配列情報解析と局所構造パターン分類を融合した新たなタンパク質立体構造予測法の開発

タンパク質中の任意の残基位置における局所構造がアミノ酸残基置換パターンに大きな影響を及ぼすという作業仮説に基づき,配列プロファイルの情報と局所構造パターンに依存したアミノ酸出現傾向の相関に関する解析および,その立体構造予測への応用について研究を行った。前年度の分類結果に基づき,任意の予測対象タンパク質アミノ酸配列のプロファイルに対して強い正の相関を示す位置依存的アミノ酸出現傾向を示す局所構造領域を列挙し,ある一定の誤差を許しつつそれらを組み合わせ,モデルを構築するための手法を開発した。当面の自標である低解像度の立体構造予測には,前年度の結果より,閾値を2Åよりも大きくとることとした。実際の予測,特にその感度の面においては,任意の一つのパラメータセットによる分類結果のみを予測に使用するだけでなく,本研究で分類された配列プロファイルと強い正の相関を示す位置依存的アミノ酸出現傾向を示す局所構造領域を全て予測に用いることが有益であった。これは,アミノ酸残基置換パターンに影響を及ぼず立体構造空間上の範囲(領域)や要因が必ずしもある一つのパラメータセットによる分類だけにはおさまらないことを示唆するのかもしれない.また,例えばタンパク質の疎水性コアなどにおいて,相関値のみでは正解構造の判別が困難な領域が視うけられた。このため,より精度の良い構造予測の達成には,例えば二次構造要素の両端など特に強い相関が認められる複数の非常に信頼度の高い予測領域の立体構造を固定し,それ以外の領域について当初の予定より大規模な範囲での構造空間の探索を行うなどの修正が次の段階には望まれることがあきらかとなった。

タンパク質中の任意の残基位置における局所構造がアミノ酸残基置換パターンに大きな影響を及ぼすという作業仮説に基づき,配列プロファイルの情報と局所構造パターンに依存したアミノ酸出現傾向の相関に関する解析および,その立体構造予測への応用について研究を行った。前年度の分類結果に基づき,任意の予測対象タンパク質アミノ酸配列のプロファイルに対して強い正の相関を示す位置依存的アミノ酸出現傾向を示す局所構造領域を列挙し,ある一定の誤差を許しつつそれらを組み合わせ,モデルを構築するための手法を開発した。当面の自標である低解像度の立体構造予測には,前年度の結果より,閾値を2Åよりも大きくとることとした。実際の予測,特にその感度の面においては,任意の一つのパラメータセットによる分類結果のみを予測に使用するだけでなく,本研究で分類された配列プロファイルと強い正の相関を示す位置依存的アミノ酸出現傾向を示す局所構造領域を全て予測に用いることが有益であった。これは,アミノ酸残基置換パターンに影響を及ぼず立体構造空間上の範囲(領域)や要因が必ずしもある一つのパラメータセットによる分類だけにはおさまらないことを示唆するのかもしれない.また,例えばタンパク質の疎水性コアなどにおいて,相関値のみでは正解構造の判別が困難な領域が視うけられた。このため,より精度の良い構造予測の達成には,例えば二次構造要素の両端など特に強い相関が認められる複数の非常に信頼度の高い予測領域の立体構造を固定し,それ以外の領域について当初の予定より大規模な範囲での構造空間の探索を行うなどの修正が次の段階には望まれることがあきらかとなった。