タンパク質間の形状相補性に関する統計量を用いた親和性予測法の高精度化

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概要

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• タンパク質とは,生命活動を支える重要な物質の一つである.これらタンパク質固有の機能は,他のタンパク質との相互作用(PPI:Protein-Protein Interaction)によって発現することが解っている.このPPIに関する研究は,生命現象の解明はもとより,最近では医薬品開発の分野でも柱目されている.我々が提案したタンパク質間の親和性予測法は,データセットの構成や規模,親和性スコアの計算に重要なクラスタリング処理によって,結果精度が異なることが予備実験などから解っている.特に,データセットが大規模となる場合に,クラスタリングパラメータ値の予測精度に与える影響が無視できなくなる傾向がある.本研究では,全7056個中に84個の生物学的有意性を持ったタンパク質ペア(BSPPs: Biological Significant Protcin Pails)を含むデータセットを用いて,prevalence=1.19%の高難易度なBSPPs予測問題を設定した.また,親和性スコアの定義から予測精度に影響を及ぼすと考えられる4つのパラメータを抽出し,計144個のパラメータセットを作成した.評価実験から,F-measure最大となるパラメータセットにおいて,F-measure最大となるパラメータセットにおいて,sensitivity(=recall)=27.4%, specificity=91.0%, precision=3.53%, accuracy=90.2%, F-measure=6.25%の結果を得た.これはBSPPsを無作為抽出した場合(F-measure=2.32%)と比較して,約2,69倍の予測精度を獲得しており,タンパク質間親和性予測法の精度向上におけるパラメータ最適化の有効性を示している.

• 2008-03-04

著者

• 吉川 達也

  産業技術総合研究所生命情報工学研究センター:大阪大学大学院情報科学研究科

• 塚本 弘毅

  産業技術総合研究所生命情報工学研究センター

• 蓬来 祐一郎

  産業技術総合研究所生命情報工学研究センター

• 福井 一彦

  産業技術総合研究所生命情報工学研究センター

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