高精度のドッキング機能を有するタンパク質間相互作用予測システムの開発

开发具有高精度对接功能的蛋白质-蛋白质相互作用预测系统

基本信息

批准号：
18016007
负责人：
清水謙多郎
金额：
$ 4.67万
依托单位：
The University of Tokyo
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas
财政年份：
2006
资助国家：
日本
起止时间：
2006 至 2007
项目状态：
已结题

项目摘要

与えられた2つのタンパク質が相互作用するかどうかを、アミノ酸配列情報のみから機械学習サポートベクタマシン(SVM)を用いて学習・予測する手法を開発した。配列特徴としては、(1)アミノ酸の隣接ペアの出現頻度、(2)(1)の3つ組の出現頻度、(3)アミノ酸の物理化学特性に基づく分類の隣接ペアの出現頻度、(4)(3)の3つ組の出現頻度の4通りを試したところ、(2)が最も良い結果を示した。タンパク質間相互作用部位予測については、昨年度に引き続き、タンパク質のアミノ酸配列情報のみを用いて予測する手法と、タンパク質のアミノ酸配列情報と構造情報の両方を用いて予測する手法の2つを開発したが、本年度はとくに後者について、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、従来よりも高い精度で予測できることを示した。本年度は、また、タンパク質-リガンド結合部位予測の手法を開発した。これは、タンパク質表面にメタン分子を格子状にプローブさせ、タンパク質分子とのvan der Waals相互作用エネルギーを計算するというものである。Pocket FinderやQ-site Finderなど現在広く用いられている手法より高い精度で予測でき、とくにunbound予測における予測精度の向上が大きいという結果を得た。ドッキングシミュレーションについては、新たな直交関数系を導入し、予測精度の改善を試みた。また、高精度の相互作用解析を行うため、ab initio分子動力学(MD)とマルチカノニカルMDを統合した手法を新たに開発し、相互作用部位における化学反応の動的な解析を可能にする基盤技術を開発した。

我们已经开发了一种仅基于氨基酸序列信息的机器学习支持机（SVM）来学习和预测给定两种蛋白是否相互作用的方法。序列特征为（1）邻近氨基酸对的发生频率，（2）（1）基于氨基酸的物理化学性质的分类中，三合会发生三合会的发生频率，（4）（3）（3）在（3）中显示了（3）（3）（3）（3）（3）（3）（3）和（3）和（3）和（2）和（2）和（2）。从去年开始，我们开发了两种用于预测蛋白质到蛋白质相互作用位点的方法：一种仅使用蛋白氨基酸序列信息的方法，以及一种使用蛋白氨基酸序列信息和结构信息的方法，我们开发了一种新的方法，该方法可以预测每种残基周围的残基数量（支持vector Repictional）的精确性，该方法可以预测每个残基周围的残基数量，以预测的准确性，以预测的精确性。今年，我们还开发了一种预测蛋白质 - 配体结合位点的方法。这涉及在蛋白质表面的晶格形状的探针甲烷分子，并计算范德华的相互作用能量与蛋白质分子。结果表明，可以比当今广泛使用的方法（例如Pocket Finder和Q-Site Finder）进行预测，并且未结合预测的预测准确性得到了特别提高。对于对接模拟，引入了一种新的正交功能系统，以提高预测准确性。此外，为了进行高精度的交互分析，我们开发了一种新方法，该方法整合了从头算分子动力学（MD）和多义学MD，并开发了一种基本技术，该技术可以对交互作用的化学反应进行动态分析。

项目成果

期刊论文数量（7）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

Potential for assessing quality of protein structure based on contact number prediction

DOI：
10.1002/prot.21047
发表时间：
2006-09-01
期刊：
PROTEINS-STRUCTURE FUNCTION AND BIOINFORMATICS
影响因子：
2.9
作者：
Ishida, Takashi;Nakamura, Shugo;Shimizu, Kentaro
通讯作者：
Shimizu, Kentaro

Insight of the Signal Motif of GPI-(like)-anchored Proteins by Using SVM

使用 SVM 洞察 GPI（类）锚定蛋白的信号基序

DOI：
发表时间：
2006
期刊：
Proceedings of the 2006 International Conference on Bioinformatics and Computational Biology
影响因子：
0
作者：
Masayuki Hirano;Randall S. Davis;W. David Fine;Shugo Nakamura;Kentaro Shimizu;Hirokazu Yagi;Koichi Kato;Robert P. Stephan;Max D. Cooper;山崎智;Takashi Ishida;Junta Doi;Wei Cao
通讯作者：
Wei Cao

A multicanonical ab initio molecular dynamics method : application to conformation sampling of alanine tripeptide

多规范从头算分子动力学方法：在丙氨酸三肽构象采样中的应用