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あおしささおか
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近畿大学農学部生命情報学生体高分子の立体構造とその予測 Ras MTEYKLVVVGAGGVGKSAL TIQLIQHFVDEYDPTIED

YREQIKRVKDSDDVPMVLV GKDLAARTVESRQAQDL ARSYGIPYIETSAKTRQGV EDAFYTLVREIRQH

p 生体高分子の立体構造いくつかのユニットがひも状に一列に並んだ高分子 ( ポリマー ) DA RAは種の塩基 [AT(U)G]

ユニットの並びや環境によってどんな形を好むかが決まる http://isw3.naist.p/is/kawabata-lab/home-a.

原則的に二重らせん構造構造は配列にあまり依存しない all-β 極めて多様な構造 αβ 構造はそのアミノ酸配列によって決定される

機能 ( 主に結合 ) に関する理解が深まる原子レベルの結合反応メカニズムの理解機能に重要なアミノ酸の配置 ( 配列上散らばっていても

立体構造の類似から遠い相同性の認識大きなファミリーの構成が可能立体構造は配列に比べて進化的に保存しやすいキモトリプシンの活性部位

..) G V P A I Q P V L S G L S R I V G E E A V P G S W P W Q V S L Q D K T

K I Q K L K I A K V F K S K Y S L T I D I T L L K L S T A A S F S Q T V S

P L L S T K K Y W G T K I K D A M I A G A S G V S S M G D S G G P L V K K

1 近畿大学農学部生命情報学生体高分子の立体構造とその予測 Ras MTEYKLVVVGAGGVGKSAL TIQLIQHFVDEYDPTIED SYRKQVVIDGETLLDILD TAGQEEYSAMRDQYMRTGE GFLVFAITKSFEDIHQ YREQIKRVKDSDDVPMVLV GKDLAARTVESRQAQDL ARSYGIPYIETSAKTRQGV EDAFYTLVREIRQH 008 年 6 月 3 日 ( 火 ) 奈良先端大情報蛋白質機能予測学講座川端猛 takawaba@is.naist.p 生体高分子の立体構造いくつかのユニットがひも状に一列に並んだ高分子 ( ポリマー ) DA RAは種の塩基 [AT(U)G] タンパク質は0 種類のアミノ酸 [AVFPMILDEKRSTYHQWG] ひもなのでとにかくフレキシブル原理的にどんな形もとりうるユニットの並びや環境によってどんな形を好むかが決まる核酸 (DA) の立体構造タンパク質の立体構造 α/β TGTATAGTTAATAGTA ATGATAATTGATATGT all-α 原則的に二重らせん構造構造は配列にあまり依存しない all-β 極めて多様な構造 αβ 構造はそのアミノ酸配列によって決定される立体構造の多様性はその分子機能の多様性と関係立体構造データからわかること. 機能 ( 主に結合 ) に関する理解が深まる原子レベルの結合反応メカニズムの理解機能に重要なアミノ酸の配置 ( 配列上散らばっていても空間的には近接している ) 立体構造データをもとにした結合分子の推定設計. 立体構造の類似から遠い相同性の認識大きなファミリーの構成が可能立体構造は配列に比べて進化的に保存しやすいキモトリプシンの活性部位 >TRA_BOVI "hymotrypsinogen A (E 3...) G V P A I Q P V L S G L S R I V G E E A V P G S W P W Q V S L Q D K T G F H F G G S L I E W V V T A A H G V T T S D V V V A G E F D Q G S S S E K I Q K L K I A K V F K S K Y S L T I D I T L L K L S T A A S F S Q T V S A V L P S A S D D F A A G T T V T T G W G L T R Y T A T P D R L Q Q A S L P L L S T K K Y W G T K I K D A M I A G A S G V S S M G D S G G P L V K K G A W T L V G I V S W G S S T S T S T P G V Y A R V T A L V W V Q Q T L A A choefg 95 Ser 57 His 0 Asp キモトリプシン (hymotrypsin) : 他のタンパク質を加水分解する酵素三つのアミノ酸 (57His,0Asp,95Ser) が反応に必須である (catalytic triad) それらは配列上では散在しているが立体構造上は近接しており大きなくぼみの奥に位置する

タンパク質に選択的に結合し機能を阻害する分子タミフル ( インフルエンザ治療薬 ) グリベック ( 白血病治療薬 ) 形の比較による弱い相同性認識機能未知の立体構造データから機能を予測するには?

8 % Rel for Sfam = 9.% Rel for Fold = 99.% 機能既知立体構造 bwza Diaminopimelate epimerase Hemophilus influenzae 論理の流れ. 立体構造が似ているなら相同 ( ホモロガス ). 相同 ( ホモロガス ) なら分子機能も似ているはず 3.

精製が重要大きな分子複合体はより難しくなる ) () 発現精製結晶化のステップで各タンパク質によって実験条件の調整が必須 (3) 実験データの収集原子モデル構築の段階で計算機の支援が不可欠 PDB フォーマット RSB PDB http://www.rcsb.org/pdb/

org wwpdb(world Wide Protein Data Bank) : 立体構造データの収集するデータバンク HEADER UBIQUITI 7-APR-9 AAR OMPD DI-UBIQUITI SOURE BOVIE (BOS TAURUS) ERYTHROYTES AUTHOR W.J.OOK,L..JEFFREY,M.ARSO,Z.HE,.M.PIKART PDB ID 原子番号残基名鎖識別子原子名残基番号 X 座標 Y 座標 Z 座標占有率温度因子 5.

