ホモロジーモデリングとアビニシオ法の統合による高精度タンパク質構造予測手法の開発
| Project/Area Number |
15014207
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Review Section |
Biological Sciences
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
清水 謙多郎 東京大学, 大学院・農学生命科学研究科, 教授 (80178970)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
寺田 透 東京大学, 大学院・農学生命科学研究科, 助手 (40359641)
中村 周吾 東京大学, 大学院・農学生命科学研究科, 助教授 (90272442)
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| Project Period (FY) |
2003
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2003)
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| Budget Amount *help |
¥5,000,000 (Direct Cost: ¥5,000,000)
Fiscal Year 2003: ¥5,000,000 (Direct Cost: ¥5,000,000)
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| Keywords | タンパク質 / 構造予測 / ホモロジーモデリング / ab initio法 / 統計ポテンシャル / フラグメントアセンブリ方式 / 構造クラスタリング |
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| Research Abstract |
今年度は、フラグメントアセンブリ方式によるab initio法の予測精度の改善と、ホモロジーモデリングとの統合化を行った。
1.予測構造を評価する統計ポテンシャルについて、今年度新たに、二次構造パッキングのポテンシャルを導入することにより、βシートの予測精度を大幅に向上させることができた。類似配列をもたない。25個のタンパク質(残基数40〜135、α:7個,β:6個,α/β:12個)のうち、ネイティブ構造とのRMSDが6.5Å未満のものは14個であった。
2.構造クラスタリング手法については、URMSを距離指標に用いることにより、従来のRMSDを距離指標とするクラスタリングに対して、25個のタンパク質のうち20個のタンパク質で、より精度の高い予測構造を得ることができた。
3.構造既知のタンパク質をより有効に生かすために、フラグメントアセンブリ方式において、部分的な構造をあてはめるフラグメントの長さを可変にすることにより、フラグメントに合致するよい構造があれば、できるだけ広い部分をテンプレートとして利用できるようにした。フラグメントの長さを5残基から始めてスコアが最大になるように増加させていく手法は、従来の9残基固定のフラグメント長の方式に比べて、精度の高い予測を行うことできること、構造が既知で類似のタンパク質がある場合は、その構造をテンプレートとして利用する手段となることを確認した。
4.構造予測システムが生成する多数のモデル構造のうち、構造が保存されている部分はネイティブの構造に近いという知見を得ており、そのことを利用して、構造が保存されている部分の構造特徴を制約条件として繰り返し予測を行う手法を開発した。この手法は、類似のタンパク質構造をテンプレートして予測する際にも利用することができる。
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Report
(1 results)
Research Products
(6 results)
