(57)【要約】【課題】【解決手段】  分子構造ジェネレータ群を形成するステップと；分子束縛のグローバルセットを介して前記ジェネレータ間の伝達を可能にする能力を有するステップと；マルチエージェントシステムの自己最適化を用いることによって協調して前記分子構造を決定するステップと；を具える不明瞭な測定値を含む実験データから生物分子構造を決定する方法及びコンピュータプログラム。一実施例では、ＮＯＥＳＹスペクトルを用いて、生体分子構造のプロトン間距離を計算し、この距離を分子束縛として用いる。更に、この方法は、例えば、擬似アニーリングによる束縛された分子動力学シミュレーションを含む。【選択図】図１６
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
不明瞭な測定値を含む実験データから生体分子構造を決定する方法において、当該方法が：
（ｉ）分子束縛のグローバルセットを介して前記ジェネレータ間で伝達できるようにする能力を有する分子構造ジェネレータの群を形成するステップと；
（ｉｉ）マルチエージェントシステムの自己最適化を用いることによって協調して前記分子構造を決定するステップと；
を具えることを特徴とする方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法において、少なくとも２つのプロトン共鳴による化学シフトを同定することによって、前記不明瞭さを解決することを特徴とする方法。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の方法において、核磁気共鳴を用いることによって、前記生体分子構造を決定することを特徴とする方法。
【請求項４】
請求項１乃至３のいずれか１項に記載の方法において、前記同定が、核オーバーハウザ効果に基づいていることを特徴とする方法。
【請求項５】
請求項３又は４に記載の方法において、自動で１ステップで生体分子構造を決定することを特徴とする方法。
【請求項６】
不明瞭な測定値を含む実験データから生体分子構造を決定するように構成された装置において、当該装置が、
（ｉ）分子束縛のグローバルセットを介して前記ジェネレータ間で伝達できるようにする能力を有する分子構造ジェネレータの群を形成する生成手段と；
（ｉｉ）マルチエージェントシステムの自己最適化を用いることによって協調して前記分子構造を決定する手段と；
を具えることを特徴とする装置。
【請求項７】
請求項６に記載の装置において、少なくとも２つのプロトン共鳴による化学シフトを同定することによって、前記不明瞭さを解決することを特徴とする装置。
【請求項８】
請求項６又は７のいずれか１項に記載の装置において、核磁気共鳴を用いることによって、前記生体分子構造を決定することを特徴とする装置。
【請求項９】
請求項６乃至８のいずれか１項に記載の装置において、前記同定が、核オーバーハウザ効果に基づいていることを特徴とする装置。
【請求項１０】
請求項８又は９に記載の装置において、自動で１ステップで生体分子構造を決定することを特徴とする装置。
【請求項１１】
不明瞭な測定値を含む実験データから生体分子構造を決定するための、コンピュータ上で稼働するように構成されたコンピュータプログラムにおいて、請求項１に記載の前記ステップを具えることを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項１２】
請求項１１に記載のコンピュータプログラムにおいて、少なくとも２つのプロトン共鳴による化学シフトを同定することによって、前記不明瞭さを解決することを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項１３】
請求項１１又は１２に記載のコンピュータプログラムにおいて、核磁気共鳴を用いることによって、前記生体分子構造を決定することを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項１４】
請求項１１乃至１３のいずれか１項に記載のコンピュータプログラムにおいて、前記同定が、核オーバーハウザ効果に基づいていることを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項１５】
請求項１３又は１４に記載のコンピュータプログラムにおいて、自動で１ステップで生体分子構造が決定されることを特徴とするコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生体分子構造決定に関し、具体的には、群知能の原理を用いて、不明瞭な実験データから生体分子構造を決定する方法に関する。
【０００２】
本発明の背景
生物科学の基礎的なパラダイムは、タンパク質及び核酸の３次元構造、特に、生命体の構成単位がその機能を決定することである。このパラダイムは、ＤＮＡの構造を決定したＷａｔｓｏｎとＣｒｉｃｋ、及びタンパク質の一次構造を解明したＰｅｒｕｔｚとＫｅｎｄｒｅｗの先駆的研究から明らかになった。生体巨大分子が高次構造であり、全てのタンパク質が特定の３次元構造特徴：コイル（α−ヘリックス）及びシート（β−シート）を共有しており、ＤＮＡが水素結合で結合した逆平行の二重らせんを形成することが、まもなく明らかになった。これらの構造単位は生体活性の中心をなす。タンパク質酵素の一次構造が決定されたときに、更なる躍進があった。この酵素は、いくつかの生物化学的プロセスを受ける前に標的リガンド分子が正確に適合する結合ポケットを有しており、酵素を非常に特異的なものにすることが分かった。これらの分子の相互作用によって新しい薬剤が開発されるので、今日では、医薬品業界は分子がどのように相互作用するかを理解することに関心を寄せている。多くの場合、薬剤はタンパク質レセプタの結合ポケットに適合する適切な形状を有する人工的なリガンドであり、この結合ポケットは、これらのリガンドが設定したいくつかの生物学的経路の一部である。リガンドを合理的に設計するのには十分ではないが、レセプタの３次元構造分析を用いて、リガンドになりそうで、新しい薬剤になる可能性のある分子セットを提案することができる。
【０００３】
分子実験において、各測定値は分子成分の１又はそれ以上の特徴から生じる。十分な測定値が与えられると、信頼性がある分子構造がモデル化される。しかしながら、多くの分子成分が同じ特徴を共有すると、その特徴を１以上の分子成分に割り当てることができる点で、測定値は不明瞭である。従って、測定値の情報量が少なくなり、信頼性の低い分子構造モデルとなる。
【０００４】
不明瞭な測定値を含む実験データからの分子モデリングの現在の最良の手法は、各サイクルで実験の不明瞭性を徐々に解決する反復スキーム又は循環スキームを採用することである（図１５）。明瞭な測定値を満足する初期モデルが発生する。これらの予備的なモデルを用いて不明瞭さを解決する目的で、残りの測定値の可能な割当を評価する。新たに決定された割当は、分子モデル生成と再割当の連続サイクルで、既に明瞭な測定値と組み合わせる。反復スキームは全ての不明瞭な測定値が決定されて、最後の分子モデルが生成されるまで続く。測定値の不明瞭さを解決するための全反復割当スキームを図１５に示す。
【０００５】
社会性昆虫のコロニィは、個体のシンプルさにもかかわらず、複雑な作業（例えば、採餌、協同狩猟及び営巣）をすることができる。蟻は、食物源へ／食物源から歩きながら、地面の上にフェロモンを堆積させ「相互通信（ｓｔｉｇｍｅｒｇｙ）」として知られるプロセスを通して、他の蟻を引き付ける。そのうちに、フェロモンの痕跡が、巣から食物への最適な経路の印となる。このような「群知能」は、複雑な組み合わせの最適化問題を潜在的に解決することができる数学的アルゴリズムに用いられていた。
【０００６】
奇数の質量又は奇数の原子番号を有する原子核は、核スピンを有する（電子のスピンと同様に）。これは、１Ｈ及び１３Ｃ（１２Ｃではない）及び１５Ｎを含む。例えば、ＮＭＲ実験等の技術が、多重チャンネルＮＭＲスペクトロメータの選択的励起によって、ある特定の要素のある特定のアイソトープのみを感受することができるという点で、核のスピンは十分異なっている。タンパク質の一般的な構成要素である１Ｈ、１３Ｃ及び１５Ｎ核のＮＭＲの挙動は、一般的に生化学者によって利用される。好適なパルス系列を適用することによってこの挙動を用いて、構造を推定することができる。
【０００７】
自然存在比では、タンパク質は、１Ｈ  ＮＭＲ活性核の割合が大きいが、対象の核である１３Ｃ及び１５Ｎの割合は小さい。以下の表１参照。
【０００８】
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【０００９】
分子生物学プロトコルによれば、１３Ｃ及び１５Ｎの存在比がより高いタンパク質を生成することができる。これによって、異核ＮＭＲ実験を実行することが可能であり、ここで、プロトンはその他の異核と相関関係があり、その化学シフト分散を用いて二次元及び三次元ＮＭＲ実験の適用によって重なりを取り除くことができる。これらの実験から、大きなタンパク質においても、個々の核の化学シフトを割り当てることができる。
