研究領域 | マルチファセット・プロテインズ:拡大し変容するタンパク質の世界 |
研究課題/領域番号 |
20H05932
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研究種目 |
学術変革領域研究(A)
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配分区分 | 補助金 |
審査区分 |
学術変革領域研究区分(Ⅲ)
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研究機関 | 名古屋大学 |
研究代表者 |
太田 元規 名古屋大学, 情報学研究科, 教授 (40290895)
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研究分担者 |
福地 佐斗志 前橋工科大学, 工学部, 教授 (70360336)
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研究期間 (年度) |
2020-11-19 – 2025-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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配分額 *注記 |
137,670千円 (直接経費: 105,900千円、間接経費: 31,770千円)
2024年度: 23,530千円 (直接経費: 18,100千円、間接経費: 5,430千円)
2023年度: 23,920千円 (直接経費: 18,400千円、間接経費: 5,520千円)
2022年度: 23,920千円 (直接経費: 18,400千円、間接経費: 5,520千円)
2021年度: 22,750千円 (直接経費: 17,500千円、間接経費: 5,250千円)
2020年度: 43,550千円 (直接経費: 33,500千円、間接経費: 10,050千円)
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キーワード | 天然変性タンパク質 / バイオインフォマティクス / データベース / ノンコーディングRNA |
研究開始時の研究の概要 |
ノンコーディングRNAからの翻訳産物,非典型的な翻訳機構から得られるタンパク質といった未開拓タンパク質は基本的には天然変性タンパク質であり,その構造・機能を理解するためには,対象となるデータを集めて編集し,情報解析を行う必要がある.研究代表者は研究分担者らと共同し,これまでに天然変性タンパク質データベース:IDEALを構築・運用し,世界標準データベースに育て上げた.本研究では未開拓タンパク質の収集と注釈付け,複合体遷移,液滴形成を含む天然変性タンパク質の高度なアノテーションを加えた新IDEALを開発し,データ解析による未開拓タンパク質の特徴抽出と予測を目指す.
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研究実績の概要 |
教科書的な翻訳ルールに従って生合成され,自発的に固い構造に折りたたまるという古典的描像の埒外にあるタンパク質が近年存在感を増している.ノンコーディングRNAや非典型的な翻訳機構に由来するタンパク質を対象とした予備的な解析では,それらの多くは比較的短い天然変性タンパク質であった.反復配列,低複雑性配列を含む天然変性タンパク質が翻訳後修飾などを契機として液-液相分離を引き起こして液滴を形成し,機能することも話題となっている.つまり本領域で研究対象とする未開拓タンパク質の多くは,天然変性タンパク質だと考えられる.その構造・機能を理解するためには,対象となるデータを集めて編集し,情報解析する必要がある. 2022年度は前年度に結成した研究推進チームをフル活用し,データベース開発と情報解析を実施した.データベース開発では前年に開発を開始した天然変性タンパク質が機能する様子を視覚化するためのシステム作りを加速化し,このシステムを利用したアノテーションにも力を入れた.情報解析ではAlphaFold構造を利用した条件付折りたたみ領域(Protean Segment:ProS)の予測構造評価や,液ー液相分離に関与するタンパク質の配列解析を行った.AlphaFoldはProSが長いヘリックスなどであれば精度良く予測することや,FUSなどの単独でも液ー液相分離が起こるタンパク質の低複雑性領域はアミノ酸組成が異なることを発見した.領域内の他の班で扱うデータも解析を実施し,翻訳アレスト配列やストップコドンリードスルーが起きるタンパク質の構造を調査した.
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
研究推進チームが順調に活動しており,システム開発,アノテーション,データベース開発が軌道に乗っている.情報解析についても条件付折りたたみ領域や液ー液相分離するタンパク質について論文発表を行うことができた.当初考えていたよりも,天然変性タンパク質の状態遷移をフォーマット化するのは単純ではなかったこと,これによりシステム開発工程は幾分複雑なものに成らざるを得ないこと,は不測の事態であった.しかしこれを乗り越えることで当初想定していたよりも実り多い成果が得られると期待している.また,2022年度11月にデータベースサーバが外部からアタックされるという被害が生じたが,数ヶ月をかけて堅牢なシステムを再構築することができている.
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今後の研究の推進方策 |
データベース開発,情報解析をこれまで通りに進めていく.データベース開発では蓄積されつつあるアノテーション結果を公開すべく準備を進めていく.情報解析については,ノンコーディングRNA由来のタンパク質など,ホモログが少ないタンパク質で天然変性タンパク質の予測結果が予測ツールによって大きく変わることなどを追求し,論文化を進める予定である.
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