プロテイン・キナーゼの特異的基質認識機構の解明

阐明蛋白激酶特异性底物识别机制

基本信息

批准号：
19K12220
负责人：
福地佐斗志
金额：
$ 2.75万
依托单位：
Maebashi Institute of Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2019
资助国家：
日本
起止时间：
2019-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

タンパク質リン酸化データベースPhosphoSite Plus よりすべてのリン酸化部位データを入手した。入手したリン酸化サイトはキナーゼと紐付けされており、データの概要を掴むためデータの統計を取った。同時に、対応するUniprotデータベースエントリも取得できるようにした。リン酸化の多くは天然変性領域で起きるため，天然変性領域を知るために，これらの基質タンパク質に天然変性領域予測を行なった．予測プログラムは本研究室で開発したNeProcを用いた．リン酸化サイト情報の多いキナーゼ、6種のキナーゼファミリーに属する23個のキナーゼにリン酸化される基質を解析した。リン酸化基質がリン酸化されるキナーゼごとに特徴があるのか吟味した結果，電荷の偏りとプロリンの密度から特徴が見つかった．特にMAPKファミリーにリン酸化される基質配列で特徴が見られた．電荷の偏りを基に基質間で系統樹を描くと，リン酸化サイトに比較的近い部位での系統樹でMAPKファミリーの基質がクラスターを形成していた．プロリンの密度ではリン酸化サイトから離れた領域の配列で系統樹を描くとMAPK基質がクラスターとなった．このことから，MAPKにリン酸化される基質では，リン酸化サイトの近くの電荷の分布および離れた部位のプロリンの分布に特徴があることが示唆された．この結果をもとに，MAPKファミリーにリン酸化される基質に関し，どのキナーゼにリン酸化されるか予測する予測モデルの構築を開始した．取り掛かりとして，連続する2つのアミノ酸残基組成を特徴量とし，基質をリン酸化するキナーゼを予測するプログラムを構築した．この結果，キナーゼファミリーレベルでは，判別できるモデルを構築することができた．

所有磷酸化位点数据均来自蛋白质磷酸化数据库 PhosphoSite Plus。将获得的磷酸化位点与激酶联系起来，并进行统计以获得数据的概述。同时，还可以检索相应的Uniprot数据库条目。由于大多数磷酸化发生在自然变性区域，因此我们对这些底物蛋白中的自然变性区域进行了预测，以找出自然变性区域。使用的预测程序是我们实验室开发的NeProc。我们分析了属于6个激酶家族的23个激酶磷酸化的底物，这些激酶是具有大量磷酸化位点信息的激酶。通过检查磷酸化底物的每种激酶是否具有特征，我们发现了基于电荷偏压和脯氨酸密度的特征。特别是，在 MAPK 家族磷酸化的底物序列中观察到了特征。当基于电荷偏压在底物之间绘制系统发育树时，MAPK 家族底物在系统发育树中相对靠近磷酸化位点的位点形成簇。关于脯氨酸的密度，当基于远离磷酸化位点的区域中的序列绘制系统发育树时，MAPK底物聚集。这表明MAPK磷酸化的底物在磷酸化位点附近的电荷分布和远处位点的脯氨酸分布上具有特征。基于这些结果，我们开始构建一个预测模型，预测哪些激酶将磷酸化 MAPK 家族的底物。作为第一步，我们构建了一个程序，使用两个连续氨基酸残基的组成作为特征来预测磷酸化底物的激酶。因此，我们能够构建一个可以在激酶家族水平上进行区分的模型。