【００１０】
エネルギィ遷移の正確な共鳴周波数は、核における有効磁場に依存する。この磁場は、化学的環境に順に依存する電子遮蔽によって影響を受ける。この結果、核の化学的環境についての情報を共鳴周波数から取り出すことができる。一般的に、核が電気陰性であればあるほど、共鳴周波数は高くなる。環流（異方性）や結合歪みといったその他の要因は、周波数シフトに影響する。化学シフトは、例えばテトラメチルシラン（ＴＭＳ）等の基準化合物の共鳴周波数に対して規定される。この場合、ＴＭＳの化学シフトは、ゼロであると規定される。このスケールは、磁場強度に依存するので、実際有益である。
【００１１】
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【００１２】
ＮＭＲ技術は、核間の空間を通る相互作用（ｔｈｒｏｕｇｈ−ｓｐａｃｅ）距離を測定することができるため、特に有益である。これは、核間の双極性スピン−スピンカップリングゆえに可能である。双極性カップリングは、核間距離（１／ｒ６）、及び磁場（１−ｃｏｓ２θ）に対する相対的配向に依存する。液相ＮＭＲ（ここで適用されるような）では、ゼロに対する角度成分平均、従って双極性カップリングは、ＮＭＲスペクトルでは直接観察されない。しかしながら、このカップリングは、核の緩和速度に影響する。従って、距離情報は、核オーバーハウザ効果等の現象をうまく利用した緩和実験から抽出される。
【００１３】
ある核が選択的に放射される場合、空間的に近接している核に相当するＮＭＲシグナルが強くなることを示すことができる。これは、核オーバハウザ効果と呼ばれている。強化量は、核間距離に関連しており、従って、核を測定する方法として用いることができる。しかしながら、これは面倒なプロセスであり、個々の核が別々に励起されないので、タンパク質ＮＭＲでは用いられない。代わりに、ＮＯＥＳＹ（ＮＯＥ ＳｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐＹ）実験が一般的に用いられている。この実験の最も基本的なインカーネーションでは、ＮＯＥＳＹ実験は、全プロトンに関連する２Ｄ実験である。ユーザが定義できる緩和時間（混合時間）中に、磁化が空間的に近接分離している核の間を移動する。従って、シグナルが、関連する２つの核の化学シフトに見られる対角線からクロスピークまでを動くのが見られる。核オーバーハウザ効果によれば、この遷移のクロス緩和速度は、距離（１／ｒ６）に関連する。クロスピークの強度は、核間距離に関連している。低いシグナルは大きな距離であり、高いシグナルは近い距離である。２つの核がタンパク質構造中で同定され、特定の化学シフトに割り当てられる場合、この距離は、ＮＭＲ構造決定問題の構造的束縛として用いることができる。クロスピークは一般的に、「ＮＯＥｓ」と呼ばれる。一般的に、プロトン化学シフトの割当は、異核（１５Ｎ及び１３Ｃ）を用い、ＮＯＥＳＹスペクトルは、２Ｄプロトンスペクトル、又は追加の１５Ｎ次元を用いた３Ｄ実験から得られる。
【００１４】
スピン対が分離される（及び、対象のタンパク質が等方的に回転する）場合、クロス緩和速度が、１／ｒ６に正確に比例することを示すことができる。ここで、特定の混合時間に対する強度が容易に計算される。しかし、プロトンの密度が高い場合、このことはタンパク質では正しくない。一般的に、この問題は、全ての可能なプロトン経路、所謂、完全緩和マトリックスアプローチを考慮することによって解決される。起こり得る各相互作用は、２Ｄマトリックスのクロス緩和速度で表され、強度は、線形代数アプローチを用いて計算される。これは、計算的に集約的であり、複雑である。しかしながら、タンパク質中でさえ、混合時間が短い場合は、ＮＯＥＳＹクロスピーク強度は、１／ｒ６にほぼ比例する。これは、独立したスピン対近似である。最も長い有益な混合時間は、様々な混合時間で試験実験を実行することによって予測することができ、ＮＯＥＳＹクロスピーク強度が、混合時間に対して非線形になる点を確立する。計算上簡便であり線形であるため、このレジームはタンパク質のＮＭＲ構造決定で最も頻繁に用いられる。
【００１５】
ＮＯＥの供与体及び受容体プロトンは、ＮＯＥＳＹクロスピークの化学シフトから同定される。各化学シフトが、単一のプロトン共鳴のみに関する場合、供与体及び受容体プロトンを、明確に割り当てることができる。しかしながら、いずれか化学シフトが２又はそれ以上のプロトン共鳴に帰属する場合、ＮＯＥは不明瞭であると言われる。この不明瞭さを解決するためには、３次元構造を知る必要があるが、３次元構造を決定するためには、全てのＮＯＥｓを割り当てる必要がある。このジレンマは、ＮＯＥ割当問題として知られており、図１６に示されている。
【００１６】
今日まで、ＮＯＥｓ割当問題を解決するために最も成功した戦略は、図１７のスキームに類似した反復割当スキームを用いたものである。これは、今日、生体分子構造決定用に最も一般的に用いられているコンピュータプログラムである、ＡＲＩＡ／Ｘ−ＰＬＯＲ／ＣＮＳ、ＤＹＡＮＡ／ＣＹＡＮＡ、及びＡＵＴＯＳＴＲＵＣＴＵＲＥに採用された戦略である。いずれの場合も、ノイズから見分けられるＮＯＥＳＹスペクトルのこれらのクロスピークが、ＮＯＥ割当及びプロトン間距離較正用に「選ばれる」。その後、ＮＯＥ割当及び較正、生体分子構造決定及び構造選択といった多くのサイクルが続く。第１ラウンドで、明瞭なＮＯＥｓを距離束縛内に較正して、予備構造セット、即ちＮＯＥ再割当に選択される割合を計算する。可能な測定値のサブセットのみを用いるので、これらの初期配座異性体の正確性は、非常に低レベルである。しかし、不明瞭なＮＯＥｓのサブセットの割当可能性を識別するには十分に正確である。従って、割当ＮＯＥｓのリストは大きくなり、未使用の測定値の割当が減少する。実際、再割当、再較正、及び再計算の多重サイクル後に、この手順により、ＮＯＥＳＹデータから選別されたクロスピークと互換性のある溶液構造ができる。
【００１７】
多重ステップ反復割当手順は、各段階に欠点がある。例えば、ピーク選別は、特に化学シフトを同定し、重なっているＮＯＥＳＹクロスピークの強度／量を測定する場合に誤りが多く、主観的である。別の不利な点は、明瞭なＮＯＥｓの初期セットの割当でできた誤りが、連続した各サイクルを通して増幅され、結果的に割当ミス及び較正ミスが生じ、誤った溶液構造となる。
【００１８】
また、反復割当は、全スペクトルよりもむしろ、制限されたＮＯＥｓのサブセットで制限された較正が行われ、更に、生体分子構造の初期セットの不明瞭な定義は、更なる主観性につながる不明瞭なＮＯＥｓの統計的に意味のある分析について多くの配座異性体を計算しなければならず、構造の選択が、主観的になりやすく、バイアスする傾向がある。加えて、反復割当は、多大な時間を必要とし、実施される構造計算の数が、溶液構造を規定するために必要とされる配座異性体の数を遙かに超える点で非常に無駄である。
【００１９】
本発明の概要
本発明は、群知能の原理を用いることによって、先行技術に関連する問題を緩和して、不明瞭な測定値から生体分子構造を１ステップで決定することを目的とする。
【００２０】
これは、分子構造ジェネレータ群の形成を通して達成される。この分子構造ジェネレータは、グローバルセットの測定値由来の分子束縛を介して伝達して、協調して分子構造を決定することができる。
【００２１】
従って、本発明の第１の態様によると、分子構造ジェネレータ群を形成するステップと；分子束縛のグローバルセットを介して、前記ジェネレータ間を伝達する能力を有するステップと；マルチエージェントシステムの自己最適化を用いることによって協調して前記分子構造を決定するステップと；を具える不明瞭な測定値を含む実験データから生体分子構造を決定する方法が提供される。
【００２２】
本発明の第２の態様によると、
（ｉ）グローバルな分子束縛セットを介して前記ジェネレータ間で伝達できるようにする能力を有する分子構造ジェネレータ群を形成する生成手段と；
（ｉｉ）マルチエージェントシステムの自己最適化を用いることによって、協調して前記分子構造を決定する決定手段と；
を具える不明瞭な測定値を含む実験データから生体分子構造を決定するようにした装置が提供される。
【００２３】
本発明の第３の態様によると、上記の方法のステップを具える不明瞭な測定値を含む実験データから生体分子構造を決定するためにコンピュータを稼働するコンピュータプログラムが提供される。
【００２４】
従って、有利なことに、群知能の原理を用いる点で、生体分子はグローバル束縛リストを介して伝達することができる。例えば、タンパク質中の天然様α−ヘリカルターン又はβ−ヘアピンといった良好なサブ構造に接触する単一配座異性体は、この群の他の員に接触して分子束縛を更新することによってこの構造を選択する。従って、これらの分子は最適な束縛を見出すのに協力し、これによって自身の分子構造を決定する。
【００２５】