93.00 0. ATOM 7 SD MET A.3 7.7.89.00 0.33 ATOM 8 E MET A 3.7 6.595 0.76.00 7.30 ATOM 9 GL A.968 7.0 6.36.00 9.75 ATOM 0 A GL A 5.55 5.806 6.85.00.9 ATOM GL A 5.000.553 6.68.00.7 ATOM O GL A 3.787.

960 3.75 5.687.00.79 ATOM 9 A ILE A 3 5.593.37 5.30.00. MET 6 5 3 3 9 5 6 7 0 GL 7 8 8 9 ATOM 0 ILE A 3 6.9.3 5.70.00.99 ATOM O ILE A 3 7.70.50 5.767.00.9 PDBは97 年に設立 0 立体構造描画のフリーウエアシェアウエアソフト名 WebSite 対応機種特徴 RasMol www.

2 タンパク質に選択的に結合し機能を阻害する分子タミフル ( インフルエンザ治療薬 ) グリベック ( 白血病治療薬 ) 形の比較による弱い相同性認識機能未知の立体構造データから機能を予測するには? 似た構造を探す ht7a インフルエンザH38 ノイラミニダーゼヒト異常染色体 opa タンパク質チロシンキナーゼABL 標的タンパク質の結合部位の立体構造をもとにそこに選択的に結合する分子を設計 ( ドラッグデザイン ) 機能未知立体構造 p9va Hypothetical protein YddE Escherichia coli RMSD=3. A SeqID =.8 % Rel for Sfam = 9.% Rel for Fold = 99.% 機能既知立体構造 bwza Diaminopimelate epimerase Hemophilus influenzae 論理の流れ. 立体構造が似ているなら相同 ( ホモロガス ). 相同 ( ホモロガス ) なら分子機能も似ているはず 3. 構造類似性は機能の類似性を意味する X 線結晶解析大量発現精製結晶化立体構造の決定法 X 線回折強度の測定原子モデルの構築原子モデルの精密化立体構造データの計測とデータフォーマット 3 次元電子密度マップ MR( 核磁気共鳴法 ) 原子モデルの構築核磁気共鳴解析 (OE 解析, 帰属と距離拘束の抽出 ) 原子モデルの精密化大量発現精製原子間距離拘束 () 多数分子の平均構造の観察 ( 精製が重要大きな分子複合体はより難しくなる ) () 発現精製結晶化のステップで各タンパク質によって実験条件の調整が必須 (3) 実験データの収集原子モデル構築の段階で計算機の支援が不可欠 PDB フォーマット RSB PDB MSD EBI PDB wwpdb(world Wide Protein Data Bank) : 立体構造データの収集するデータバンク HEADER UBIQUITI 7-APR-9 AAR OMPD DI-UBIQUITI SOURE BOVIE (BOS TAURUS) ERYTHROYTES AUTHOR W.J.OOK,L..JEFFREY,M.ARSO,Z.HE,.M.PIKART PDB ID 原子番号残基名鎖識別子原子名残基番号 X 座標 Y 座標 Z 座標占有率温度因子 ATOM MET A ATOM A MET A ATOM 3 MET A ATOM O MET A ATOM 5 B MET A ATOM 6 G MET A ATOM 7 SD MET A ATOM 8 E MET A ATOM 9 GL A ATOM 0 A GL A ATOM GL A ATOM O GL A ATOM 3 B GL A ATOM G GL A ATOM 5 D GL A ATOM 6 OE GL A ATOM 7 E GL A ATOM 8 ILE A ATOM 9 A ILE A MET GL ATOM 0 ILE A ATOM O ILE A PDBは97 年に設立 0 立体構造描画のフリーウエアシェアウエアソフト名 WebSite 対応機種特徴 RasMol Win Mac Linux 独自の高速描画アルゴリズムを用い非力なハード ( ソース公開 ) でも同様に高速描画が可能コマンド言語は強力で多機能基本的な描画法をカバーするが分子表面の描画はできない描画の質はやや低い hime Win Mac RasMolをベースにしたWEBブラウザ内で動作する ( ソース非公開 ) プラグイン分子表面表示など描画機能はRasMolより拡張されている WEBページに分子描画機能を加えることが可能 Jmol mol.sourceforge.net Win Mac Linux ( ソース公開 ) PyMOL HIMERA VMD Swiss PDB Viewer pymol.sourceforge.n et mera/ search/vmd/ au.expasy.org/spdbv Win Mac Linux ( ソース公開 ) Win Mac Linux ( ソース非公開 ) Win Mac Linux ( ソース非公開 ) Java Applet によりWEBブラウザ内で動作 hime と同様に WEBページに分子描画機能を加えることが可能 Javaを実行できる環境 (JRE) があれば特別なソフトウエアのインストールを必要としない OpenGLを用いた質の高い描画 Python 言語で開発されておりソースも公開 Python 言語を用いた機能拡張も可能 OpenGLを用いた質の高い描画電顕画像などの多様なデータの取り込みドッキング静電計算などのインタフェース有り Python 言語を用いた機能拡張 OpenGLを用いた質の高い描画 Tcl 言語を用いた機能拡張が可能分子動力学の可視化を主要目的として幅広い機能 Win Mac Linux OpenGLを用いた質の高い描画幅広い機能をサ ( ソース非公開 ) ポートしているが現在あまり活発にアップデートが進んでいない

