残基を構成する疎水性・非疎水性原子の溶媒露出表面積と合わせてSVMの入力とし、予測を行う手法を開発した。予測に用いたデータセットおよび相互作用部位の定義は、上と同じであり、結果は、残基の出現頻度とPSSMを比較した場合、Recanllは、それぞれ、71.4%、66.2%とPSSMを用いた場合の予測性能が高かった。また、残基単位の溶媒露出度と、残基の極性原子および非極性原子の溶媒露出表面積の比較では、66.2%、68.7%と、後者の方が高かった。また、1段と2段のSVWの比較では、66.2%、69.2%と、配列情報のみを利用した予測よりも大幅な性能向上が見られた。さらに、構造情報を用いた予測に関連して、SVR(Support Vector Regression)を用いて、各残基の周辺の相互作用残基数を予測する手法を新たに開発した。これを相互作用部位予測に適用した結果、SVMによる予測と比較して、recallは最大7%、precisionは最大4%向とした。

For example, if a user uses the acid alignment information, he/she can predict the alignment of the target, the non-redundant alignment information, the similar alignment information, and the input force of the target (SVM). The results showed that the prediction performance of PSSM was higher than that of PSSM in 53.2% and 62.3% of cases, respectively. The number of segments of SVM is 53.2% in the case of segment 1 and 54.2% in the case of segment 2. In addition, the use of structural information on the molecular surface, adjacent to the acid residues, similar in structure, the preparation of the molecular surface, the composition of the residues, the solvent exposed surface area of the aqueous and non-aqueous atoms, the combination of SVM penetration, and the development of predictive methods. The prediction performance was high when the residues were used in the same way as in the case of PSSM. 66.2% and 68.7% of the solvent exposed surface area of the polar and nonpolar atoms of the residue, respectively. The comparison of SVW between segment 1 and segment 2 was 66.2%, 69.2% and the prediction performance of allocation information was greatly improved. A new method for predicting the number of residues interacting with each other was developed. The prediction of the interaction site is applicable to the result, the prediction is compared with the prediction, the recall is maximum 7% and the precision is maximum 4%

项目成果

期刊论文数量（0）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

ドメイン配列を用いたタンパク質間相互作用予測

使用结构域序列预测蛋白质-蛋白质相互作用

DOI：
发表时间：
2008
期刊：
影响因子：
0
作者：
角田将典;角越和也;中村周吾;清水謙多郎
通讯作者：
清水謙多郎

Computational Protocol for Screening GPI-anchored Proteins

筛选 GPI 锚定蛋白的计算方案

DOI：
发表时间：
2009
期刊：
Proceedings of the First International Conference on Bioinformatics and Computational Biology(BICoB), Springer Lecture Notes in Bioinformatics Series
影响因子：
0
作者：
Ohno;G.;Hagiwara;M.;and Kuroyanagi;H.;Hidehito KUROYANAGI;岸下奈津子;高橋弘雄;西住裕文;西住裕文;W.Cao;S.Yamasaki;R.Jono;W.Cao
通讯作者：
W.Cao

Prediction of Protein-Protein Interaction Sites Using Only Sequence Information and Using Both Sequence and Structural Information

DOI：
10.2197/ipsjdc.4.217
发表时间：
2008-03
期刊：
Ipsj Digital Courier
影响因子：
0
作者：
Masanori Kakuta;Shugo Nakamura;K. Shimizu
通讯作者：
Masanori Kakuta;Shugo Nakamura;K. Shimizu

Highly accurate method for ligand-binding site prediction in unbound state (apo) protein structures

DOI：
10.1002/prot.22067
发表时间：
2008-11-01
期刊：
PROTEINS-STRUCTURE FUNCTION AND BIOINFORMATICS
影响因子：
2.9
作者：
Morita, Mizuki;Nakamura, Shugo;Shimizu, Kentaro
通讯作者：
Shimizu, Kentaro

Anti-metatype peptides, a new molecular tool to monitor small ligands at high sensitivity and specificity

抗元型肽，一种以高灵敏度和特异性监测小配体的新分子工具

DOI：
发表时间：
2009
期刊：
Analytical Biochemistry
影响因子：
2.9
作者：
Ohno;G.;Hagiwara;M.;and Kuroyanagi;H.;Hidehito KUROYANAGI;岸下奈津子;高橋弘雄;西住裕文;西住裕文;W.Cao;S.Yamasaki;R.Jono;W.Cao;J.Inaba
通讯作者：
J.Inaba