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：
13208018
负责人：
高田彰二
金额：
$ 4.1万
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 (C)
财政年份：
2001
资助国家：
日本
起止时间：
2001 至无数据
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-13208018/
关键词：
ゲノム生体分子蛋白質バイオテクノロジープロテオーム

项目摘要

ポストゲノムシークエンシング時代において、タンパク質の構造、機能を知ることが分子生物学の最重要課題である。本研究はタンパク質立体構造の第一原理的予測に真っ向から挑戦するものである。その解決のために、3つの側面から研究を進める。1)良いモデル=エネルギー関数の構築、2)高効率な構造探索法の開発、および3)ドメイン境界の予測法の開発。本研究はそれぞれに独自のアプローチで挑み、ゲノム配列がコードする大規模なタンパク質群の立体構造予測を目指す。(1)まず、Zスコア法によるエネルギー関数の最適化を行った。エネルギーパラメータのトレーニングのために40個のタンパク質のセットを用意し、各々について変性構造を構造データベース中の別の構造へのThreadingでつくった。構造予測を可能とするエネルギー関数は、セットの全てのタンパク質が十分に小さいZをもつことを満たす必要があるので、その平均Z_<ave>を最小化した。最小化にはシミュレテッドアニーリング法を用い、メトロポリスモンテカルロ(MC)法で最適パラメーターを探索した。(2)得られたエネルギー関数の精度を確かめるために、Park&Levittのdecoy(非天然構造)セットによる構造認識テストを行った。セットの全てのタンパク質で天然構造に近いほどエネルギーが低いという相関がみられ、エネルギー関数による天然構造の認識ができた。(3)得られたエネルギー関数を使って、比較的小さなタンパク質を対象として、Bakerのフラグメントアセンブリ法により構造予測を行った。まず、構造データベースから配列相同性を基準にフラグメント(3残基、9残基断片)候補を選び、それらを組み合わせて3次構造を構築した。3次構造をつくるときには、フラグメントを置換していくMC法で行った。比較的小さく単純なトポロジーをもつタンパク質Immunoglobulin-binding Protein G の立体構造予測結果を示す。局所構造を既知構造に限った狭い構造空間での構造予測は成功したといえる。(4)さらに統計力学に基づくレプリカ交換分子動力学法で構造予測を行った。温度レプリカ交換法では、レプリカを温度に関してランダムウォークさせることで、幅広く構造空間を探索することができる。広い構造空間においてもprotein Gのおおまかなトポロジーの予測に成功した。

在基因组测序的时代，了解蛋白质的结构和功能是分子生物学中最重要的问题。这项研究直接挑战了蛋白质构象的第一原理预测。为了解决这个问题，我们将从三个方面进行研究。 1）构建良好的模型=能量功能，2）开发高效的结构搜索方法，3）为域边界开发预测方法。这项研究旨在证明使用自己独特的方法对大量蛋白质的构象预测。（1）首先，使用z得分方法优化了能量函数。准备了一组40种蛋白质，用于训练能量参数，并通过将其螺纹到结构数据库中的另一个结构中创建变性结构。允许结构预测的能量函数必须满足集合中的所有蛋白质具有足够小的z，从而最大程度地减少了它们的平均z__ <ave>。使用模拟退火方法搜索最佳参数，以最大程度地减少结果和大都会蒙特卡洛（MC）方法。（2）为了验证获得的能量函数的准确性，使用Park＆Levitt的诱饵（非天然结构）集进行了结构识别测试。发现相关性的是，集合中的蛋白质越近，能量越低，可以通过能量功能识别自然结构。（3）使用获得的能量函数，使用贝克的片段装配方法对相对较小的蛋白质进行结构预测。首先，根据结构数据库的序列同源性选择了候选片段（3个残留和9个残留片段），并将这些片段合并以构建第三级结构。创建第三级结构时，使用MC方法替换片段。蛋白质免疫球蛋白结合蛋白G的三维结构预测的结果，该蛋白具有相对较小且简单的拓扑结构。可以说，局部结构仅限于已知结构的狭窄结构空间中的结构预测是成功的。（4）此外，使用基于统计力学的复制 - 交换分子动力学方法进行结构预测。在“温度复制品交换”方法中，可以通过随机行走复制品相对于温度来搜索广泛的结构空间。我们已经成功地预测了蛋白质G的粗糙拓扑结构，即使在广泛的结构空间中。