立体構造の描画スタイルワイアフレームボール & スティック空間充填立体構造の進化と立体構造の比較分類 3 バックボーンリボン分子表面 PDB コード :fxd(ferredoxin II), Rasmol /

進化 : 立体構造は配列より進化的に保存しやすい () 配列では見つからない遠いホモログの発見機能推定につながる生物の初期進化の解明 () 精確なアライメント登録録エントリ数 5,000 0,000

物理化学 : 構造データベースの統計からタンパク質の物理化学的な性質が明らかになる可能性 () アミノ酸の次構造傾向 () 安定な次構造のパッキング (3) リガンド結合のパターン 005 000

配列比較によるタンパク質分類 970 年代から配列の一致度 (sequence identity) に基づいてグループを作る作業が行われてきたどのくらいの類似性で一つにまとめるかは様々な考えがあるが

: スーパーファミリー (superfamily, clan) ドメイン単位による分類配列の部分どうしだけが類似していた場合 A 配列配列配列 3 A A B B 3 3 ドメインに分割すると

3 立体構造の描画スタイルワイアフレームボール & スティック空間充填立体構造の進化と立体構造の比較分類 3 バックボーンリボン分子表面 PDB コード :fxd(ferredoxin II), Rasmol / hime プラグインで描画タンパク質立体構造の分類と比較立体構造比較の重要性. データ整理 : 立体構造データ数は近年急増 ( 約 3 万エントリ ). 進化 : 立体構造は配列より進化的に保存しやすい () 配列では見つからない遠いホモログの発見機能推定につながる生物の初期進化の解明 () 精確なアライメント登録録エントリ数 5,000 0,000 30,000 0,000 total year 0,000 PDB に登録された立体構造のエントリの増加数 3. 物理化学 : 構造データベースの統計からタンパク質の物理化学的な性質が明らかになる可能性 () アミノ酸の次構造傾向 () 安定な次構造のパッキング (3) リガンド結合のパターンアミノ酸配列 5,988,38 立体構造データ 5,057 -Feb-008 on-redundant Feb-008 on-redundant chains 配列比較によるタンパク質分類 970 年代から配列の一致度 (sequence identity) に基づいてグループを作る作業が行われてきたどのくらいの類似性で一つにまとめるかは様々な考えがあるが少なくとも相同なタンパク質群を一つのグループにまとめるべきファミリー (family, 族 ): : 進化的に関係のある ( 相同な ) タンパク質グループのこと複数のファミリーがあつまった大きなグループ : スーパーファミリー (superfamily, clan) ドメイン単位による分類配列の部分どうしだけが類似していた場合 A 配列配列配列 3 A A B B 3 3 ドメインに分割すると部分一致を重視するとすべて一つのグループになるが A を共有配列配列 Bを共有配列 3 とが類似と 3 が類似していてもと 3 は類似していない! A B 3 一つのファミリーの中の小さなグループ : サブファミリー (subfamily) family subfamily superfamily A B B 3 3 A B 3 きれいに分類することができる!! 3

Pfam : 蛋白質ファミリのデータベース http://www.sanger.ac.

マルチプルアライメントを集めたデータベース立体構造によるタンパク質の分類配列による分類の延長

という考え方は同じ立体構造の類似性からより遠縁の相同性を見つけより大きな群を作る (

主にアミノ酸 (αレベル) のラフな構造の類似性に着目分類対象は主に球状タンパク質

uk/scop/ 階層で分類 lass( クラス ) < アナロジー > Fold( フォールド )

mbd all-α (a) α- へリックスが中心クラス n55a α/β (c) pqwa α-

配列の類似性立体構造の類似性分子機能の類似性機能部位の類似性を専門家が総合的に判断して決める akr

へリックスと β- シートが混在配列上の並びの規則はない逆平行と平行の β- シートが混在

(fuea) 大腸菌フラボドキシン (ag9a) 大腸菌走化性タンパク質 hey (3chy)