好ましくは、核磁気共鳴（ＮＭＲ）を用いて生体分子構造を決定する。しかしながら、例えばｘ線結晶学、中性子散乱といった当業者に知られているであろう他の技術を用いることもできる。
【００２６】
好ましくは、測定値は、自動１ステップ生体分子構造決定のための核オーバーハウザ効果（ＮＯＥｓ）である。
【００２７】
本発明は、反復割当等の従来用いられている技術を超える特定の利点を提供する。第１に、非常に推測的なＮＯＥＳＹスペクトルを選定するピークがなく、従って、重複及び／又はエイリアス状態のクロスピークに関連する問題がない。更に、プロトン間距離の束縛の較正がない。代わりに、「よい」スペクトル解を生じさせるこれらの距離が記憶される。プロトン間の距離束縛は、群展開中に一時的にオンザフライで修正されている。従って、割当エラーは広がらず、増幅もしない。また、この技術は：発端から全ての可能な供与体−受容体ＮＯＥ平均が考えられ、構造異性体を選択しない点で客観的でもある。
【００２８】
図１６には、測定値の不明瞭さを解決するための群知能スキームが示されている。分子構造ジェネレータ群は、測定値から得たグローバルな分子束縛セットを介して伝達し、協調して分子構造を決定することができる。
【００２９】
本発明を、例示の目的でのみ提供される実施例を参照してより詳細に記載する。
【００３０】
本出願は、群知能の原理を適用することによって、不明瞭なＮＯＥデータを解決するため等の、不明瞭な測定値を含む実験データから生体分子構造を決定する方法を記載する。この手順が反復割当等の先行技術の方法に関連する不利益を軽減することを示す。
【００３１】
上述したように、本方法は、不明瞭なＮＯＥデータを解決することに限定されず、モデルタンパク質に用いられることができるある範囲の物理的技術に用いることもできる。実際、物理的サイズ及び形状に関連する、又は構造的制約が推察されるあらゆる特性がある。本出願の方法を実施できる物理的技術の例は、以下の通りである。
【００３２】
Ｘ線結晶学
中性子散乱
液相Ｘ線散乱
液相レーザ散乱
サイズ排除クロマトグラフィ
分析超遠心法
ＮＭＲ緩和及び交換測定法
ＮＭＲ化学シフト摂動法
表面プラズモン共鳴からの動力学的データ
固相ＮＭＲ
原子力顕微鏡法
蛍光エネルギィ移動法
分析超遠心法
質量スペクトル法
円偏光二色性法
ホモロジィモデリングデータ（及びその他の類似のバイオインフォマティクス技術）
抗体を用いるエピトープマッピング
熱量測定法
【００３３】
ＮＭＲ群プログラムの概観
【００３４】
ＮＭＲ群のモジュール
ＮＭＲ群の構造は、４つのほぼ自立したモジュールである、形状、ライブラリ、トポロジ、群及びＮＭＲに分けることができる。これらは、このプログラムに対するＣ＋＋クラス、即ち、この構造を構築する構成要素を提供する。２つの追加のモジュールである、ユーティリティ及び分子は、補助的な役割を演じる。ユーティリティモジュールは、他のモジュールの多くの他のクラスが継承する多数のベースクラスを提供する。分子モジュールは、ライブラリ、トポロジ及び群対象のベースであるファミリィクラスを提供する。
【００３５】
ＮＭＲ群プログラムの対象間の重要な相互作用が図１に示されている。群自身は、分子エージェントの配列から成り、ターンさせたトポロジテンプレート（：Ｔｏｐｏ）からクローニングされる各分子エージェントは、残基及びリンカのライブラリ（：Ｌｉｂｒ）と形状パラメータ（：Ｇｅｏｍ）のデータベースから構築される。また、このトポロジは、ＮＭＲスペクトルの逆解析中に群によってアクセスされる共鳴及びスペクトルクロスピーク構造用のＮＭＲモジュール原子情報を提供する。
【００３６】
トポロジ及び群の準備
ＮＭＲ群における群知能構造計算プロセスの第１段階は、分子トポロジ中の１又はそれ以上のセグメントの準備である（図２）。これは、ユーザ規定の配列によってライブラリリンク（：ＬｉｂｒＬｉｎｋ）を用いるライブラリ残基（ＬｉｂｒＲｅｓｉ）の「重合」によって実施される。ライブラリ残基及びパッチは、まず、ファイル又はグラフィカルユーザインターフェイス（ＧＵＩ）、及び好適な形状データをインプットしたテンプレートから生じなければならない。
【００３７】
完全なトポロジは、エージェントをクローンし、ＮＭＲ条件の各セットについてのＮＭＲ共鳴リストを生成するのに必要な全ての情報を有する。また、完全なトポロジは、群知能構造計算プロセス中のＮＯＥ束縛の管理についてのマスターＮＯＥ配列も含む。
【００３８】
ＮＭＲデータの準備
ＮＭＲ条件対象（：ＮｍｒＣｏｎｄ）は、ＮＭＲスペクトルが特定のトポロジ上で記録された状態（電界強度、ｐＨ、イオン強度等）の各セットについて構築される。構築時に、図３に示されるＮｍｒＣｏｎｄ対象は、ＧＵＩを介してユーザによって編集される、又はファイルから以前に保存された共鳴情報をロードすることによって修正されるトポロジについてのＮＭＲ共鳴（：ＮｍｒＲｅｓｏ）の完全な（しかし、割り当てられていない）リストをつくる。
【００３９】
次いで、多重ＮＯＥＳＹ  ＮＭＲスペクトル（：ＮｍｒＳｐｅｃ）は、ＮＭＲ条件の各セットにロードすることができる。スペクトルのロード時に、ＮＭＲ群は、全ての可能なＮＯＥクロスピーク（：ＮｍｒＸｐｋ）を自動的に作り、トポロジのＮＯＥ配列にこれらをリンクさせる。ＮＭＲ共鳴への連続的な修正は、スペクトルにおけるＮＯＥクロスピークの大きさ、形状及び／又は位置を自発的に変化させる。アーチファクトを含むＮＭＲスペクトルの領域は、マスクの適用（ＮｍｒＭａｓｋ）によって分析から省いてもよい。
【００４０】
ＮＭＲ群における群知能構造解析
ＮＭＲ群の群知能構造計算方法は、図４及び５に要約されている。簡単に言えば、分子エージェントの群は、ランダム化されているが、グローバルＮＯＥ束縛リスト（：Ｔｏｐｏ中）によって決まる配座から始まる束縛分子動力学的シミュレーションを受ける。周期的に、１のランダムに選択されたエージェントに間に合うようないずれかの点での電流プロトン間共鳴距離をＮＯＥ配列の「試験スロット」にコピーする。ここから、これらを用いて、現在の配座が正しい配座であった場合に生成されるとの仮定に基づいたＮＯＥＳＹスペクトルを逆解析する。
【００４１】
これらの逆解析ＮＯＥＳＹスペクトルは、これらのマスクしていない、非対角スペクトル強度について相関係数を計算することによって、実験的なＮＯＥＳＹ強度に対して標準化される。
【００４２】
逆解析したクロスピークと実験的ＮＯＥＳＹクロスピークとの間の適合度は、強度のχ２試験から評価される。クロスピークのχ２の改善をもたらしたこれらの試験プロトン間共鳴距離を記録し、グローバルＮＯＥリストのＮＯＥ束縛を更新するのに用いる。新しいＮＯＥ距離束縛は、トポロジを介して群の全エージェントに戻されて、束縛された分子動力学シミュレーションが継続する。この方法では、実験データとよく一致する試験エージェントの配座のこれらの領域におけるＮＯＥ距離が、群中の他のエージェント全てに伝達される。次いで、その他のエージェントの各々について逆解析と更新のサイクルが繰り返される。
【００４３】
全エージェントが試験されると、ＮＯＥＳＹクロスピークについての記録されたχ２値は、一定量ずつ（一般的に１乃至５％）増加する。この所謂「フェロモン減少」が、どちらかと言えば、続くサイクルのためにＮＯＥ距離を更新し、ＮＯＥ割当手順の誤りを群によって修正できるようにする。
【００４４】
図６では、生体分子群は、分子ジェネレータを介して立体配座の（プロトン間距離）空間を探す分子エージェントのコロニィとして規定される。この場合、これらの分子ジェネレータは、束縛した分子動力学的シミュレーションと同時に実行する。これらの各エージェントは、現在の配座からシミュレートされたＮＯＥＳＹデータを逆解析し、実験的なＮＯＥＳＹデータとの一致度に依存して、分子ジェネレータ中で束縛エージェントとして適用されるグローバルプロトン間距離リストを更新する。従って、このエージェントは、相互に更新し、束縛リストに反応する相互通信（ｓｔｉｇｍｅｒｇｙ）によって伝達する。
【００４５】
このような群では、分子エージェントのいずれかが、実験データ（例えば、タンパク質中の天然様β−ヘアピン又はα−ヘリックスターン）とよく一致する配座に遭遇すると、この知識が、直ちに群の他の分子エージェントに伝えられる。従って、時間が経つと、ＮＯＥ束縛リストは、分子の配座を記載するプロトン間の距離の修正セットに進化する。次いで、分子エージェントの群は、正確な３次元構造に向けてこの束縛セットによって引き付けられる。
【００４６】
グラフィカルユーザインターフェイス
ＮＭＲ群のグラフィカルユーザインターフェイス（ＧＵＩ）によって、ユーザは群知能構造計算プロセスの全態様を観察し、相互作用することができる。図６は、ＮＭＲ群システム全体、即ち、形状、ライブラリ、トポロジ、ＮＭＲ条件、ＮＭＲスペクトル及び群モジュールの観察と、相互作用と、介入を可能にする６つの個別インターフェイスを具えるＧＵＩを示す。
【００４７】
形状インターフェイス
