アミノ酸配列からのタンパク質複合体形成の予測

从氨基酸序列预测蛋白质复合物的形成

• 批准号: 01J60033
• 负责人: 内古閑 伸之
• 金额: $ 2.3万
• 依托单位: Nagoya University (2003)Tokyo University of Agriculture and Technology (2001-2002)
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2001
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2001 至 2003
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-01J60033/
• 关键词: アミノ酸配列情報; タンパク質立体構造; 構造分類; タンパク質立体構造形成原理; ゲノム; プロテオーム; ダンベル型タンパク質; 電荷バランス; 両親媒性

タンパク質の立体構造や複合体形成はアミノ酸残基の物理化学的相互作用によるメカニズムによって理解できる。複合体形成のメカニズムを考える基礎固めとして、アミノ酸残基間の静電相互作用に着目し、アミノ酸配列情報から伸びた形をしたタンパク質(伸長型タンパク質)の予測を行ってきた。伸長型タンパク質の立体構造の特徴はN末端側とC末端側のドメインが構造上、離れていることである。立体構造情報から得られた典型的な伸長形タンパク質はカルモジュリン、トロポニンCなどであった。また、典型的な伸長型タンパク質のアミノ酸配列から、この構造の形成メカニズムとして静電相互作用による斥力が支配的であると考えられる。実際に立体構造データベース(PDB)のアミノ酸配列による予測からカルモジュリン、トロポニンCが得られ、さらにDNA結合タンパク質も得られた。カルモジュリンやトロポニンCのアミノ酸配列は負電荷をもつアミノ酸残基を多く持っており、正電荷を多く持つペプチド分子と結合しやすい。一方でDNA結合タンパク質は正電荷を多く持ち、負に帯電しているDNA分子と結合しやすい。また、75種の生物ゲノムについてこの原理を適用し予測した。典型的な伸長型タンパク質であるカルモジュリンやトロポニンCはゲノム内にそれほど多くなく、伸長型タンパク質として予測された機能既知遺伝子情報の半分以上はDNA結合タンパク質であった。また、機能未知で伸長型と予測されたタンパク質は正電荷を多く持ちDNA結合タンパク質の性質を有していた。ヒトゲノムにおいては伸長型タンパク質が予測対象の75種の生物の中で最も多く予測され、機能未知でDNA結合タンパク質の性質を有している遺伝子も最も多く発見できた。以上の成果から、一般的なタンパク質の立体構造形成の相互作用をアミノ酸配列情報から考えるための方向性が見いだせた。

蛋白质的三维结构和复杂形成可以通过基于氨基酸残基的物理化学相互作用的机制来理解。作为理解复合物形成机制的基础，我们重点关注氨基酸残基之间的静电相互作用，并根据氨基酸序列信息预测了伸长蛋白（elongated Proteins）。细长蛋白质三维结构的一个特征是 N 端和 C 端结构域在结构上是分离的。从 3D 结构信息获得的典型延长蛋白是钙调蛋白和肌钙蛋白 C。此外，基于典型伸长蛋白质的氨基酸序列，认为静电相互作用引起的排斥是形成该结构的主要机制。事实上，钙调蛋白和肌钙蛋白 C 是根据 3D 结构数据库 (PDB) 中的氨基酸序列以及 DNA 结合蛋白的预测获得的。钙调蛋白和肌钙蛋白 C 的氨基酸序列具有许多带负电荷的氨基酸残基，它们往往与具有许多正电荷的肽分子结合。另一方面，DNA 结合蛋白具有许多正电荷，并且倾向于与带负电荷的 DNA 分子结合。我们还应用这一原理预测了 75 个物种的基因组。钙调蛋白和肌钙蛋白C是典型的延长蛋白，它们在基因组中的含量并不十分丰富，并且预测为延长蛋白的已知功能基因的信息中一半以上是DNA结合蛋白。此外，该蛋白质被预测为功能未知的细长蛋白质，具有许多正电荷并具有DNA结合蛋白质的特性。在人类基因组中，在预测的75个物种中，预测的延伸蛋白最多，并且还发现了大多数具有DNA结合蛋白特性的未知功能基因。从以上结果中，我们找到了从氨基酸序列信息考虑形成一般蛋白质三维结构的相互作用的方向。

项目成果

Uchikoga, N., Ke, R., Akazawa, F., Sonoyama, M., Mitaku, S.: "Genome Scale Classification of Extended Proteins by a predictor SOSUIdumbbell"Genome Informatics. 14. 524-525 (2003)

Uchikoga, N.、Ke, R.、Akazawa, F.、Sonoyama, M.、Mitaku, S.：“通过预测因子 SOSUIdumbbell 对扩展蛋白质进行基因组规模分类”基因组信息学。