4 Pfam : 蛋白質ファミリのデータベース各蛋白質のファミリのHMMのプロフィールマルチプルアライメントを集めたデータベース立体構造によるタンパク質の分類配列による分類の延長ドメイン単位の分類進化的に関係のある ( 相同な ) タンパク質を群にする ( ファミリー ) という考え方は同じ立体構造の類似性からより遠縁の相同性を見つけより大きな群を作る ( スーパーファミリー ) スーパーファミリーをまとめたさらに大きなグループ ( フォールドクラス ) 主にアミノ酸 (αレベル) のラフな構造の類似性に着目分類対象は主に球状タンパク質立体構造分類データベース SOP 階層で分類 lass( クラス ) < アナロジー > Fold( フォールド ) Superfamily( スーパーファミリー ) Family( ファミリー ) < ホモロジー > mbd all-α (a) α- へリックスが中心クラス n55a α/β (c) pqwa α- へリックスと β- シートが配列上交互に現れる平行 β- シートが中心どの階層に分類するかは配列の類似性立体構造の類似性分子機能の類似性機能部位の類似性を専門家が総合的に判断して決める akr mqkh β- シートが中心逆平行が多い all-β (b) fxd αβ (d) ap α- へリックスと β- シートが混在配列上の並びの規則はない逆平行と平行の β- シートが混在アミノ酸配列と立体構造の関係ピロリ菌と大腸菌のフラボドキシン ( 同一残基率 SeqID %) ピロリ菌 (fuea) 大腸菌 (ag9a) アミノ酸配列がほとんど似ていなくても立体構造は似ている場合があるピロリ菌フラボドキシン (fuea) 大腸菌フラボドキシン (ag9a) 大腸菌走化性タンパク質 hey (3chy) %,.A 8%,.A SeqID = % BLAST 構造比較 RMSD =. A PSI-BLAST 構造比較 %, 3.A 配列が似ていれば立体構造も似ている fuea :GKIGIFFGTDSGAEAIAEKISKAIG--AEVVDVAKASKEQFGFTKVILVAPTAGAGD:59 ***** * ** * ** * * * * * * ** *** * ** * ag9a :AITGIFFGSDTGTEIAKMIQKQLGKDVADVHDIAKSSKEDLEAYDILLLGIPTWYYGE:6 fuea 60:LQTDWEDFLGTLEASD-FAKTIGLVGLGDQDTYSETFAEGIFHIYEKAK--AGKVVGQT:6 * ** ** *** * * * * *** * * * * ** ag9a 6:AQDWDDFFPTLE-EIDFGKLVALFGGDQEDYAEYFDALGTIRDIIEPRGATIVGHW:0 ラット ADPH シトクロームP50 還元酵素末ドメイン (aa) ヒトキノン還元酵素 (daa) 3 5 構造は配列より進化的に保存がよい構造比較から新たなホモログが発見できる可能性

5 アミノ酸配列の変化と立体構造の変化の相関 ( グロビン族 ) 立体体構造の変化アミノ酸配列の類似度つの構造の類似性ホモロジー (homology, 相同 ): 進化的起源を共有することによる類似多くの場合分子機能なども類似しているアナロジー (analogy, 相似 ) 進化的起源とは無関係な類似イルカの胸びれ多くの場合分子機能など他の属性は似ていない物理化学的な構造の偏好が原因とされるネコの前足サルの前足立体構造の変化はアミノ酸配列の変化と相関配列が 30% 以上一致していれば RMSD は A 以下チョウの羽トリの翼ピロリ菌フラボドキシン (fuea) 大腸菌フラボドキシン (ag9a) %,.A 8%,.A Analogy Homology Flavodoxin-like fold Homology %, 3.A ラット ADPH シトクロームP50 還元酵素末ドメイン (aa) ヒトキノン還元酵素 (daa) Flavoproteins superfamily (c.3.5) (c.3) 大腸菌走化性タンパク質 hey (3chy) hey-like superfamily (c.3.) 3 5 多く現れるフォールド ( 出現ドメイン数順 ) フォールド名 (SOP.73 によるクラス fhik は除く ) ドメインの数スーパーファミリーの数 a. DA/RA-binding 3-helical bundle 9 c. TIM beta/alpha-barrel d.58 Ferredoxin-like 8 55 b. Immunoglobulin-like beta sandwich 6 7 c.37 P-loop nucleoside triphosphate hydrolase 35 c. AD(P)-binding Rossmann-fold domains 68 g.3 Knottins 5 9 d.5 Beta-Grasp(ubiquitin-like) 3 3 c.3 Flavodoxin-like 8 5 b.3 SH3-like barrel 7 8 b.0 OB-fold 00 c.66 SAM-dependent methyltransferases 95 スーパーフォールド : 多くのスーパーファミリーを含むフォールド構造の類似と機能の類似が対応しにくいフォールドともいえる a. d.58 c. b. c.37 c. g.3 d.5 c.3 b.3 b.0 c.66 スーパーフォールド (Superfold) 多くのスーパーファミリーを含むフォールド一般に機能も多彩 c. フォールド名 (SOP.73によるクラスfhikは除く) その下のスーパーファミリーの数 d.58 Ferredoxin-like 55 b. a. c. TIM beta/alpha-barrel 33 b. Immunoglobulin-like beta sandwich 7 a. Four-helical up-and-down bundle 7 a.8 g.3 a.8 Alpha-alpha alpha superhelix 3 g.3 Knottins 9 b.3 SH3-like barrel 8 b.3 g. g. Rubredoxin-like 6 c.3 Flavodoxin-like 5 a.60 SAM(sterile alpha motif) domain-like 5 c.3 a.60 b.69 7-bladed beta-propeller a. DA/RA-binding 3-helical bundle b.69 a. スーパーフォールド : 構造の類似と機能の類似が対応しにくいフォールドともいえる d.58 フォールドファミリの数は有限 hothia は生物界には約 000 のファミリが存在すると推定 (ature. 99 年, 357,53-5) SOP.73 (ov 007) (lass fhikを除く ) フォールドの数 : 036 スーパーファミリの数 : 685 ファミリーの数 : 3360 フォールドあたりのスーパーファミリーの数の分布 000 個程度の立体構造を解けば生物界のすべての基本構造がわかる? ( 構造ゲノム科学の発想の原点 ) ごく少数のフォールドが多数のスーパーファミリーをかかえる一つしかスーパーファミリーを含まないフォールドが圧倒的に多い大多数の蛋白質はメジャーな 00 程度のフォールドに含まれるが残りの蛋白質のフォールドは多様 5

) [33 superfamily] Fe-S Ferredoxin(fxd,d.58.) Triosephosphate isomerase n55a(c.