ＮＭＲ群の形状多重ドキュメントインターフェイスによって、ユーザは形状ファイルを作成し、編集し、ロードし、保存し、消去することができる。各ドキュメントは形状原子、結合、角度、二面角及びインプロパにアクセスを提供している多重ウィンドウタブを有し、これは、図７に示されている。形状原子のいずれかをクリックすると、表の下の原子特性エディタスライダを更新して、ユーザがこれらの値を修正できるようにする。形状束縛のいずれかをクリックすると、表の下の平衡距離及び力定数（二面角の場合は、及び周期性）エディタスライダを更新して、ユーザが選択した束縛についてのこれらの値を手動で編集できるようにする。
【００４８】
ライブラリインターフェイス
図８に示すＮＭＲ群のライブラリ多重ドキュメントインターフェイスによって、ユーザはライブラリファイルをロードし、保存し、消去することができる。各ドキュメントは、多数のビューイングモード（ライン、ボール−アンド−スティック、スペースフィル又はチューブ）のいずれかでライブラリ残基を示すＯｐｅｎＧＬをベースにした分子ビューアと、ライブラリ残基、パッチ及びリンク上の情報にアクセスできるようにしている多重ウィンドウタブを有する。
【００４９】
トポロジインターフェイス
ＮＭＲ群のトポロジ多重ドキュメントインターフェイスによって、ユーザは、トポロジファイルを形成し、編集し、ロードし、保存し、消去することができる。トポロジは、ＸＭＬ（拡張マークアップ言語）形式のファイルに書かれている。トポロジセグメントは、１文字コード及び適切なライブラリ及び形状ドキュメントファイルを用いてライブラリ残基の配列から構成されている（図９）。各セグメントには、タンパク質構造データバンク（ＰＤＢ）入力の取得コードに類似する４文字の名前が与えられる。残基間ライブラリリンクは、残基の各対、例えば、ポリペプチド鎖のトランスペプチド結合（ＰＥＰＴ）及びシスプロリンペプチド縮合（ｃｉｓｐｒｏｌｉｎｅ  ｐｅｐｔｉｄｅ  ｃｏｎｄ）（ＰＰＣＰ）について選択される。最後に、最初と最後の残基は、例えば、ポリペプチドのＮ−及びＣ末端に対する一次アミン（ＮＴＡＭ）基及びカルボキシラート（ＣＴＥＲ）基を有するライブラリパッチを用いて修飾される。
【００５０】
得られたトポロジセグメントは、多数のビューイングモード（ライン、ボール−アンド−スティック、スペースフィル又はチューブ）のいずれかのトポロジを示すＮＭＲ群のＯｐｅｎＧＬベースの分子ビューアを用いて試験することができる。また、トポロジＧＵＩは、形状上の制約の一覧表と共にセグメント構造のリストビューツリーも表示する。
【００５１】
図１０では、イコサペプチドセグメントＡＶＴＱＴＹＧＧＮＳＮＧＥＰＣＶＬＰＦＴは、ＮＭＲ群のトポロジＧＵＩのセグメントビューアに示される。トポロジＧＵＩの表形式データ中に連鎖プロトン間ＮＯＥビューア／エディタがある。
【００５２】
トポロジ中に生じうるの全ての残基間及び残基内部の相互作用は、図１１のＮＯＥ表に示されている。ユーザが残基−残基対上でクリックすると、表の下部が更新され、選択された残基対についての生じうる全てのプロトン間ＮＯＥｓを表示する。ＯＮになったこれらのＮＯＥｓは、その平衡距離（Å）及び力定数（％）を示す。
【００５３】
プロトン間ＮＯＥボックスのいずれかをクリックすると、表の下の平衡距離及び力定数エディタスライダが更新され、ユーザは選択したＮＯＥに対してこれらの値を手動で編集することができる。
【００５４】
このプログラムが群知能構造計算を実施しているときに、ＮＯＥ表の内容がリアルタイムで更新されて、ＮＯＥ割当プロセスの進行をモニタできる。
【００５５】
群インターフェイス
ＮＭＲ群の群多重ドキュメントＧＵＩは、分子動力学シミュレーションのリアルタイム表示を示し、分子エージェントの個別の回転、変形及び選択を可能にするＯｐｅｎＧＬビューアを特徴付ける。プル−ダウンメニュによって、ユーザは分子動力学及びＮＯＥＳＹ逆解析ループ（即ち、群知能計算）を開始及び停止し、ＰＤＢフォーマットの座標ファイルをロード又は保存することができる。図１２は、「チューブ」表示スタイルのイコサペプチドＡＶＴＱＴＹＧＧＮＳＮＧＥＰＣＶＬＰＦＴの９個のエージェント群を示す。これらのエージェントは、２次元１Ｈ−１Ｈ  ＮＯＥＳＹスペクトルに結合した２５ｐｓの群知能ベースの構造決定を受ける。
【００５６】
ＮＭＲ条件インターフェース
図１３に示されているＮＭＲ群のＮＭＲ条件多重ドキュメントＧＵＩによって、ユーザはＮＭＲ条件を作成し、編集し、ロードし、保存し、消去することができる。条件をファイルからロードするか、既存のトポロジを用いて最初に作る。ポップアップメニュによって、ユーザは条件の電界強度、ｐＨ及び温度を編集することができる一方で、相互に作用するリストビューツリーが、選択された共鳴の化学シフト、線幅、及び強度を修正する簡便な手段を提供する。
【００５７】
ＮＭＲスペクトルインターフェイス
ＮＭＲ群のＮＭＲスペクトル多重ドキュメントＧＵＩによって、ユーザはＮＭＲスペクトルをロードし、これらをトポロジに結合し、実験強度と逆解析強度又は束縛強度との間の一致レベルからリアルタイムで群計算の進行を見ることができる。
【００５８】
従来のＮＭＲスペクトルの直交外形プロット（通常「外形計算（ｃｏｎｔｏｕｒｃｏｕｎｔｉｎｇ）」によって為される）のピーク強度を比較することが困難なため、ＮＭＲ群が、正投影図に加えてスペクトルの３次元斜視図を提供する。ユーザは、スペクトルを介してズームし、回転し、パンすることができ、外形レベル、外形レベル乗算、及び外形の数を調節することができる。これによって、ユーザは制約過剰又は制約減少であるものと同様に正しく割り当てられたＮＯＥｓを容易に認識することができる。加えて、共鳴化学シフト及び／又は線幅の誤差を見ることができる。
【００５９】
２Ｄ  ＮＯＥＳＹスペクトルの領域は、緑色で示す実験ＮＯＥクロスピークと赤色で示すＮＯＥ束縛クロスピークを有する透視モードを示す。アスタリスク（＊）が付されているものなどの、クロスピークが黄色に見える場合は、実験データとＮＯＥ束縛距離との間が完全に一致している。
【００６０】
ソフトウェア実装
【００６１】
分子トポロジクラス
【００６２】
ＣＮＳ由来の発生
分子の共有結合構造を規定する分子トポロジは、プログラムＣＮＳバージョン１．０（Ｂｒｕｅｎｇｅｒ他、１９９８）を用いる各タンパク質と、ファイル「ｔｏｐａｌｌｈｄｇ．ｐｒｏ」に記載された残基テンプレートに生じた。分子トポロジはＳＴＡＲフォーマットでＡＳＣＩＩファイルに書き込まれる。
【００６３】
ジスルフィド結合の処理
ジスルフィド結合を含むこれらのタンパク質について、システイン残基は、（γ−スルフィドリルプロトン（γ−ｓｕｌｐｈｙｄｒｙｌ  ｐｒｏｔｏｎｓ）を取り除くことによって）酸化されるが、硫黄原子間の結合がないか、結合角が束縛されていた。
【００６４】
ＮＭＲ群プログラムへの入力
ＣＮＳによって生じたＳＴＡＲフォーマット分子トポロジファイルが、ＮＭＲ群プログラムに直接読み込まれる。
【００６５】
分子エージェント
【００６６】
説明
各分子エージェントの対象は、動態及びポテンシャルエネルギィ変量と共に、（分子トポロジによって記載されるように）分子中の各原子についての座標、速度及び加速度を含む。
【００６７】
初期座標
群知能構造計算についての初期ランダム座標は、プログラムＣＮＳバージョン１．０（Ｂｒｕｅｎｇｅｒ他、１９９８）を用い、タンパク質の分子トポロジファイルを用いて作った。簡単に言えば、原子の座標をランダム化し、次いで、共有結合構造及び局部形状を全原子力場ＰＲＯＬＳＱで特定した結合長さ、結合角、及びねじれのパラメータを用いて標準化した（Ｌｉｎｇｅ  ＆  Ｎｉｌｇｅｓ、１９９９）が、ジスルフィド結合を規定する束縛の適用はしなかった。最終的に、バックボーンねじれ角（θ及びψ）は、プロリンを除く各残基にランダム化した。分子座標の多重初期セットをＭＯＤＥＬ及びＥＮＤＭＤＬキーワードによって分離した各配座異性体を用いて、（Ｂｒｏｏｋｈａｖｅｎ  ＰＤＢフォーマットの）アンサンブル座標ファイル中に連結した。
【００６８】
ＮＭＲ群における座標の入出力
分子座標は、Ｂｒｏｏｋｈａｖｅｎ  ＰＤＢアンサンブル座標フォーマットのＮＭＲ群に読み込まれ、書き込まれる。
【００６９】
分子共鳴
各分子共鳴対象は、所定の条件セット（温度、ｐＨ、イオン強度、力場等）について、分子の所定の核（又は磁気的に同一の核の群）についての化学シフト（δ）、線幅（λ）、及び占有（ρ）を具える。
【００７０】
化学シフト及び線幅の測定
可能な場合、各分子共鳴の化学シフト及び線幅は、ＮＯＥＳＹスペクトルのよく分離した、高い強度のクロスピークから測定される。スペクトルが大きく重なる場合では、化学シフト及び／又は線幅は、スペクトルの解像度がより良い領域における化学的に同等な共鳴の分析から評価される。各場合で、化学シフトは１００万分の１（ｐｐｍ）の小数３桁で、線幅は最も近いＨｚでドキュメント化される。
【００７１】
部分占有
