2015 Fiscal Year Research-status Report
機械学習によるタンパク質翻訳後修飾の予測と天然変性領域の機能の解明
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26330336
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| Research Institution | Ritsumeikan University |
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Principal Investigator |
西川 郁子 立命館大学, 情報理工学部, 教授 (90212117)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | 機械学習 / リン酸化 / 天然変性領域 / ヒトタンパク質 / サポートベクターマシン / 予測 / エントロピー |
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| Outline of Annual Research Achievements |
2年目となる本年度は引き続き、ヒトタンパク質の天然変性領域(IDR)における機能性リン酸化部位を対象とした。前年度に得られた結果として、配列の進化的保存度が低いとされてきたIDRにおいても、アミノ酸部位ごとに進化的保存度が異なり、高い保存度を持つ部位もあることが分かった。そして、機能性リン酸化部位のような生物学的に重要な修飾部位では保存度が高いこと、さらにそれを利用して、部位毎の進化的保存度が適切に定義できる場合には、保存度を用いて機能性リン酸化部位の予測精度を向上できることを示した。それを受けて本年度は、配列エントロピーの計測を行った。
ドメインとIDRでは、領域全体の配列エントロピーが異なることは既知であり、アミノ酸組成比の偏りも反映してIDRでは低い値となる。今回は、部位ごとに周辺配列に対するエントロピーを求めた。ドメインとIDRに分けて対象部位周辺のエントロピーの分布をみると、単峰分布のピークや平均値がいずれも後者で低くなっていた。また、セリンとトレオニンに限定して、非リン酸化部位と機能性リン酸化部位に分けたエントロピー分布では、単峰分布のピークや平均値がいずれも後者で低くなっていた。保存性や位置特異的なアミノ酸の存在を総合的に定量化する簡単な指標として、エントロピーを用いることが考えられる。
しかしながら、サポートベクターマシンを用いたリン酸化部位予測により比較すると、配列のみ、配列とエントロピー、配列と進化的保存度では、昇順に精度が高い結果となった。即ち、エントロピーに含まれる情報は、進化的保存度を超えるものではなかった。ただ、IDRにおける部位毎の進化的保存度として前年度に提案したものは、複数のオルソログの存在を前提としており、それが得られない多くのヒトタンパク質に対する利用が有効だと思われる。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
ヒトタンパク質の天然変性領域(IDR)における機能性リン酸化部位のサポートベクターマシンによる予測に対して、計画をほぼ達成した。初年度の部位特異的保存度、それが得られない場合には本年度の部位周辺エントロピーを入力情報として用いることで、IDRの特徴を利用した機能性修飾部位予測の枠組みを提案し、計算機実験により検証した。
結果を論文として投稿するために準備中であり、作業を急ぐ。
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| Strategy for Future Research Activity |
現在までの成果を論文としてまとめる。IDRに特有のリン酸化機構と、進化的保存、翻訳後修飾の機能性の有無についても合わせて議論し、問題提起も行う。未報告のリン酸化部位の予測結果も公表し、実験的検証に繋げる。本予測手法をヒトタンパク質に対して適用し、予測された修飾部位をデータベース化し公表に繋げる。
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| Causes of Carryover |
初年度に購入しなかったコンピュータおよび周辺機器を、本年度の開発に利用するため物品費として執行した。
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
最終年度となる次年度に、成果発表のための旅費、論文投稿費、予測システムとデータ保存用のコンピュータ周辺機器などとして使用する。
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Research Products
(6 results)
