| 研究概要 |
本年度の研究は前年度までの成果が実用化可能かどうかを評価するために,プログラム細胞死(PCD)に影響を与えるBc1-2ファミリーのたんぱく質を対象にして,シロイヌナズナの中から発見することを目的とした.ここでは帰納論理プログラミング(ILP)を用いて,たんぱく質のフォールドを予測することによってその機能を予測した.ILPは一階述語論理で表現された構造化された知識を扱うことができるため,生物分子のような構造化されたデータにおける知識発見に応用されてきた.従来手法ではたんぱく質の立体構造データベースに登録されている情報を使用しているため,データベースに登録されていないたんぱく質のフォールドを予測することはできない,そこで今年度は,従来手法を拡張し,たんぱく質の一次構造からフォールドを予測する新しい手法を提案した,本手法では二次構造予測ツールを用いて二次構造を予測し,ILPを用いて予測された二次構造に基づいた背景知識から仮説を構築した,それを,Bcl-2ファミリーたんぱく質のフォールド予測に適用した.この手法は,ILPのための背景知識を二次構造予測のためのオンライン・ツールであるSSproの結果から構築し,予測された背景知識と事例から仮説を帰納するものである,獲得された仮説は一次構造からフォールドを予測するのに適用可能である.実験の結果,提案手法は予測精度,特に再現率を向上させることが実証された。なお,その成果は,Proceedings of the Workshop on Knowledge, Language, and Learning in Bioinformatics (KLLBI2008)で発表した.
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