サンプル中の所定の共鳴の部分占有（ρ）は、ＮＭＲ活性核を含む原子の割合である。例えば、５％  Ｄ２Ｏ／９５％  Ｈ２Ｏの化学平衡でタンパク質サンプルは、９５％だけプロトン化している溶媒にアクセス可能なバックボーンアミド基を有し、従って、０．９５の部分占有を有する。同じサンプルでは、交換不可能なプロトン共鳴は全て、１．０の部分占有を有する。
【００７２】
ガウス共鳴ラインシェイプ
ガウス共鳴は、連続的な確率密度関数：
2009506313.tif 000005
によって記載される。ここで、ρは共鳴の部分占有であり、δはその化学シフト（ｐｐｍ）であり、ガウス分布の標準偏差σは：
2009506313.tif 000006
で与えられる。ここで、λは、最大の高さの半分における線幅（Ｈｚ）であり、ωは、搬送周波数（ＭＨｚ）である。デジタル分解能ζ（Ｈｚ／ｐｏｉｎｔ）を有する各スペクトル次元について、各観測可能な共鳴は、均等に分析した離散点へとデジタル化される。
2009506313.tif 000007
ここで、正の整数は、
2009506313.tif 000008
である。定数κは、ガウス共鳴の範囲の度合を決定する；３．０という値は、全強度の９９．７％を包含する。
【００７３】
ＮＭＲ群の分子共鳴入出力
分子共鳴は、ＳＴＡＲファイルフォーマットでＮＭＲ群内に読み込まれ、ＮＭＲ群から書き込まれる。
【００７４】
ＮＯＥＳＹデータ
ＮＯＥＳＹスペクトルデータは、ＦＥＬＩＸ又はＮＭＲビューフォーマットで、ＮＭＲ群にインポートされる。各スペクトル次元のスペクトロメータ周波数（ω）、スペクトル幅（ｓｗ）、参照シフト及び参照ポイントは、ＮＯＥＳＹファイルのヘッダから回収される。電界強度（Φ）は、ユーザによって与えられる。各次元についての観測できる磁気回転率（γ）は、式：
2009506313.tif 000009
によって決定される。このスペクトル強度は、連続フォーマットのメモリ内に読み込まれ、ＦＥＬＩＸ及びＮＭＲ  Ｖｉｅｗファイルのサブマトリックスフォーマットを分解する。
【００７５】
エイリアシング
特定の次元に沿って観測可能である（磁気回転率、γによって）が、スペクトル幅の外側の分子共鳴は、全てエイリアシングされる。化学シフトデルタでを有する所定の点についてのエイリアシング（α）は：
2009506313.tif 000010
によって与えられる。ここで、δｒｅｆは、その次元の中央点での化学シフトであり、Ｎは、ナイキスト周波数又はスペクトル幅（Ｈｚ）である。エイリアシングされた共鳴は、１．０より大きいα値を有する。各ガウス共鳴について、奇数値αを有するこれらのデジタル化された点は無効にされて：
2009506313.tif 000011
実験ＮＯＥＳＹスペクトルで見られるピークの倍数をシミュレートする。
【００７６】
スペクトルクロスピーク
ＮＭＲ群では、スペクトルクロスピークは、実験データ中に有意な強度が観測されるかどうかに関わらず、２又はそれ以上の共鳴間のあらゆる可能な非対角の相互作用から生じる。ｎ−次元ＮＯＥＳＹスペクトルでは、ガウスクロスピーク関数（Γｘ）は、各次元から個別のガウス共鳴の積として計算される：
2009506313.tif 000012
ここで、ｆ（ｘ）は、次元ｄに沿ったガウス形状共鳴である。
【００７７】
ｎ次元ＮＯＥＳＹクロスピークのピクセルセットＰｘは：
2009506313.tif 000013
によって与えられる。ここで、δｄ（ｐ）は、次元ｄにおけるピクセルｐの化学シフトであり（共鳴エイリアシングを考慮する）、κは、いずれかの次元の強度範囲の度合であり、ＰＳはＮＯＥＳＹスペクトルの全ピクセルセットである。クロスピークの各ピクセルのガウス強度ΓＰは、各次元の共鳴点のガウス強度の積から計算される：
2009506313.tif 000014
【００７８】
クロスピークの不明瞭性
ＮＯＥＳＹクロスピークの不明瞭度ｘは、分子ダイナミクスの拘束中のＮＯＥ束縛に適用された力定数の１つの決定因子である。不明瞭度μｘは、全てのＮＯＥｓの強度が等しいと仮定すると、そのピークの下の全スペクトル強度に対するクロスピークの相対的寄与として計算される：
2009506313.tif 000015
ここで、ＸＳはＮＯＥＳＹスペクトルの全クロスピークセットである。従って、完全に明瞭なクロスピークは、１．０のμｘを有する。
【００７９】
ＩＳＰＡ逆解析
逆解析ＮＯＥＳＹスペクトル（Ωβ）は、全てのガウスピークの重み付き合成数である。このスペクトルは、全ての観察可能なプロトン間ＮＯＥｓの合計を通して分離したスピン対近似値を用いて計算される：
2009506313.tif 000016
ここで、ｒｉｊは、プロトンｉとｊとの間の原子間距離、又はプロトン間ＮＯＥ束縛の電流平衡距離であり、Ｎは、スペクトルのＮＯＥｓ測定値セットであり、Ｘｎは、ＮＯＥｎから生じるクロスピークセットである。
【００８０】
ＮＯＥＳＹ較正
各逆解析ＮＯＥＳＹスペクトルは、倍率ｍＳを生じる実験スペクトルに適合した線形最小二乗法によって較正される：
2009506313.tif 000017
ここで、εＰ及びβＰは、それぞれ、ピクセルｐの実験強度及び逆解析強度であり、ＰＳは、ＮＯＥＳＹスペクトルのマスキングをしていないピクセルセットである。この直線に適合した相関係数は：
2009506313.tif 000018
によって与えられる。ここで、σ（εＰ）及びσ（βＰ）は、それぞれ実験強度及び逆解析強度の標準偏差である。構造計算中に、実験データ（即ち、最も高いρＳ）に対して最もよい相関を与えるｍＳ倍率が、続くχ２クロスピーク分析に対する各スペクトルについて記録される。
【００８１】
ＮＯＥＳＹマスク
ＮＯＥＳＹスペクトル及び有意な実験アーチファクトを含む領域の対角は、バイナリマスクを使用して逆解析及びＮＯＥ較正の関与から不適当とされることがある。マスクビットが設定されているピクセルは全て、ＮＯＥＳＹ逆解析及び較正において無視される。マスクをしたピクセルを含むクロスピークはＮＯＥ束縛への関与から不適当とされる。全体がマスクしたピクセル構成されたクロスピークが取り除かれる。
【００８２】
強度出力
逆解析ＮＯＥＳＹスペクトルは、ＦＥＬＩＸ又はＮＭＲ  Ｖｉｅｗフォーマットの出力である。
【００８３】
ポテンシャルエネルギィ関数
ＮＭＲ群では、ポテンシャルエネルギィ関数、Ｅｐｏｔｅｎｔｉａｌは、原子座標の関数としての分子のエネルギィを表す。これは、配座（形状）の、非結合性、及び実験的相互作用エネルギィ項を含む：
2009506313.tif 000019
【００８４】
形状エネルギィ関数
調和近似を用いて、分子構造の結合長さ、結合角、対掌性、及び平坦性の変形を説明する。共有結合エネルギィ、Ｅｂｏｎｄは：
2009506313.tif 000020
によって与えられ、ここで、ｒは原子間距離であり、ｋｂｏｎｄは、結合力定数であり、ｒ０は、平衡結合長さである。３原子結合角エネルギィ、Ｅａｎｇｌｅは：
2009506313.tif 000021
によって記載され、ここで、θは３原子結合角であり、ｋａｎｇｌｅは力定数であり、θ０は、角に対する平衡値である。４原子群（ｉ，ｊ，ｋ，ｌ）の平坦性及び対掌性は、平面ｉｊｋ及びｊｋｌ間の「不適切な」ねじれ角：
2009506313.tif 000022
を通って維持される。ここで、φは実際のねじれ角であり、ｋｉｍｐｒｏｐｅｒは力定数であり、φ０は平衡ねじれ角である。
【００８５】
二面角項、Ｅｄｉｈｅｄｒａｌは、コサイン展開として、多重最小ねじれポテンシャルを表す：
2009506313.tif 000023
ここで、φは実際のねじれ角であり、ｋｄｉｈｅｄｒａｌは力定数であり、δはねじれ角上の位相シフトである。
【００８６】
上記のエネルギィ項についての力定数、平衡値、及び位相シフトは、ＣＮＳパラメータファイルｐａｒａｌｌｈｄｇ５．１．ｐｒｏのリストに載せられている。形状項の重量（ｗｂｏｎｄ、ｗａｎｇｌｅ、…）は、通常、構造計算を通して１．０で一定である。
【００８７】
非結合性（ファンデルワールス（Ｖａｎ ｄｅｒ Ｗａａｌｓ））エネルギィ関数
非結合性エネルギィ項、Ｅｖｄｗは、誘引要素又は静電要素を持たない、柔軟で純粋な斥力関数である。結合した原子間の相互作用、及び共通の第３の原子に結合した原子間の相互作用は、Ｅｖｄｗから排除される。３つの共有結合を通して接続される原子間の相互作用（所謂、１乃至４非結合性相互作用）は、修正平衡距離を用いて計算される。非結合性エネルギィ項は、シミュレーション温度が高い間の歪み初期座標又は密接に接触している場合に、数的不安定性を最小にするには互いに近接しすぎている原子対について原子間距離ｒｉで切り捨てられる。従って、非結合性エネルギィは：
2009506313.tif 000024
によって与えられる。ここで、ｒは原子間距離であり、
2009506313.tif 000025
である。同一タイプの原子間の相互作用について、σ及びσ１，４の値は、ＣＮＳパラメータファイルｐａｒａｌｌｈｄｇ５．１．ｐｒｏのＰＲＯＬＳＱオプションで規定される。異なるタイプの原子間では、以下の組み合わせルールが用いられる：