..) Splicing factor UAF 65KD subunit(ufa, d.58.

) D-ribulose-5-phosphate 3-epimerase hya(c.

50 0 30 0 0 35 5 5 5 同一残基率 30% 以上 BLAST の E-value < 0.000 PSI-BLAST の E-value < 0.

スコア ) () 同一残基率がそこそこ高い (PSI-BLAST でヒットする SeqID>=5% ぐらい ) (3) 分子機能に類似性がある ( 補酵素酵素反応基質

特別な注意が必要 0 立体構造比較プログラム 5 万以上の立体構造から類似構造を探すには計算機の支援が不可欠 990 年ごろから多くの構造比較プログラムが開発されている DALI

nih.gov/structure/vast/vast.shtml) MATRAS (http://biunit.naist.

どうやって高速に類似構造を検索するか距離の差のスコアと座標の差のスコア原子の対応付けがわかっているとする立体構造アライメントのヒューリスティックな方法

6 鉄硫黄クラスタスーパーフォールドの例 Ferredoxin-like(d.58) [55 superfamily] 3 スーパーフォールドの例 TIM beta/alpha barrel (c.) [33 superfamily] Fe-S Ferredoxin(fxd,d.58.) Triosephosphate isomerase n55a(c...) Imidazole glycerol phosphate synthase subunit hisf thfd(c...) Splicing factor UAF 65KD subunit(ufa, d.58.7) RA-binding domain, RBD hey binding domain of hea (eay,d.58.) KHG/KDPG aldolase euaa(c..0.) D-ribulose-5-phosphate 3-epimerase hya(c...) 全般に解糖系の酵素が多い基質酵素反応は極めて多彩タンパク質の相同性の判断基準同一残基率 (Sequence Identity)(%) 同一残基率 30% 以上 BLAST の E-value < PSI-BLAST の E-value < 配列解析立体構造比較が必要同一残基率が 5% 以下の場合の相同性の判断基準 () 立体構造の類似性が高い (DALI の Z スコア MATRAS の Rdis スコア ) () 同一残基率がそこそこ高い (PSI-BLAST でヒットする SeqID>=5% ぐらい ) (3) 分子機能に類似性がある ( 補酵素酵素反応基質代謝経路等の共通性等 ) () 基質補酵素の結合部位が類似しておりそのアミノ酸が保存 ( モチーフ ) (5) ドメイン構成の共通性 (6) スーパーフォールドの場合は特別な注意が必要 0 立体構造比較プログラム 5 万以上の立体構造から類似構造を探すには計算機の支援が不可欠 990 年ごろから多くの構造比較プログラムが開発されている DALI ( E ( ) VAST ( MATRAS ( 構造比較プログラム開発におけるつの問題. どうやって類似性を定義するか. どうやって高速に類似構造を検索するか距離の差のスコアと座標の差のスコア原子の対応付けがわかっているとする立体構造アライメントのヒューリスティックな方法 MATRASの階層的アライメント x i 5 3 X D i DRMS = xdaa 0 ( ) y i 0 X Y ( D i Di ) i= i 対応する原子ペアの距離の差 (Distance-based RMSD) 重ね合わせは不要鏡像の区別はできない bena Y D i 5 3 R( y i t) 並進ベクトルt を引いたあと回転行列 R をかける t : 二つの分子の重心をあわせるように決める R :つの原子群の相関を最大化する行列特異値分解で解析的に解ける RMSD = [ xi R( yi t)] i= 最適に重ね合わせたときのXYZ 座標の差 (Root Mean Square Deviation) 次構造のベクトル表現 STEP ベクトル表現された次構造間の対応を Build-up 法で計算 STEP 仮アライメントをもとに動的計画法を用いたアライメントを反復的に繰り返す 6

3 次構造予測 ():Ab initio 予測タンパク質の立体構造予測 M T D K L T S L R Q Y T T V V A D T G D Amino acids sequence??? 原子モデルとポテンシャルエネルギー関数を設定より低いエネルギー値になるように構造を変形していく大きな計算量が必要分子動力学法モンテカルロ法エネルギー最小化計算.

html 3 次構造予測 (): 比較モデリング ( ホモロジーモデリング ) 原理 : 立体構造はアミノ酸配列より保存しやすい.

ALIMSTKGFVS Structure LLLM---GFIT テンプレート構造 G D R A D S Q V A W I M T F V A L E G Q T P G K R A D S Q V V W V L S F I L L E G E A P () 側鎖原子の構築テンプレートモデルステップ : フォールド認識立体構造データベースの中からクエリ配列に最も適合する構造 (

org/modeller/modeller.html FAMS http://www.pharm.kitasato-u.ac.

