2022 Fiscal Year Research-status Report
高精度立体構造予測を活用した新規ウイルスの探索：ダークマター配列への挑戦
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22K19234
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| Research Institution | Hokkaido University |
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Principal Investigator |
五十嵐 学 北海道大学, 人獣共通感染症国際共同研究所, 准教授 (10374240)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
堀江 真行 大阪公立大学, 大学院獣医学研究科, 教授 (20725981)
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| Project Period (FY) |
2022-06-30 – 2025-03-31
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| Keywords | 新規ウイルス / タンパク質 / 立体構造 / ウイルス様配列 / 構造類似性 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
近年、メタゲノム解析手法の発展により、新規ウイルスが次々と見つかっている。しかし、配列類似性検索を用いたこれまでの手法には、既知のウイルスと遠縁のウイルスは検出できないという欠点がある。一方、タンパク質の立体構造はアミノ酸配列と比べて進化的保存性が高いことが知られている。本研究では、タンパク質の立体構造予測および構造類似性検索を用いた新たな解析手法を開発し、これまでの手法では検出できなかった新規ウイルス配列の同定を試みている。
本年度はまず、京都大学化学研究所のスーパーコンピュータシステムに実装されたAlphaFold2を用いて、タンパク質の立体構造予測を大規模に行う手法の検討および確認を行った。また、構造全体（フォールディング）の類似性検索には無償のDaliLite.v5を、部分構造（ドメイン）の類似性検索には有償のMOE（モルシス社：MOE）を用いて、機知のウイルスタンパク質構造を対象に構造類似性検索の検証実験を行った。その結果、配列類似性検索では検出できないが、立体構造は類似しているタンパク質配列を検出できる可能性が示唆された。
さらに、大規模解析を進めるために、既知の配列と類似性を持つ配列を除外する手法を検討した。特に、ショートリードを迅速にアセンブルする方法について検討した。その結果、SKESAアセンブラを使用することで、非常に高速なアセンブルが可能であることが明らかになった。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
立体構造の大規模予測手順や構造類似性検索の検証に時間を要してしまい、状況としてはやや遅れている。
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| Strategy for Future Research Activity |
(1)大規模解析を行うため、構造予測から構造類似性検索を一括で行うシステムの構築を検討する。
(2)公共のRNA-seqデータベースから、既知のどの配列とも類似性を示さないダークマター配列を抽出する。
(3)抽出されたダークマター配列の構造予測および構造類似性検索を行い、配列類似性検索では検出できない新規ウイルス配列の検出を試みる。
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| Causes of Carryover |
立体構造の大規模予測手順や構造類似性検索の検証に時間を要してしまい、状況としてはやや遅れている。そのため成果報告や解析パイプラインの構築に使う費用を、次年度に持ち越して使用する予定である。
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Research Products
(2 results)