2009506313.tif 000026
非結合性エネルギィ項の重み、ｗｖｄｗは、構造計算中に調節されて近接原子接触を可能にする又は阻害する。
【００８８】
ＮＯＥエネルギィ関数
ＮＯＥエネルギィ関数、ＥＮＯＥは、ハイエンド漸近線を有する擬似調和ポテンシャルの形状を取る：
2009506313.tif 000027
ここで、ｋＮＯＥは個々のＮＯＥ力定数であり、ｒｌはポテンシャルのフラットウェルの下限であり、ｒｕは上限であり、ｒｂは線形漸近線が適用される境界である。ハイエンド漸近線を有する擬似調和ＥＮＯＥポテンシャルを、図１９に示す。この漸近線は、上限から劇的に逸れるプロトン間の距離についての数的な不安定さを低減する。
【００８９】
ｋＮＯＥ、ｒｌ及びｒｕの値は、各ＮＯＥに特異的であり、分子構造計算を行う間にオンザフライで決定される。ｒｂ（ＮＯＥバリヤ）の値は、全てのＮＯＥ束縛（一般的に５．０Å）に対して一定である。双方の共鳴は単一のプロトンであり、ｒはプロトン間距離であり、さもなければ、合計距離ｒ−６が全てのｉ−ｊプロトン対について計算される：
2009506313.tif 000028
【００９０】
束縛分子動力学／擬似アニーリング
【００９１】
デカルト分子動力学
分子動力学は、Ｎｅｗｔｏｎの運動方程式：
2009506313.tif 000029
を解くことから成る。ここで、指数ｉは、分子の全原子をとる。ＮＭＲ群は：
2009506313.tif 000030
として１９８４年にＢｅｒｅｎｄｓｅｎらが著した系の温度を制御する摩擦項を組み込んだ修正デカルト分子動力学アルゴリズムを用いている。ここで、摩擦係数ｂｉ（単位ｐｓ−１）は、式：
2009506313.tif 000031
から計算される。ここで、ｂｉＩは原子特異的摩擦定数であり、Ｔ０は標的温度であり、Ｔは：
2009506313.tif 000032
によって得られる電流温度である。
【００９２】
ＭＤ積分器：Ｖｅｒｌｅｔ  ｌｅａｐｆｒｏｇ法
Ｎｅｗｔｏｎの運動方程式を解くには、微分方程式を積分する計算手順を必要とする。このような普通の微分方程式を解くための標準的な方法は、階差アプローチである。このアプローチでは、分子座標と時間ｔ＋Δｔでの速度が、分子座標と早い時間ｔでの速度から（十分な正確さで）得られる。ＮＭＲ群では、ガウス分子動力学が、Ｖｅｒｌｅｔ  ｌｅａｐ−ｆｒｏｇ積分器（Ｖｅｒｌｅｔ、１９６７）、所謂ハーフステップスキームを用いて実施される：速度は、位置計算の中間点で評価され、逆も同様である：
2009506313.tif 000033
2009506313.tif 000034
時間間隔Δｔの選択は、経済性と正確性との間でトレードオフされる。
【００９３】
擬似アニーリング
束縛分子動力学シミュレーションは、距離形状及び共役勾配最小化を含む技術よりも、収束半径がかなり大きい。これは、系の運動エネルギィがあるため、局所的ポテンシャルエネルギィの最小値の周りのバリヤに打ち勝つことができるからである。この能力は、温度を上昇させる（従って、運動エネルギィを増加させる）ことによって、及び「擬似アニーリング」として知られている手順におけるファンデルワールス（Ｖａｎ ｄｅｒ Ｗａａｌｓ）斥力を弱くする（従って、エネルギィバリヤを減少させる）ことによって促進される。この手順では、系は、「熱浴」への熱的結合によってグローバルポテンシャルエネルギィ最小値に向けて打ち込まれる：増加した運動エネルギィは、ポテンシャルエネルギィを低減するランダムな配座変化をもたらし、逆配座遷移を非常に起こしにくいこの熱浴で消散する。高温動力学に続いて、この系は冷却され、ｖａｎ  ｄｅｒ  Ｗａａｌｓ斥力が保存されて、グローバルポテンシャルエネルギィ最小値において効果的に系を捕捉する。
【００９４】
ＮＯＥ束縛の更新
【００９５】
ＮＯＥの寄与
各ＮＯＥは、多重ＮＯＥＳＹスペクトル中に１又はそれ以上のクロスピークを生じさせることができる。従って、ＮＯＥ束縛は、多重寄与から構成され、それぞれが、別のクロスピークから生じる。各クロスピーク寄与は、スペクトルのオーバーラップの度合に依存する自身の不明瞭さの要因（μＸ）と、実験データに最もよく適合する平衡距離（ｒ０）と、実験データへの適合の度合を反映する力定数（ｋＮＯＥ）とを有する。
【００９６】
最も少ない不明瞭なクロスピークが最も信頼できる情報源であるので、ＮＯＥ束縛ｎについての平衡距離が、重み付き平均によって較正される：
2009506313.tif 000035
ここで、ＸＮは、ＮＯＥ  ｎから生じるクロスピークセットである。平衡距離の上限ｒｕと下限ｒｌ（３． …章参照）は、それぞれｒ０より大きい、及びｒ０より小さい固定した割合で設定される。
【００９７】
同様に、ＮＯＥ束縛ｎについての力定数は、重み付き平均によって較正される：
2009506313.tif 000036
ＮＯＥ寄与についての力定数ｘは、クロスピークの不明瞭度、実験データとの一致レベル、及びＮＯＥバリヤｒｂを超えるｒ０の距離を反映し：
2009506313.tif 000037
によって与えられる。ここで、ａは定数であり、ρｘ、即ち、クロスピークについての相関係数は：
2009506313.tif 000038
によって与えられる。ここで、σ（εｐ）及びσ（βｐ）は、それぞれクロスピークピクセルＰｘセットについての実験による強度及び逆解析強度の標準偏差である。
【００９８】
ＮＯＥ更新
原子座標からのＮＯＥＳＹスペクトルの逆解析に続いて、実験データに対する各クロスピーク、ｘの一致の度合が、χ２検定を通して評価される：
2009506313.tif 000039
ここで、εｐ及びβｐはそれぞれピクセルｐの実験による強度及び逆解析強度であり、ｍＳは、完全にマスキングされていないＮＯＥＳＹスペクトルに対する較正係数である。
【００９９】
実験データに対する改善した一致（即ち、χ２が小さい）を示すクロスピークは、電流（合計ｒ−６）プロトン間距離に更新された関連平衡距離（ｒ０）を有する。新しいχ２値（最初、無限大に設定される）は、一致の質の記録として記憶する。
【０１００】
ＮＯＥメモリの低下
実験データとよく一致する（即ち、χ２が小さい）ＮＯＥ寄与の不正確な距離較正は、誤った分子の折り畳み、及びその他のプロトン間の距離の連続的な誤った較正を防ぐために忘れられなければならない。これは、実験データに対する一致が記憶された度合が低くなることを通して達成される：
2009506313.tif 000040
ここで、τはＮＯＥメモリ崩壊定数（単位ｐｓ−１）である。従って、ＮＯＥ距離較正は、構造計算プロセスを行う間は一時的なものであり、配座経験に基づいて連続的に更新される。
【０１０１】
ＮＯＥ束縛コンビネーション
群知能構造計算中に生じるスプリアスプロトン間距離較正の効果を更に低減するために、バリヤ（ｒｂ）未満の平衡距離（ｒ０）を有するこれらのＮＯＥ束縛を組み合わせる。簡単に言えば、ＮＯＥｓはｒ０に対してソートされ、リスト中の隣合う対は組み合わせた束縛内に溜められる。従って、ｎ−１個の組み合わせたＮＯＥ束縛は、ｎ個の個別のＮＯＥｓから生じる。組み合わせた各ＮＯＥ束縛は、ｒ−６積算距離を有する不明瞭な束縛として分子動力学に適用される。
【０１０２】
浮動キラリティ
明確に区別できるが、非立体特異的に割り当てられたプロキラル共鳴（例えば、イソプロピル基のメチル共鳴）は、割当リストのｐｒｏ−Ｒ又はｐｒｏ−Ｓ部分に任意に割り当てられる。構造計算中に１ｐｓ間隔で、ランダムに選択されたプロキラル基の一定の割合（一般的に１０％）の立体割当を、各エージェントについて交換する。実験データ（関連する全てのＮＯＥＳＹクロスピークに対するχ２差の合計によって判断される）に対する合致を改善するこれらの交換のみを許容する。最もよいプロキラル割当を分子動力学中にＮＯＥ束縛に適用する。
【０１０３】
最終構造品質の評価
実験による束縛の質は、逆解析束縛ＮＯＥＳＹスペクトル（全プロトン間の距離が束縛の距離と合致する場合に生成されるスペクトル）と、実験データとの間の相関係数から決定される。実験による束縛と分子構造との一致レベルが、平衡プロトン間距離からの標準偏差（ｒｍｓｄ）によって決定される。最終構造の立体化学的品質は、プログラムＰＲＯＣＨＥＣＫ−ＮＭＲを用いて、ラマチャンドラン分析によって決定された。しかし、最終構造の立体化学的品質を決定する場合に他のプログラムを用いてもよい。
【０１０４】
材料
【０１０５】
化学試薬
重水は、ＣＫ  Ｇａｓ  Ｐｒｏｄｕｃｔｓ  Ｌｔｄ．社（英国ウォーキンガム所在）によって供給された。Ｍｉｉｌｉ−Ｑ水は、Ｍｉｌｌｉｐｏｒｅ社（英国ワットフォード所在）によって供給された。他の全ての化学試薬は、Ｓｉｇｍａ社（英国プール所在）によって供給された。
【０１０６】
フィブロネクチン由来の１Ｆ２モジュール