7 3 次構造予測 ():Ab initio 予測タンパク質の立体構造予測 M T D K L T S L R Q Y T T V V A D T G D Amino acids sequence??? 原子モデルとポテンシャルエネルギー関数を設定より低いエネルギー値になるように構造を変形していく大きな計算量が必要分子動力学法モンテカルロ法エネルギー最小化計算. 近年フラグメントアセンブリの手法が進展 Baker グループ (U.Washington) 高田グループ ( 神戸大学 ) 3 次構造予測 (): 比較モデリング ( ホモロジーモデリング ) 原理 : 立体構造はアミノ酸配列より保存しやすい. LVAGKSVIGPALLEEVWGSRD 予測対象配列立体構造データベース LVAGKSVIGPALLEEVWFS-RD * * * ** ** * * ** ** MIADG-SVVGPTALQEAWFTQRD テンプレート構造とそのアライメントモデリングテンプレート構造を元にした全原子の構築 (MODELLER,FAMS) () ループの構築テンプレートモデル Sequence ALIMSTKGFVS Structure LLLM---GFIT テンプレート構造 G D R A D S Q V A W I M T F V A L E G Q T P G K R A D S Q V V W V L S F I L L E G E A P () 側鎖原子の構築テンプレートモデルステップ : フォールド認識立体構造データベースの中からクエリ配列に最も適合する構造 ( テンプレート構造 ) を探す BLAST/FASTA, プロフィール法,. ステップ : モデリングテンプレート構造に従って全原子を構築 () 側鎖原子の構築 () 挿入ループ部を構築 MODELLER, FAMS,. Sequence AYVID Structure AFVVTD AFVVTD AYVID MODELLER : FAMS モデリングした構造の精度と用途 SeqID = 00 % 反応メカニズムの理解リガンドの設計 SeqID = 50 % 高分子のドッキング低分子のドッキング [ 分子置換法による精密化 ] SeqID = 30 % 部位特異的置換のサポート [MRの精密化] [ 電顕等の粗い電子密度へのフィット ] Ab initio 保存している表面残基の発見 D.Baker and A.Sali Science Vol 大腸菌のタンパク質のうちその構造が決定されているタンパク質構造が予測できるタンパク質の割合ク質の割合 (%) タンパ年 00 年 00 年 003 年 00 年 005 年 006 年構造が決定されているタンパク質 BLAST で構造が予測できるタンパク質 PSI-BLAST で構造が予測できるタンパク質大腸菌の 0 個のタンパク質に対して 000 年から 006 年までの各年の年末までに登録された立体構造データベースを使用した場合についてそれぞれ計算した 30 アミノ酸以上の構造が予測されたタンパク質を構造予測できるタンパク質とみなして割合を計算した 7

構造予測コンテスト ASP ritical Assessment of techniques for protein Structure Prediction http://predictioncenter.llnl.

世界各国からチーム 65サーバが参加予測の手法難易度によっていくつかのカテゴリに分けて審査 omparative Modeling Fold Recognition (Homologous) Fold Recognition (Analogous) ew Fold ASP6ではいくつかの日本人研究者のグループが入賞 BR-3D (Kentaro Tomii) :Fold

近縁の相同であっても基質特異性など機能の詳細は異なる相同性に依存しない機能推定の手法とは? ドッキング計算ポケット形状静電場計算分子動力学法基準振動解析ドッキング計算ドッキング計算 : 結合分子と蛋白質の相互作用エネルギーが最小となる位置を探索することで結合位置と結合エネルギーを推定する計算のこと多くの有償のプログラム (GOLD, IM,Glide, FlexX.

8 構造予測コンテスト ASP ritical Assessment of techniques for protein Structure Prediction () ターゲットタンパク質の募集半年以内に立体構造が解ける予定のタンパク質を広く構造生物学者から募集 () ターゲットタンパク質のアミノ酸配列だけを WEB で公示 (3) 予測者は期日までに予測立体構造をサブミット () ターゲット立体構造が公表された後予測立体構造と比較優劣を判断 John Moultらが主催で 99 年に開始年おきに開催 00 年にASP6が開催世界各国からチーム 65サーバが参加予測の手法難易度によっていくつかのカテゴリに分けて審査 omparative Modeling Fold Recognition (Homologous) Fold Recognition (Analogous) ew Fold ASP6ではいくつかの日本人研究者のグループが入賞 BR-3D (Kentaro Tomii) :Fold Recognition(Homologous) HIMERA (Mayuko Takeda-Shitaka) :Fold Recognition(Homologous) 立体構造からの分子機能の推定配列構造比較による相同性からの機能推定の限界. 類似度が低い場合ホモロジーとアナロジーを見分けるのは困難. 相同であっても進化距離が離れている場合分子機能の違いは大きい 3. 近縁の相同であっても基質特異性など機能の詳細は異なる相同性に依存しない機能推定の手法とは? ドッキング計算ポケット形状静電場計算分子動力学法基準振動解析ドッキング計算ドッキング計算 : 結合分子と蛋白質の相互作用エネルギーが最小となる位置を探索することで結合位置と結合エネルギーを推定する計算のこと多くの有償のプログラム (GOLD, IM,Glide, FlexX..) のほかにいくつかの教育機関無料のプログラム (AutoDock DOK) がある結合低分子のフレキシビリティーは考慮するが蛋白質側の自由度は固定する場合が多い一般に結合位置の予測より結合エネルギーの予測のほうが難しいバーチャルスクリーニング : 多数の候補結合分子に対してドッキング計算を繰り返すこと SBDD (Structure-based Drug Design): 結合部位の構造をもとに結合分子を設計することポテンシャル関数 ΔG = w w vdw AutoDock プログラム Ai Bi 6 i, ri ri q q w i Di E( t) 6 ri ri i wtor tor wsol ( Si V elec i, ε ( r ) r i 静電相互作用 Vdw 相互作用 i: リガンド原子 : 蛋白質原子 i hbond i, リガンドの会合によるエントロピーロス i, 水素結合 S V )exp[ r E(t) : 水素結合のドナーアクセプターの角度 tに依存する関数 tor : リガンド分子の自由度 (sp 3 結合の数 ) S i : 原子 i の水和パラメータ V : 原子のまわりの溶媒接触体積脱水和エネルギー i i / σ ] 試験計算例 (fina:yclin-dependent protein kinase) ポケット形状の探索による結合部位候補の推定 ATP ligand 低分子は一般にタンパク質のポケット ( 溝凹部 ) に結合する傾向 fina AutoDockを用いてドッキング計算 ( デフォルトパラメータ ) protein どうしてポケットが好まれるのか? (i) 大きな相互作用面積大きな結合エネルギー (ii) 水を排除することは酵素の触媒反応に有利 (iii) 結合による水の排除体積の上昇を抑える最小エネルギー構造 Estimated Free Energy of Binding : kcal/mol Final Docked Energy : -0.7 kcal/mol 正しい構造 ( 共結晶 ) 一般に結合位置の予測より結合エネルギーの予測のほうが難しい幾何学的にポケット形状を探すことは結合部位の候補発見に有効既に様々なポケット認識プログラムがある PASS : SURFET : ASTp : 8

