| 研究課題/領域番号 |
22500277
|
|---|
| 研究機関 | 独立行政法人医薬基盤研究所 |
|---|
研究代表者 |
AHMAD Shandar 独立行政法人医薬基盤研究所, 創薬基盤研究部, 研究員 (80463298)
|
|---|
| キーワード | Prediction / Residue-pair / Neural network / Protein-protein interaction / Binding site / Protein function / Amino acids / Protein structure |
|---|
| 研究概要 |
昨年(2010～2011)、我々は研究プロジェクトのコア・モジュールを完成した。このコア・モジュールにより、タンパク質の配列情報のみを用いて二つのダンパク質のアミノ酸残基間のペアワイズコンタクトを予測する新規手法の開発に成功した。その研究結果は今年、学術論文として発表された。2011年～2012年度の計画で言及されたとおり、このモジュールの主な問題点は予測に膨大な計算を必要とし時間がかかりすぎるということであった。速度が遅いため、多量のタンパク質の相互作用残基予測の計算は困難であった。提案の通り、我々はこの問題を克服する優れた方法を開発した。我々の解決策は以下のとおりである。従来の手法では、我々は一つのアミノ酸配列からの全ての残基と二番目の配列の全ての残基のデータセットの相互作用を予測した。新たな方法では、一度に一つのタンパク質のみ予測される。相互作用相手(二番目の)タンパク質の情報は配列の特徴の概要として提供され、最初のタンパク質の各残基に付加される。この手法により予測の問題の複雑性を軽減することができる。相互作用相手予測の計算時間は配列長の増加とともに直線的に増加する。これによりほんの数分間で多数の配列を計算することが可能となる。我々は、新たな手法は従来の遅いアプローチと同じくらい正確であることを発見した。このように計算の加速により性能が低下することはない。
さらに、我々はDNAやRNA結合タンパク質におけるタンパク質-タンパク質相互作用も研究した。我々は異なる種類のデータセットにおける、従来の及び新たな手法の性能を微調整し、またベンチマークを行った。
|
| 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
タンパク質相互作用相手の予測を速める際の主な問題点は満足のいく研究結果により解決された。コア・モジュールはうまく機能しており、これまでの成果はその後、学術論文として発表された。
|
| 今後の研究の推進方策 |
新たなモジュールは最新のWeb上の予測サーバとして実装される。タンパク質一タンパク質相互作用相手はこの手法を用いて予測され、本プロジェクトで掲げている目標は今年中に達成される。
|