成熟ヒトフィブロネクチンの残基Ａ３１５−Ｔ３７４に相当する一様な１５Ｎ−標識１Ｆ２モジュールを、以前に記述されているようにメチロトローフ酵母Ｐｉｃｈｉａ  ｐａｓｔｏｒｉｓから生成した（Ｐｉｃｋｆｏｒｄ他、１９９７；Ｂｒｉｇｈｔ他、２０００）。ＮＭＲ分光法の試料を、２０ｍＭリン酸カリウムｐＨ６．０を含む５％  Ｄ２Ｏ／９５％  Ｈ２Ｏ、又は２０ｍＭリン酸カリウムｐＨ６．０を含む９９．９６％  Ｄ２Ｏ中に溶解させて、１．５ｍＭの濃度にした（重水素について補正されていないｐＨメータ）。ｐＨ６．０、２５℃で１Ｆ２モジュールについての１Ｈ及び１５Ｎ化学シフト割当は、ＮＯＥｓの手動割当によって決定された溶液構造と共に（Ｐｉｃｋｆｏｒｄ他、１９９７）、既に公開されている（Ｓｍｉｔｈ他、２０００）。
【０１０７】
タリン由来のＦＥＲＭ３モジュール
点突然変異Ｃ３３６Ｓを含む成熟マウスタリンの残基３０９−４０５に相当する一様な１５Ｎ−標識ＦＥＲＭ３モジュールを、上述したように（ｄｅ  Ｐｅｒｅｄａ  ＪＭ他、２００５）、Ｋａｔｅ  Ｗｅｇｅｎｅｒ博士（オックスフォード大学）によるＭ９最少培地中で大腸菌（Ｅｓｃｈｅｒｉｃｈｉａ  ｃｏｌｉ）から生成した。ＮＭＲ分光法に用いる試料を、５％  Ｄ２Ｏ／９５％  Ｈ２Ｏ、又は９９．９６％  Ｄ２Ｏ中に溶解させて、濃度１．５ｍＭにした。試料を５０ｍＭリン酸カリウムでｐＨ６．１に緩衝し（重水素について補正されていないｐＨメータ）、１００ｍＭ  ＮａＣｌを加えた。これらの条件は、２５℃でモジュールの１Ｈ及び１５Ｎ化学シフト割当に従来用いられていた（ｄｅ  Ｐｅｒｅｄａ他、２００５）。溶液構造はこれまで決定されていない。しかし、ＦＥＲＭ３とＰＩＰＫＩ由来のペプチドとの間のキメラ複合体の結晶構造は、最近公開された（ｄｅ  Ｐｅｒｅｄａ他、２００５）。
【０１０８】
ＮＭＲ法
【０１０９】
スペクトロメータ
全ＮＭＲスペクトルは、３軸成分と、三重共鳴プローブと、１１．４Ｔ（１Ｈについては５００ＭＨｚ、１５Ｎについては５０ＭＨｚ）、１４．１Ｔ（１Ｈについては６００ＭＨｚ、１５Ｎについては６０ＭＨｚ）又は１７．６Ｔ（１Ｈについては７５０ＭＨｚ、１５Ｎについては７６ＭＨｚ）での操作とに合致するホームビルトＧＥ−Ｏｍｅｇａスペクトロメータで記録した。パルスフィールド勾配はコヒーレンスの選択と水抑制に用いられ、取得中の１５Ｎデカップリングは、８３３ＨｚのＧＡＲＰ１デカップリングフィールドを用いて行われ、ＮＭＲスペクトルは、１Ｆ２及びＦＥＲＭ３モジュールについて２５℃で記録された。
【０１１０】
ＮＯＥＳＹデータの取得
３つのＮＯＥＳＹスペクトルは、５％  Ｄ２Ｏ／９５％  Ｈ２Ｏの２次元（２Ｄ）ＮＯＥＳＹと、９９．６％  Ｄ２Ｏの２Ｄ  ＮＯＥＳＹと、５％  Ｄ２Ｏ／９５％  Ｈ２Ｏの３次元（３Ｄ）１５Ｎ−編集ＮＯＥＳＹの各サンプルについて記録された。各場合で、１ｓの緩和遅延が用いられ、ＮＯＥ混合時間は５０ｍｓであった。１Ｆ２モジュール及びＦＥＲＭ３モジュールのスペクトルを、それぞれ表２及び３に挙げた取得パラメータを用いて記録した。
【０１１１】
表２．１Ｆ２モジュール上のＮＯＥＳＹ実験用取得パラメータ（１４．１Ｔ）
2009506313.tif 000041
【０１１２】
表３．ＦＥＲＭ３モジュール上のＮＯＥＳＹ実験用取得パラメータ
2009506313.tif 000042
【０１１３】
ＮＯＥＳＹデータ処理
ＮＯＥＳＹデータ処理を、プログラムＮＭＲＰｉｐｅ（Ｄｅｌａｇｌｉｏ他、１９９５）を用いて行った。全ての１Ｈ次元をローレンツからガウスに変換する処理をして、共鳴線形を改善し、解像度を強化した（他の線形及びウィンドウ機能は、等しく用いることができる）。２Ｄスペクトルの１Ｈ次元は、１０２４複合体点までゼロで充填されて、デジタルの解像度を改善し、次いで、Ｆｏｕｒｉｅｒ変換して同期させた。３Ｄ  ＮＯＥＳＹスペクトルの１Ｈ次元を、ゼロ充填を５１２複合点に実施することだけを除いて、同じ方法で処理した。３Ｄ  ＮＯＥＳＹ１５Ｎ次元は、線形予測の使用を通して取得時間内に２倍になり、次いで、ローレンツ−ガウスウィンドウ関数を適用し、Ｆｏｕｒｉｅｒ変換して、同期させた。スペクトルを、０．１０１３２９１１８の１５Ｎ／１Ｈ周波数比を用いて１５Ｎ次元で間接的に参照することで、０ｐｐｍ（１Ｈ）で外部２，２−ジメチル−２−シラペンタン−５−スルフォナート（ＤＳＳ）試料に関連させた（Ｗｉｓｈａｒｔ他、１９９５）。
【０１１４】
ＮＯＥＳＹデータマスク
１Ｈ−１Ｈ対角０．１ｐｐｍ中の全ＮＯＥＳＹスペクトル点は、逆解析から除外されており、これらの強度の相関段階は、分離スピン対近似（ＩＳＰＡ）を用いて決定することができない。加えて、強い結合相互作用を示す残基内ＮＯＥクロスピーク（従って、非ガウスピーク形状）と、時間ドメインシグナルの切り捨てから生じるスペクトルアーチファクトもマスクされる。このようにマスクされた領域に存在するあらゆるＮＯＥクロスピークは、ＮＯＥ束縛較正段階中は無視される。
【０１１５】
群知能構造演算
同一のシミュレートしたアニーリングプロトコルを、双方の群知能構造演算に用いた。アニーリング中に変化したパラメータは、浴温及びファンデルワールス（Ｖａｎ ｄｅｒ Ｗａａｌｓ）斥力の力定数のみであった。これらは双方共、シミュレーションの最後である変曲点４００ｐの半シグモイドランプで制御した。図２０では、半シグモイド浴温及びファンデルワールス（Ｖａｎ ｄｅｒ Ｗａａｌｓ）の力定数のランプを、ＮＭＲ群のシミュレートされたアニーリング構造の演算中に適用した。
【０１１６】
結果
【０１１７】
フィブロネクチン由来の１Ｆ２モジュール
１Ｆ２モジュールソリューション構造を、ランダム化したバックボーン構造から始まる２０−エージェントの群知能生体分子構造計算から決定した。図２１は、フィブロネクチン１Ｆ２モジュール群の展開を示す。このスナップショットは、シアンで着色されたβ−ストランドと赤色で着色されたα−ヘリックスとを有するヒトフィブロネクチン１Ｆ２モジュールの４００ｐｓ２０−エージェント群知能構造決定からのものである。各時点で、この分子を、４００ｐｓでバックボーン重元素（Ｎ、Ｃα及びＣ）に最もよく重なる同一の変形を用いて回転させた。
【０１１８】
図２２に、実験と逆解析１Ｆ２  ＮＯＥＳＹデータ間の比較を示す。図２２（ａ）では、１Ｆ２の実験による５０ｍｓＤ２Ｏ  ＮＯＥＳＹスペクトルからの抜粋は、モジュールの折り畳みを特徴付ける芳香族化合物（ｘ−軸）から脂肪族化合物（ｙ−軸）ＮＯＥｓを示し、図２２（ｂ）では、時間４００ｐｓで適用したＮＯＥ束縛から分離したスピン対ｒ０−６合計を用いた逆解析したＮＯＥＳＹスペクトルを示す。アニーリングの最後に、低ポテンシャルエネルギィに基づいて１Ｆ２モジュールの折り畳みを表す１３のエージェントを選択した。これらのエージェントは、０．９１Åのバックボーン重元素（Ｎ、Ｃ□、Ｃ）標準偏差（ｒｍｓｄ）によって示される、既に決定されている１Ｆ２のＮＭＲ構造（Ｐｉｃｋｆｏｒｄ他、１９９７）とほぼ一致する。
【０１１９】
図２３で、１Ｆ２の群知能ＮＭＲ構造の事前に溶液ＮＭＲデータから得た構造との比較がされている。図２３（ａ）に、群知能シミュレートアニーリングの最後で選択した１Ｆ２分子エージェントの重なりを示す。このエージェントからの平均座標は、図２３（ｂ）にリボン表示として示されている。図２３（ｃ）は、従来の反復割当スキーム（Ｐｉｃｋｆｏｒｄ他、１９９７）を用いて既に決定された１Ｆ２モジュールの溶液ＮＭＲ構造を示す。
【０１２０】
群知能構造計算における共同性の重要な役割
生体分子構造決定に対する群知能戦略の成功は、通信エージェントの集団「知能」の結果である。この通信が平行シミュレーション中に存在しない場合、分離したエージェントが十分な配座空間を探して、正しい構造を見出すことができないので、戦略は失敗する。従って、従来の連続して分離した構造計算を用いる反復割当スキームは、群知能戦略について本明細書で報告されている収束のレベルに到達することができない。
【０１２１】
タリン由来のＦＥＲＭ３モジュール
群知能戦略の適用性を更に明らかにするために、マウスタリン由来のＦＥＲＭ３モジュールを、ランダム化バックボーン構造から始まる２０−エージェントの群知能生体分子構造計算から決定した。図２４では、ＦＥＲＭ３群の展開を評価することができる。シアンに色付けしたβ−ストランドと、赤色に色付けしたα−ヘリックスとを有するマウスタリン由来のＦＥＲＭ３モジュールの４００ｐｓの２０−エージェントの群知能構造決定からのスナップショットを示す。各時点で、分子は４００ｐｓでバックボーン重原子（Ｎ、Ｃα及びＣ）に最もよく重なる同じ変換で回転する。
【０１２２】
アニーリングの最後で、低いポテンシャルエネルギィを基にしてＦＥＲＭ３モジュール折り畳みの代表として１６のエージェントを選択した。これらのエージェントは、１．０４Åのバックボーン重原子（Ｎ、Ｃα及びＣ）標準偏差（ｒｍｓｄ）によって示されるように、ＦＥＲＭ３−ＰＩＰＫＩ□（ｄｅ  Ｐｅｒｅｄａ他、２００５）の既に決定されている結晶構造のＦＥＲＭ３モジュールの座標とほぼ一致している。
【０１２３】