計算されたポケットの例 qaa :-3-3 protein zeta/delta (protein kinase

q i を設定し静電ポテンシャル φ (r) を求める 0.5 溶媒領域 0.5 0.5-0.

0 ε s () クーロン相互作用の式 () ポアソンボルツマン方程式 SURFET プログラムで認識されたポケット

局所原子配置比較の候補サイトを絞りこむために有効 φ (r) = πε Σ q 全部分電荷 i i r r i

edu/grasp/ Delphi : http://trantor.bioc.columbia.

r = 0 空間をグリッドに切り差分方程式として解く静電相互作用の計算例 Trp Repressor(tro) と

protein(omp,anf) hime-plugin による真空のクーロン相互作用の計算表示赤がマイナス

結合面はプラスの電荷が多く分布している非結合状態開いている (omp) 結合状態閉じている (anf)

gene(dpr,f5t) Fe の結合による構造変化で DAとの結合を制御非結合状態開いている (dprab)

ニュートンの運動方程式 d ri mi = Fi = V dt r i 運動方程式に従って構造を変形

の位置ベクトル F i : 原子 iにかかる力 V : ポテンシャルエネルギー原則的に

9 計算されたポケットの例 qaa :-3-3 protein zeta/delta (protein kinase inhibitor protein) 実際に結合するペプチド静電相互作用計算による核酸結合部位の推定各原子に部分電荷 q i を設定し静電ポテンシャル φ (r) を求める 0.5 溶媒領域 Arg His Glu 分子内部 0.5 Ala Lys Asp Thr ε P 境界領域.0 ε s () クーロン相互作用の式 () ポアソンボルツマン方程式 SURFET プログラムで認識されたポケット PHEOM プログラムで認識されたポケット (Kawabata & Go, 007) ドッキング計算局所原子配置比較の候補サイトを絞りこむために有効 φ (r) = πε Σ q 全部分電荷 i i r r i Grasp : Delphi : 水の配向効果を連続体として考慮ム(() e r ムf ()) r - k f () r r() r = 0 空間をグリッドに切り差分方程式として解く静電相互作用の計算例 Trp Repressor(tro) と DA の複合体リガンド結合に伴う立体構造の変化 Maltodextrin-binding protein(omp,anf) hime-plugin による真空のクーロン相互作用の計算表示赤がマイナス青がプラスのポテンシャルを示す単純化した HARMM の部分電荷の値を使用 DA 結合面はプラスの電荷が多く分布している非結合状態開いている (omp) 結合状態閉じている (anf) 異なる構造をつないだアニメーションを集めたサーバ Database of Macromolecular Movements ( リガンド結合に伴う立体構造の変化 Repressor of the diphtheria toxin gene(dpr,f5t) Fe の結合による構造変化で DAとの結合を制御非結合状態開いている (dprab) 結合状態閉じている (f5tabef) 分子動力学法 (Molecular Dynamics,MD) ニュートンの運動方程式 d ri mi = Fi = V dt r i 運動方程式に従って構造を変形を数値的に解くことで時間にそった構造変化の履歴を計算する m i : 原子 i の質量 r i : 原子 i の位置ベクトル F i : 原子 iにかかる力 V : ポテンシャルエネルギー原則的に小さな時間ステップでの変化を積み重ねた差分法解くステップはピコ (0 - ) 秒からフェムト (0-5 ) 秒圧力や温度を制御したアンサンブルを生成するために特殊な技法が必要効率的で緻密なサンプリングが可能平衡状態だけでなく分子の動く過程を観察できるサンプリングの方法を工夫することで様々な発展的な使用が可能拡張アンサンブル法熱力学的摂動法などソフトウエア :AMBER( HARMM( 9

