2016 Fiscal Year Annual Research Report
Development of a sequence-based prediction method of interacting protein partners for drug target discovery
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26870045
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| Research Institution | National Institutes of Biomedical Innovation, Health and Nutrition |
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Principal Investigator |
村上 洋一 国立研究開発法人医薬基盤・健康・栄養研究所, 医薬基盤研究所 創薬デザイン研究センター, プロジェクト研究員 (20548424)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | バイオインフォマティクス / タンパク質間相互作用 / タンパク質機能 / 機械学習 / 創薬支援 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
平成28年度は、アミノ酸配列の各残基位置における特徴間に緩い依存関係を考慮した機会学習法を用いて相互作用部位の予測モデルを構築し、必要なベンチマークを実行した。その結果、特徴間の依存関係を考慮しない従来法よりも高い性能を得ることができた。しかしながら、従来法で予測された真陽性が新手法では偽陰性になり、またその逆もあることがベンチマーク結果の解析から明らかになった。これらを併用する選択肢もあるが、将来的に両方の予測スコアを特徴量として機械学習することでより信頼のある予測ができるメタアプローチの開発の必要性に至った。また、前年度に開発したタンパク質間相互作用の予測システム（PSOPIA-X）を用いて、予測されたタンパク質のスコアに基づいて順位付けをするインターフェースを開発した。これは、JavaScript言語を用いて開発をし、利用者が予測されたタンパク質の並べ替えや、特定のタンパク質の検索をすることができる機能を備えている。また各タンパク質の名前や相互作用が既知かどうかの情報、また遺伝子オントロジーによる機能や細胞内局在等の情報、さらにタンパク質の配列と機能の情報を提供しているUniProtKBへのリンクが貼られている。予測リストを用いて行ったパスウェイやGO解析の結果もインターフェースに統合した。さらに、ゲノムやパスウェイの情報、タンパク質の構造や機能の情報、また化合物情報からゲノムワイド関連解析（GWAS）から得られた疾患に関与する一塩基多型(SNP)や相互作用情報までを幅広く統合しているTargetMineデータウェアハウスとPSOPIA-Xとの統合を行った。また、予測された相互作用を加えた相互作用ネットワークをインターフェース上に表示した。これにより利用者が興味のあるタンパク質の周辺タンパク質との関係性を可視化しながら創薬標的の絞り込みができるようになった。
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