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。

在后基因组序列期间，了解蛋白质的结构和功能是分子生物学中最重要的问题。这项研究是为了挑战蛋白质三维结构的第一个原理预测。我们将从三个方面进行研究。 1）良好模型的构建=能量函数，2）开发高效率结构搜索方法，3）域边界预测方法的发展。这项研究是用自己的方法来挑战每个人，旨在预测由基因组阵列编码的大蛋白质群的三维结构。（1）首先，我们使用Z分数方法优化了能量函数。为能量参数训练准备了一组40种蛋白质，每种蛋白质都是通过将结构数据库中另一个结构进行螺纹创建的。平均Z_ <ave>已被最小化，因为允许结构预测的能量函数可以满足所有集合的所有蛋白质。为了最小化，Metropolis Monte Carlo（MC）方法使用模拟的Analling方法探索了最佳参数。（2）为了确认获得的能量函数的准确性，Park＆Levittt的诱饵（非自然结构）集进行了结构识别测试。存在一个相关性的是，该集合的所有蛋白质都降低到自然结构，并且自然结构被能量功能识别。（3）使用获得的能量函数，结构预测是通过贝克片段装配方法对相对较小的蛋白进行的。首先，根据阵列同源物的结构数据库选择了一个片段（3个残基，9个残基片段），并构建了三级结构。创建第三级结构时，它是通过替换片段的MC方法执行的。指示相对较小且简单的拓扑结构的三维结构预测结果。可以说，在局部结构的狭窄结构空间中的结构预测仅限于已知结构。（4）此外，基于统计力学的复制品替代分子分子动力学法进行了结构预测。在“温度复制”替换方法中，可以通过温度随机步行广泛搜索各种结构空间。即使在广泛的结构空间中，蛋白G的总体预测也成功。