2007 Fiscal Year Annual Research Report
Project/Area Number |
07F07083
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Research Institution | Kyoto University |
Principal Investigator |
阿久津 達也 Kyoto University, 化学研究所, 教授
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
SUNG Jiangning 京都大学, 化学研究所, 外国人特別研究員
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Keywords | protein structure prediction / protein folding rate / small world / half-sphere exposure / support vectorre gression / residue contact number / bioinfbrmatics / accessible surface earea |
Research Abstract |
本年度は主に以下の2種類の研究を行った。 1、構造情報とネットワーク情報を用いたタンパク質のフォールデイング速度予測方式 タンパク質フォールディング速度は熱ショックタンパク質を含むタンパク質の解析をおいて重要な指標となる。本研究では、二状態および多状態を経由するフォールデイング速度をタンパク質立体構造から予測するための新たな手法を開発した。開発した手法では、従来手法で用いられてきた構造上の特徴に加え、アミノ酸間を辺でつないだネットワークを考え、そのネットワークの特徴に関する指標を用いた点が特徴になっている。ネットワークを構造するにあたり、近接アミノ酸間の情報を主に考慮したPCN(Protein Contact Network)と長距離相互作用の反映したLIN(Long-range Interaction Network)の二種類を利用した。これら二種類のネットワークから抽出した指標とフォールデイング速度との相関を調べたところ、LINからの指標の方がより重要な役割を果たすことが判明した。また、計算機実験による評価を行ったところ、開発した手法は二状態を経由する場合については既存手法の予測精度を上回ることがわかった。 2、タンパク質配列からの半球露出度予測プログラムHSEpredの開発 タンパク質の構造予測および構造解析のために半球露出度(HSE,Hlaf-Sphere Exposure)という指標が最近、提案された。HSEは各アミノ酸から一定の距離にある球を考え、それを側鎖のある半球(HSE-up)とその反対側の半球(HSE-down)にわけ、それぞれの半球に入るアミノ酸の個数を指標としたものであり、従来のCN(Contact Number)という指標の拡張になっている。HSEはタンパク質立体構造が与えられれは計算できるが、HSEを配列から予測する手法はこれまでに開発されていなかった。そこで、サポートベクター回帰という機械学習手法をを用いてHSEを予測する手法を開発した。そして計算機実験による評価を行ったところ、良好な結果を得ることができた。
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Research Products
(3 results)