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奈良女子大集中講義 バイオインフォマティクス (8) タンパク質立体構造予測
阿久津 達也 京都大学 化学研究所 バイオインフォマティクスセンター
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講義予定 9月5日 9月6日 9月7日 分子生物学概観 分子生物学データベース 配列アラインメント
実習１（データベース検索と配列アラインメント） 9月6日 モチーフ発見 隠れマルコフモデル カーネル法 進化系統樹推定 9月7日 タンパク質立体構造予測 相互作用推定 スケールフリーネットワーク 実習２（構造予測）
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内容 立体構造予測に関連する基本事項 立体構造予測法の分類 スレッディング法 3D-1Dプロファイル
ポテンシャル型スコア関数を用いたスレッディング CASP
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タンパク質立体構造予測 アミノ酸配列から、タンパク質の立体構造（３次元構造）をコンピュータにより推定 実験よりは、はるかに精度が悪い
だいたいの形がわかれば良いのであれば、4～５割近くの予測率
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タンパク質とアミノ酸 アミノ酸：２０種類 タンパク質：アミノ酸の鎖（短いものはペプチドと呼ばれる）
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側鎖の例
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タンパク質の種類と高次構造 タンパク質の分類 一次構造（アミノ酸配列） 二次構造（α、β、それ以外（ループ、コイル））
球状タンパク質 繊維状タンパク質 膜タンパク質 一次構造（アミノ酸配列） 二次構造（α、β、それ以外（ループ、コイル）） 三次構造（三次元構造、立体構造） 四次構造（複数の鎖）
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タンパク質立体構造の決定 主にX線結晶解析かNMR解析による アミノ酸配列決定より困難 既知アミノ酸配列 >> 10万
しかし、結晶中の構造しかわからない アミノ酸配列決定より困難 半年から１年くらいかかることも珍しく無い 既知アミノ酸配列 >> 10万 既知立体構造 < 数万
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タンパク質立体構造の特徴 基本的には鎖（ひも）状 二種類の特徴的な構造が頻繁に現れ、立体構造の骨格（コア）を作る
αへリックス（らせん状の部分） βシート（ひも状の部分が並んだ部分）
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構造とアミノ酸の種類の関係 (球状）タンパク質 αへリックス βストランド ループ領域 内側：疎水性アミノ酸 外側：親水性アミノ酸
内側：疎水性アミノ酸 外側：親水性アミノ酸 αへリックス 内側：疎水性 外側：親水性 βストランド 疎水性と親水性が交互に現れる ループ領域 親水性が高い
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立体構造データベース PDB(Protein Data Bank ) SCOP FSSP／DALI タンパク質立体構造データベース
2007年5月15日現在43459データ（ただし重複あり） SCOP 立体構造分類データベース FSSP／DALI 立体構造アライメントデータベース／アライメントサーバー
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タンパク質立体構造の分類 構造分類の必要性 SCOPによる階層的クラス分け 立体構造と機能の間には密接な関係
配列が似ていなくても構造類似のタンパク質が多数存在 SCOPによる階層的クラス分け Class: 二次構造の組成（α、β、α+βなど）に基づく分類 Fold: 構造の類似性 ← スレッディング法の対象 Superfamily: 進化的類縁性 Family: 明らかな進化的類縁性高い
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立体構造予測法の分類 物理的原理に基づく方法 格子モデル ２次構造予測 スレッディング
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物理的原理に基づく方法 エネルギー最小化、もしくは、微分方程式を（数値的に）解く、などの物理的原理に基づく方法
主として分子動力学法(Molecular Dynamics) 数十残基程度であれば、実際のタンパク質やペプチドと似た構造を推定可能（なことがある） 構造の最適化や安定性の解析には実用的 超並列計算機の利用、専用計算機の開発
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格子モデル(1) 各残基が格子点にあると仮定 予測よりも、フォールディングの定性的な理解のために利用される
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格子モデル(2) エネルギー最小となる折畳みを計算
HPモデルでは疎水性アミノ酸どうしが隣接すると -1で、他はすべて0 という簡単なエネルギー関数を用いる 親水性アミノ酸 疎水性アミノ酸 スコア ＝－９ ＝－５ 配列