生体高分子シミュレーション用の典型的なポテンシャル関数ポテンシャルエネルギー: 分子の位置構造に依存するエネルギー力場 (force field) とも呼ばれる古典力学的な経験的なエネルギー関数( 量子効果は扱わない ) 原子中心を作用単位とする AMBER, HARMmが有名 V = bonds angles torsions i i= = i ki 0 ( li li ) ki 0 (

エネルギー最小化計算を行い極小点に変移 ProMode :http://cube.socs.waseda.ac.p/pages/sp/index.

html () ポテンシャルの二次微分行列の固有値を求めることで線形独立な振動の周波数と動く方向を求める天然構造付近の大まかな運動特性がわかる単純な弾性体モデルによる基準振動解析距離が9A 以下のα 原子間にバネポテンシャルEを設定 k native Ei = ( Di Di ) Eの次微分行列 Hの固有値 ω 固有ベクトルv を求める E H = x y r i r Triton

10 生体高分子シミュレーション用の典型的なポテンシャル関数ポテンシャルエネルギー: 分子の位置構造に依存するエネルギー力場 (force field) とも呼ばれる古典力学的な経験的なエネルギー関数( 量子効果は扱わない ) 原子中心を作用単位とする AMBER, HARMmが有名 V = bonds angles torsions i i= = i ki 0 ( li li ) ki 0 ( θi θi ) Vn ( cos( nω γ )) 6 σ i σ i ε ri ri q q i= = i i πεr i 結合長結合角二面角 van der Waals 相互作用静電相互作用 ( 水素結合 ) ポテンンシャル基準振動解析法天然構造周辺の本質的な自由度を知る () 構造がポテンシャルエネルギー曲面の極小点に落とす構造空間 (i) ポテンシャル関数を定義しエネルギー最小化計算を行い極小点に変移 ProMode : (ii) 結晶構造が極小点になるように簡易なポテンシャル関数を定義 ( 残基間のバネなど ) Triton (996), Physical Review Letters, 77, UMass Morph Server () ポテンシャルの二次微分行列の固有値を求めることで線形独立な振動の周波数と動く方向を求める天然構造付近の大まかな運動特性がわかる単純な弾性体モデルによる基準振動解析距離が9A 以下のα 原子間にバネポテンシャルEを設定 k native Ei = ( Di Di ) Eの次微分行列 Hの固有値 ω 固有ベクトルv を求める E H = x y r i r Triton (996), Physical Review Letters, 77, 弾性体モデルによる基準振動解析の例 ( マルトース結合タンパク質 omp) 糖の結合していない構造 (omp) から結合している構造 (anf) への構造変化糖の結合していない構造 (omp) から結合していない構造 (anf) への構造変化糖の結合していない構造 (omp) に基準振動解析を適用して得られた最低周波数のゆらぎ方向糖の結合していない構造 (omp) に基準振動解析を適用して得られた最低周波数のゆらぎ方向構造生物学一般について参考図書 Bluce Alberis 他著中村桂子松原謙一監訳 Essential 細胞生物学原書第版第章第章 005 年南江堂.Branden & J.Tooze ( 勝部幸輝ら訳 ) タンパク質の構造入門 (000), ニュートンプレス松澤洋編タンパク質工学の基礎 00 年東京化学同人後藤祐児桑島邦博谷澤克行タンパク質科学構造物性機能化学同人構造バイオインフォマティクス郷通子高橋健一編集基礎と実習バイオインフォマティクス 00 年共立出版藤博幸編集はじめてのバイオインフォマティクス第. 章 006 年講談社 Arthur M. Lesk ( 高木淳一訳 ) ポストゲノム時代のタンパク質科学 007 年化学同人 Arthur M. Lesk ( 岡崎康司坊農秀雄監訳 ) バイオインフォマティクス基礎講義一歩進んだ発想をみがくために 003 年メディカルサイエンスインターナショナル美宅成樹榊佳之バイオインフォマティクス 003 年東京化学同人第 6 章第 7 章中村春木有坂文雄編シリーズニューバイオフィジックスタンパク質のかたちと物性 997 年共立出版後藤祐児桑島邦博谷澤克行タンパク質科学構造物性機能年化学同人第 5 6 章 0

近畿大学農学部生命情報学生体高分子の立体構造とその予測 Ras MTEYKLVVVGAGGVGKSAL TIQLIQNHFVDEYDPTIED SYRKQVVIDGETCLLDILD TAGQEEYSAMRDQYMRTGE GFLCVFAINNTKSFEDIHQ YREQIKRVKDSDDVP

近畿大学農学部生命情報学生体高分子の立体構造とその予測 Ras MTEYKLVVVGAGGVGKSAL TIQLIQNHFVDEYDPTIED SYRKQVVIDGETCLLDILD TAGQEEYSAMRDQYMRTGE GFLCVFAINNTKSFEDIHQ YREQIKRVKDSDDVP 近畿大学農学部生命情報学生体高分子の立体構造とその予測 Ras MTEYKLVVVGAGGVGKSAL TIQLIQHFVDEYDPTIED SYRKQVVIDGETCLLDILD TAGQEEYSAMRDQYMRTGE GFLCVFAITKSFEDIHQ YREQIKRVKDSDDVPMVLV GKCDLAARTVESRQAQDL ARSYGIPYIETSAKTRQGV EDAFYTLVREIRQH