２０１１年度 修士論文要旨

構造を基にしたタンパク質機能予測ソフトFCANALの機能予測対象の追加・拡充

斎藤　隆

　近年、様々な生物に対して膨大な量のタンパク質の立体構造情報が蓄積され、高処理な機能予測法 が必要となってきている。機能予測法にはアミノ酸の配列類似性を利用したものと立体構造を利用 したものがある。立体構造と機能は密接に関連しており、立体構造を利用した予測法はより高い精度 をもつと期待される。そこで本研究室では立体構造情報を利用した高速かつ高精度な機能予測を目指し、 既知のタンパク質機能部位のアミノ酸残基の出現頻度とCα原子間の距離のスコアマトリックスを用いた 機能予測法FCANALを開発し、酵素やタンパク質の機能分類を進めてきた。これまで機能分類が困難な タンパク質では、生物進化系統を基にPDBをグループ分けして、グループ毎にスコアマトリックスを 作成する方法と中心残基を２つ設定して２つのスコアマトリックスの結果を重ね合わせることで偽陽性 を除く方法によって機能分類精度が向上することが示されてきた。

　そこで私は、未着手であった低分子結合タンパク質の機能分類を試み、FCANALで機能分類ができること を示した。従来の生物進化系統を利用してグループ分けを行い、グループ毎にスコアマトリックスを 作成する方法をPDBのChain 単位でグループ分けをすることにより機能分類精度が向上することを示した。 また、スコアマトリックスに対して、中心残基からの距離に応じてスコアに重み付けをおこない、 局所構造に含まれる中心残基からの距離が近いアミノ酸と遠いアミノ酸の重みを変えることで機能分類 精度が向上することを示した。学習データが少ない酵素では生物進化系統が近い酵素を一括りにして スコアマトリックスを作成することで、効率良く機能予測対象の追加ができることを示した。更に これらの手法によって機能分類をした結果をFCANAL Webに追加することで、一般の研究者への公開も おこなった。

　以上、FCANALの機能予測対象の追加と拡充を行い、PDB sumに登録されているPDB数の56%をカバー した。今後、FCANALがタンパク質構造を基にした機能予測ツールとして有効利用されることを期待 している。

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