空間パターン処理による蛋白質機能予測に関する研究

空间模式处理预测蛋白质功能的研究

基本信息

批准号：
13780283
负责人：
大川剛直
金额：
$ 1.6万
依托单位：
Osaka University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
财政年份：
2001
资助国家：
日本
起止时间：
2001 至 2002
项目状态：
已结题

项目摘要

蛋白質の機能が、その構造、特に表面の形状と特性に大きく依存することに着目し、これを空間パターンとして捉えた計算機処理により、自動比較、自動分類する手法を、昨年度、提案している。本年度は、この考え方をベースにして、機能に関与する部分表面を表面データベースから自動抽出することにより、蛋白質表面モチーフデータベースの作成を試みた。蛋白質の機能が類似すれば、活性部位の表面形状や物性も類似し、また、このような類似した活性部位は、いくつかの異なる蛋白質に共通して観察されることがしばしばある。このことに注目し、複数の蛋白質に共通してみられる表面形状や物性の頻出パターンを表面モチーフと定義し、平成13年度に開発した表面比較手法の考え方を発展させることで、表面モチーフを抽出する方法を提案した。抽出対象となるモチーフの大きさや形状は、様々であり、事前に決定することができない。そこで、ここでは、表面モチーフを構成する部分表面の最小単位を単位表面と定め、多数の蛋白質分子表面から共通する単位表面を抽出した後、それらを相互に連結することにより、表面モチーフを形成するというアプローチを採用した。単位表面は、2つの属性付き法線ベクトルから構成することで、機能との関連性が高い形状上の凹凸の表現を可能とした。また、共通する単位表面の発見に際しては、バケット法の導入により、その効率化を図った。提案した方式を、既知のモチーフを含む蛋白質に適用し、抽出モチーフの再現性を通じて手法の有効性を確認した。

鉴于蛋白质的功能高度依赖于其结构，尤其是其表面的形状和特性，去年我们提出了一种使用计算机处理进行自动比较和分类的方法，将其捕获为空间模式。今年，基于这个想法，我们尝试通过从表面数据库中自动提取功能相关的部分表面来创建蛋白质表面基序数据库。如果蛋白质具有相似的功能，它们的活性位点将具有相似的表面形状和物理性质，并且这种相似的活性位点经常在几种不同的蛋白质中观察到。为此，我们将多种蛋白质共有的表面形状和物理性质的频繁模式定义为表面基序，并通过发展2001年开发的表面比较方法的概念来提取表面基序。提出了一种这样做的方法。要提取的图案的大小和形状各不相同，无法提前确定。因此，在这里，我们将构成表面基序的部分表面的最小单位定义为单位表面，并从许多蛋白质分子的表面中提取公共单位表面后，通过将它们互连来形成表面基序。。通过用两个具有属性的法向量构造单位曲面，可以表达与功能高度相关的形状的不规则性。此外，在发现公共单位曲面时，我们引入了桶法来提高效率。所提出的方法应用于含有已知基序的蛋白质，并通过提取基序的再现性证实了该方法的有效性。