MEGADOCK:立体構造情報からの網羅的タンパク質間相互作用予測とそのシステム生物学への応用
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概要
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タンパク質立体構造データ群から網羅的にタンパク質間相互作用 (PPI) の可能性を予測するために,我々は立体形状の相補性と物理化学的性質に基づくタンパク質ドッキングの手法を研究してきた.本研究のプロジェクトの一環として新たに開発した MEGADOCK システムは,高速なドッキング計算を行うための様々な工夫を取り入れており,中でも rPSC スコアと呼ぶスコア関数は,既存ツールの ZDOCK と比べて同等の精度を維持しながらも約 4 倍の速度向上を実現し,網羅的計算を現実のものとした.本論文では MEGADOCK システムの構成および計算モデルについて述べる.ベンチマークデータセットに適用した結果,従来手法を大きく上回る最大 F 値 0.415 を得た.さらにシステム生物学の典型的な問題の 1 つである細菌走化性シグナル伝達系のタンパク質群に MEGADOCK を応用した結果,既知の相互作用の再現をベンチマークデータと同等の精度 (F 値 0.436) で行うことに成功し,かつ生物学的に相互作用の可能性が高い組み合わせであるにも関わらず,現在までに報告されていない CheY タンパク質と CheD タンパク質の相互作用の可能性を示唆した.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2010-05-14
著者
-
秋山 泰
東京工業大学大学院情報理工学研究科
-
秋山 泰
東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻
-
佐藤 智之
みずほ情報総研株式会社
-
松崎 裕介
東京工業大学 大学院情報理工学研究科 計算工学専攻
-
大上 雅史
東京工業大学 大学院情報理工学研究科 計算工学専攻
-
松崎 由理
東京工業大学 大学院情報理工学研究科 計算工学専攻
-
松崎 由理
東京工業大学
-
秋山 泰
東京工業大学 大学院情報理工学研究科 計算工学専攻
-
大上 雅史
東京工大 大学院情報理工学研究科
-
大上 雅史
東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻|日本学術振興会特別研究員
-
秋山 泰
東京工業大学 大学院情報理工学研究科
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