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二次構造予測 アミノ酸配列中の各残基が、α、β、それ以外のどれに属するかを予測 でたらめに推定しても、33.3%の的中率
最も高精度なソフトを使えば、80%近い的中率 ニューラルネット、HMM、サポートベクタマシンなどの利用
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ニューラルネットによる二次構造予測
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膜タンパク質の膜貫通領域予測 膜貫通領域: αへリックス 7～１７残基程度の疎水性指標の平均値をプロット 平均値が高い部分が膜貫通領域と推定
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フォールド予測 精密な３次元構造ではなく、だいたいの形（fold)を予測
立体構造は1000種類程度のパターンに分類される、との予測(Chotia, 1992)に基づく
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タンパク質スレッディング 立体構造（テンプレート）とアミノ酸配列の間のアライメント
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スレッディングとアライメント スレッディング アラインメント
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スレッディング法の分類 プロファイルによるスレッディング 残基間ポテンシャルによるスレッディング 3D-1D法 PSI-BLAST
構造アライメントを用いるスレッディング 残基間ポテンシャルによるスレッディング コンタクトポテンシャル 距離依存ポテンシャル その他のポテンシャル
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プロファイル アライメントにおけるスコア行列と類似 スレッディングの場合、残基位置ごとにスコア(位置依存スコア)
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プロファイルによるアライメント 動的計画法(DP)により最適解を計算 スコア行列のかわりにプロファイルを使う
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3D-1Dプロファイル 最初のversionはEisenbergらが1991年に提案 構造中の残基（位置）を１８種類の環境に分類
二次構造（３種類） 内外性＋極性（６種類）
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3D-1Dプロファイル
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配列のマルチプルアライメントに基づくプロファイル
その他のプロファイル 配列のマルチプルアライメントに基づくプロファイル PSI-BLAST、HMM 立体構造のマルチプルアライメントに基づくプロファイル作成 角度情報なども考慮したプロファイル プロファイル vs プロファイルによるアライメント
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ポテンシャル型スコア関数を用いたスレッディング
全体のポテンシャルエネルギーを最小化（Σfd(X,Y)が最小となるようなスレッディングを計算） 精度向上が期待できる でも計算時間が問題
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プロファイル型スコア関数と ポテンシャル型スコア関数
各アミノ酸は独立 位置にのみ依存 ポテンシャル型スコア関数 アミノ酸ペア（種類）とその距離に依存
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立体構造予測コンテスト：CASP CASP (Critical Assessment of Techniques for Protein Structure Prediction) ブラインドテストにより予測法を評価 半年以内に立体構造が実験により決定する見込みの配列（数十種類）をインターネット上で公開 参加者は予測結果を送付 構造決定後、正解とのずれなどを評価、順位づけ
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CASPの経過と結果の公表 CASP1 (1994), CASP2(1996), CASP3(1998), CASP4(2000), CASP5(2002), CASP6(2004), CASP7(2006) CAFASP(1998,2000,2002,2004,2006) 完全自動予測法の評価 結果の公表 会議 ホームページ 学術専門誌(Proteins)
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まとめ 正確な座標の予測は難しい だいたいの形の予測であれば４～５割近く 二次構造予測であれば、80%近い予測率
タンパク質スレッディング法が有力 プロファイルを用いる方法 残基間ポテンシャルを用いる方法 近年では、構造フラグメントと ab initio 法の組み合わせも有力 二次構造予測であれば、80%近い予測率 参考文献 丸山修、阿久津達也：バイオインフォマティクス –配列データ解析と構造予測、朝倉書店、2007
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