図２５では、ＦＥＲＭ３の群知能ＮＭＲ構造とＸ線結晶学から得た構造との比較を示す。図２５（ａ）は、アニーリングをシミュレートした群知能の端でＦＥＲＭ３分子エージェントの重なりを示す。図２５（ｂ）は、選択されたエージェントからの平均座標が、リボン表示として示されていることを示す。図２５（ｃ）は、ＦＥＲＭ３モジュールの結晶構造を示す（ｄｅ  Ｐｅｒｅｄａ他、２００５）。
【０１２４】
参考文献
・Ｂｅｒｅｎｄｓｅｎ，Ｈ．Ｊ．Ｃ．，Ｐｏｓｔｍａ，Ｊ．Ｐ．Ｍ．，ｖａｎ  Ｇｕｎｓｔｅｒｅｎ，Ｎ．Ｆ．，ＤｉＮｏｌａ，Ａ．ａｎｄ  Ｈａａｋ，Ｊ．Ｒ．（１９８４）．Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  ｄｙｎａｍｉｃｓ  ｗｉｔｈ  ｃｏｕｐｌｉｎｇ  ｔｏ  ａｎ  ｅｘｔｅｒｎａｌ  ｂａｔｈ．Ｊ．Ｃｈｅｍ  Ｐｈｙｓ．８１，３６８４−３６９０．
・Ｂｒｉｇｈｔ  ＪＲ，Ｐｉｃｋｆｏｒｄ  ＡＲ，Ｐｏｔｔｓ  ＪＲ，Ｃａｍｐｂｅｌｌ  ＩＤ．Ｍｅｔｈｏｄｓ  Ｍｏｌ  Ｂｉｏｌ．２０００；１３９：５９−６９．Ｐｒｅｐａｒａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｉｓｏｔｏｐｉｃａｌｌｙ  ｌａｂｅｌｅｄ  ｒｅｃｏｍｂｉｎａｎｔ  ｆｒａｇｍｅｎｔｓ  ｏｆ  ｆｉｂｒｏｎｅｃｔｉｎ  ｆｏｒ  ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ  ａｎｄ  ｓｔｒｕｃｔｕｒａｌ  ｓｔｕｄｙ  ｂｙ  ｈｅｔｅｒｏｎｕｃｌｅａｒ  ｎｕｃｌｅａｒ  ｍａｇｎｅｔｉｃ  ｒｅｓｏｎａｎｃｅ  ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ．
・Ｆ．Ｄｅｌａｇｌｉｏ，Ｓ．Ｇｒｚｅｓｉｅｋ，Ｇ．Ｗ．Ｖｕｉｓｔｅｒ，Ｇ．Ｚｈｕ，Ｊ．Ｐｆｅｉｆｅｒ  ａｎｄ  Ａ．Ｂａｘ：ＮＭＲＰｉｐｅ：Ａ  ｍｕｌｔｉｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ  ｓｐｅｃｔｒａｌ  ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  ｓｙｓｔｅｍ  ｂａｓｅｄ  ｏｎ  ＵＮＦＸ  ｐｉｐｅｓ．Ｊ．Ｂｉｏｍｏｌ  ＮＭＲ．６，２７７−２９３（１９９５）．
・Ｄｅ  Ｐｅｒｅｄａ  ＪＭ，Ｗｅｇｅｎｅｒ  ＫＬ，Ｓａｎｔｅｌｌｉ  Ｅ，Ｂａｔｅ  Ｎ，Ｇｉｎｓｂｅｒｇ  ＭＨ，Ｃｒｉｔｃｈｌｅｙ  ＤＲ，Ｃａｍｐｂｅｌｌ  ＩＤ，Ｌｉｄｄｉｎｇｔｏｎ  ＲＣ．Ｊ  Ｂｉｏｌ  Ｃｈｅｍ．２００５  Ｍａｒ  ４；２８０（９）：８３８１−６．Ｓｔｒｕｃｔｕｒａｌ  ｂａｓｉｓ  ｆｏｒ  ｐｈｏｓｐｈａｔｉｄｙｌｉｎｏｓｉｔｏｌ  ｐｈｏｓｐｈａｔｅ  ｋｉｎａｓｅ  ｔｙｐｅ  Ｉｇａｍｍａ  ｂｉｎｄｉｎｇ  ｔｏ  ｔａｌｉｎ  ａｔ  ｆｏｃａｌ  ａｄｈｅｓｉｏｎｓ．
・Ｐｉｃｋｆｏｒｄ  ＡＲ，Ｐｏｔｔｓ  ＪＲ，Ｂｒｉｇｈｔ  ＪＲ，Ｐｈａｎ  Ｉ，Ｃａｍｐｂｅｌｌ  ＩＤ．Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ．１９９７  Ｍａｒ  １５；５（３）：３５９−７０．Ｓｏｌｕｔｉｏｎ  ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ  ｏｆ  ａ  ｔｙｐｅ  ２  ｍｏｄｕｌｅ  ｆｒｏｍ  ｆｉｂｒｏｎｅｃｔｉｎ：ｉｍｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ  ｆｏｒ  ｔｈｅ  ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ  ａｎｄ  ｆｕｎｃｔｉｏｎ  ｏｆ  ｔｈｅ  ｇｅｌａｔｉｎ−ｂｉｎｄｉｎｇ  ｄｏｍａｉｎ．
・Ｓｍｉｔｈ  ＳＰ５  Ｈａｓｈｉｍｏｔｏ  Ｙ，Ｐｉｃｋｆｏｒｄ  ＡＲ，Ｃａｍｐｂｅｌｌ  ＩＤ，Ｗｅｒｎｅｒ  ＪＭ．Ｂｉｏｃｈｅｍｉｓｔｒｙ．２０００  Ｊｕｌ  ２５；３９（２９）：８３７４−８１．Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ  ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｔｈｅ  ｔｙｐｅ  ＩＩ  ｍｏｄｕｌｅ  ｐａｉｒ  ｆｒｏｍ  ｆｉｂｒｏｎｅｃｔｉｎ．
・Ｖｅｒｌｅｔ，Ｌ．（１９６７）．Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ  ｏｎ  ｃｌａｓｓｉｃａｌ  ｆｌｕｉｄｓ．Ｉ．Ｔｈｅｒｍｏｄｙｎａｍｉｃａｌ  ｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓ  ｏｆ  Ｌｅｎｎａｒｄ−Ｊｏｎｅｓ  ｍｏｌｅｃｕｌｅｓ．Ｐｈｙｓ．Ｒｅｖ．１５９，９８−１０５．
・Ｗｉｓｈａｒｔ，Ｄ．Ｓ．，Ｂｉｇａｍ，Ｃ．Ｇ．，Ｙａｏ，Ｊ．，Ａｂｉｌｄｇａａｒｄ，Ｆ．，Ｄｙｓｏｎ，Ｈ．Ｊ．，Ｏｌｄｆｉｅｌｄ，Ｅ．，Ｍａｒｋｌｅｙ，Ｊ．Ｌ．，ａｎｄ  Ｓｙｋｅｓ，Ｂ．Ｄ．（１９９５）Ｊ．Ｂｉｏｍｏｌ．ＮＭＲ  ６，１３５−１４０．
【図面の簡単な説明】
【０１２５】
【図１】図１は、ＮＭＲ群の構造の概観を示す。
【図２】図２は、トポロジ及び群の準備手順を示す。
【図３】図３は、ＮＭＲデータの準備手順を示す。
【図４】図４は、ＮＭＲ群の進行中のＮＯＥＳＹ逆解析手順を示す。
【図５】図５は、ＮＭＲ群のＮＯＥ束縛の更新手順を示す。
【図６】図６は、ＮＭＲ群のグラフィカルユーザインターフェイスである。
【図７】図７は、ＮＭＲ群の形状ユーザインターフェイスである。
【図８】図８は、ＮＭＲ群のライブラリＧＵＩを示す。
【図９】図９は、ＮＭＲ群のトポロジＧＵＩでどのようにセグメントが構築されているかを示す。
【図１０】図１０は、ＮＭＲ群のトポロジＧＵＩのセグメントビューアである。
【図１１】図１１は、ＮＭＲ群のトポロジＧＵＩのＮＯＥビューア／エディタを示す。
【図１２】図１２は、ＮＭＲ群の群ＧＵＩを示す。
【図１３】図１３は、ＮＭＲ群のＮＭＲ条件ＧＵＩを示す。
【図１４】図１４は、ＮＭＲ群のＮＭＲスペクトルＧＵＩを示す。
【図１５】図１５は、測定値における不明瞭さを解決する反復割当スキームである。
【図１６】図１６は、測定値における不明瞭さを解決する群知能スキームである。
【図１７】図１７は、不明瞭なＮＯＥｓを解決するための反復割当スキームを示す図である。
【図１８】図１８は、群知能ベースのＮＭＲ構造決定の概略図である。
【図１９】図１９は、擬似ハーモニックＥＮＯＥポテンシャルをグラフで表したものである。
【図２０】図２０は、模擬アニーリング中に適用されたハーフシグモイド温度及びファンデルワールス（Ｖａｎ ｄｅｒ Ｗａａｌｓ）力定数のランプをグラフで表したものである。
【図２１】図２１は、１Ｆ２モジュール群の展開を示す。
【図２２】図２２は、逆解析と実験ＮＯＥＳＹデータ間の相関関係を示す。
【図２３】図２３は、ＮＯＥｓの反復割当によって事前に得た構造と１Ｆ２の群知能ＮＭＲ構造の比較を示す。
【図２４】図２４は、ＦＥＲＭ３群の展開を示す。
【図２５】図２５は、ＦＥＲＭ３の群知能ＮＭＲ構造と、Ｘ線結晶学から取り出した構造との比較を示す。
【図１】
2009506313.tif 000043
【図２】
2009506313.tif 000044
【図３】
2009506313.tif 000045
【図４】
2009506313.tif 000046
【図５】
2009506313.tif 000047
【図６】
2009506313.tif 000048
【図７】
2009506313.tif 000049
【図８】
2009506313.tif 000050
【図９】
2009506313.tif 000051
【図１０】
2009506313.tif 000052
【図１１】
2009506313.tif 000053
【図１２】
2009506313.tif 000054
【図１３】
2009506313.tif 000055
【図１４】
2009506313.tif 000056
【図１５】
2009506313.tif 000057
【図１６】
2009506313.tif 000058
【図１７】
2009506313.tif 000059
【図１８】
2009506313.tif 000060
【図１９】
2009506313.tif 000061
【図２０】
2009506313.tif 000062
【図２１】
2009506313.tif 000063
【図２２】
2009506313.tif 000064
【図２３】
2009506313.tif 000065
【図２４】
2009506313.tif 000066
【図２５】
2009506313.tif 000067
【国際調査報告】
2009506313.tif 000068
2009506313.tif 000069