プロテオーム時代におけるタンパク質立体構造の第一原理的予測

蛋白质组时代蛋白质3D结构的第一性原理预测

基本信息

批准号：
14015220
负责人：
高田彰二
金额：
$ 3.65万
依托单位：
Kobe University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas
财政年份：
2002
资助国家：
日本
起止时间：
2002 至无数据
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-14015220/
关键词：
立体構造予測 de novo予測フラグメント組合せ法 CASP

项目摘要

1.タンパク質エネルギー関数の改良:立体構造予測を成功させるには、簡単でしかし精度の高いエネルギー関数の構築が鍵になる.本研究では、従来の粗視化モデルを出発点として、1)側鎖全原子を陽に含んだ高精度関数の開発した.2)構造データベースをもとに、各アミノ酸の二面角特性を分布関数としてとりだし、それをもとに高精度な局所相互作用モデルを作成した.これらをもとに、構造データベースによるパラメータ最適化のアルゴリズムを組み合わせて高精度エネルギー関数を構築した。2.タンパク質構造の高速探索法の開発:構造探索を高速に行うために、前年度から応用してきたフラグメント組合せ法は、詳細釣り合いを満たさないという欠点を持つことを見出した.そこで、我々は、詳細釣り合いをみたす新しいアルゴリズムを開発し、それをもとに拡張アンサンブル法を利用して高速探索を可能にした.3.ベンチマークテスト:1.2.に基づいた手法をテストするために、数個のタンパク質の構造探索・予測ベンチマークテストを行った.小型(70残基程度以下)のタンパク質では、本方法によって、正しいフォールド予測ができることを明らかにした.4.国際構造予測コンテスト(CASP5):我々の方法の達成度を他者と客観的に比較するために、2年に一度行われる国際構造予測コンテストに参加した.比較的小型のタンパク質二つについて、相対的に見て、かなり良いフォールド構造を予測することが出来た.明らかになった課題は、いかにして、100残基以上のタンパク質を効率よく構造探索することができるか、である.今後、この問題に焦点をしぼり、構造予測問題解決へむけて研究を進める.

1。蛋白质能量功能的改善：简单但准确的能量函数是成功的三维结构预测的关键。链条所有 - 原子.2）基于结构数据库，每个氨基酸的两个方面特征作为分布函数，并基于该氨基酸，基于这些氨基酸。通过使用结构数据库组合参数优化算法来构建高精确能量函数。 2。具有蛋白质结构的高速探索方法的开发：我发现上一年应用的片段组合方法的缺点是，已经以高速进行结构搜索，无法满足详细的平衡。请参阅基于结构搜索 /预测性基准测试的余额，使用扩展集合方法。方法。4。国际结构性预测竞赛（CASP5）：我们的方法参加了一次国际结构预测竞赛，每两年举行一次与其他人相对较小的蛋白质的成就。良好的结构。