(57)【要約】  【課題】  ＧＰＣＲとリガンドの情報が入力されたとき、活性化されるＧ蛋白質種を予測するための技術を提供する。  【解決手段】  特徴パラメータ抽出部１４は、予測対象のＧＰＣＲおよびリガンドの入力情報から、Ｇ蛋白質選択性に関係する所定の物理化学的パラメータである特徴パラメータを抽出する。特徴ベクトルデータ生成部１６は、抽出された特徴パラメータを含んだ予測対象の特徴ベクトルデータを生成する。分類情報記憶部２０は、活性化Ｇ蛋白質が既知のＧＰＣＲおよびリガンドの情報から得られる特徴ベクトルを活性化Ｇ蛋白質種に応じて分類するための既知データ分類情報を記憶する。予測処理部１８は、既知データ分類情報を参照して、予測対象の特徴ベクトルに基づいて活性化Ｇ蛋白質を予測する。既知データ分類情報はサポートベクターマシンで得られる超平面の情報である。【選択図】  図１２
2006127248.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
Ｇ蛋白質共役型受容体（ＧＰＣＲ）とリガンドが結合したときに活性化されるＧ蛋白質を予測する活性化Ｇ蛋白質予測装置であって、
予測対象のＧＰＣＲおよびリガンドの情報を入力する入力手段と、
前記入力手段により入力された情報から、Ｇ蛋白質選択性に関係する所定の物理化学的パラメータである特徴パラメータを抽出する特徴パラメータ抽出手段と、
前記特徴パラメータ抽出手段により抽出された前記特徴パラメータを含んだ予測対象の特徴ベクトルデータを生成する特徴ベクトルデータ生成手段と、
活性化Ｇ蛋白質が既知のＧＰＣＲおよびリガンドの情報から得られる特徴ベクトルを、活性化Ｇ蛋白質種に応じて分かれる複数の特徴ベクトルグループに分類するための既知データ分類情報を記憶する分類情報記憶手段と、
前記分類情報記憶手段に記憶された前記既知データ分類情報を参照して、前記予測対象の特徴ベクトルが前記複数の特徴ベクトルグループのいずれへと属するかを求めて、予測対象のＧＰＣＲおよびリガンドにより活性化されるＧ蛋白質を予測する予測処理手段と、
前記予測処理手段による予測結果を出力する出力手段と、
を含むことを特徴とする活性化Ｇ蛋白質予測装置。
【請求項２】
前記分類情報記憶手段は、前記既知データ分類情報として、活性化されるＧ蛋白質が既知のＧＰＣＲおよびリガンドから得られる特徴ベクトル群をサポートベクターマシンで処理することによって特徴ベクトル群をＧ蛋白質種に応じて分けるように設定された超平面を表す情報を記憶しており、
前記予測処理手段は、予測対象の特徴ベクトルデータが前記超平面のどちら側の空間に属するかによって、活性化されるＧ蛋白質を予測することを特徴とする請求項１に記載の活性化Ｇ蛋白質予測装置。
【請求項３】
前記入力手段は、前記ＧＰＣＲの配列情報および前記リガンドの分子量情報を入力することを特徴とする請求項２に記載の活性化Ｇ蛋白質予測装置。
【請求項４】
前記特徴パラメータ抽出手段は、前記特徴パラメータとして、ＧＰＣＲのループ部分および膜貫通へリックス部分から複数のパラメータを抽出することを特徴とする請求項３に記載の活性化Ｇ蛋白質予測装置。
【請求項５】
前記特徴パラメータ抽出手段は、立体構造が既知のＧＰＣＲをテンプレートとして用いて、予測対象のＧＰＣＲのアライメントを行い、アライメント結果から特徴パラメータを抽出することを特徴とする請求項４に記載の活性化Ｇ蛋白質予測装置。
【請求項６】
前記特徴パラメータ抽出手段は、前記立体構造が既知のＧＰＣＲとしてロドプシンの情報を用いることを特徴とする請求項５に記載の活性化Ｇ蛋白質予測装置。
【請求項７】
前記特徴パラメータ抽出手段は、前記特徴パラメータとして、細胞内第３ループ長と、Ｃ末端ループ長と、ロドプシンの１７０残基目に対応するプロリン残基の有無と、細胞内第３ループのＣ末端側の所定の複数の残基におけるアルギニンとリジンの総数と、を抽出することを特徴とする請求項４に記載の活性化Ｇ蛋白質予測装置。
【請求項８】
前記特徴パラメータ抽出手段は、前記特徴パラメータとして、アライメント結果から得られる膜貫通へリックスの情報からアミンプロファイルスコアおよびペプチドプロファイルスコアを求め、アミンプロファイルスコアは、アミン結合系統のＧＰＣＲの位置特異的プロファイルと予測対象のＧＰＣＲの膜貫通へリックスとの類似性を示すスコアであり、ペプチドプロファイルスコアは、ペプチド結合系統のＧＰＣＲの位置特異的プロファイルと予測対象のＧＰＣＲの膜貫通へリックスとの類似性を示すスコアであることを特徴とする請求項５に記載の活性化Ｇ蛋白質予測装置。
【請求項９】
前記分類情報記憶手段は、第１種類のＧ蛋白質を選別するための第１の超平面と、第２種類と第３種類のＧ蛋白質を選別するための第２の超平面とを記憶しており、
前記予測処理手段は、予測対象の特徴ベクトルデータが第１種類のＧ蛋白質であるか否かを前記第１の超平面に基づいて予測し、さらに、予測対象の特徴ベクトルデータが第２種類および第３種類のＧ蛋白質のどちらであるかを前記第２の超平面に基づいて予測することを特徴とする請求項２に記載の活性化Ｇ蛋白質予測装置。
【請求項１０】
前記第１種類のＧ蛋白質がＧｓであり、前記第２種類および前記第３種類のＧ蛋白質がＧｉ／ｏおよびＧｑ／１１であることを特徴とする請求項９に記載の活性化Ｇ蛋白質予測装置。
【請求項１１】
前記特徴ベクトルデータ生成手段は、Ｇｓを選別するための特徴ベクトルデータとして、細胞内第３ループ長と、Ｃ末端ループ長と、ロドプシンの１７０残基目に対応するプロリン残基の有無と、細胞内第３ループのＣ末端側の所定の複数の残基におけるアルギニンとリジンの総数と、アミンプロファイルスコアと、をパラメータとして含むデータを生成し、Ｇｉ／ｏおよびＧｑ／１１を選別するための特徴ベクトルデータとして、細胞内第３ループ長と、Ｃ末端ループ長と、ロドプシンの１７０残基目に対応するプロリン残基の有無と、細胞内第３ループのＣ末端側の所定の複数の残基におけるアルギニンとリジンの総数と、アミンプロファイルスコアと、ペプチドプロファイルスコアと、リガンドの分子量と、をパラメータとして含むデータを生成し、前記アミンプロファイルスコアは、アミン結合系統のＧＰＣＲの位置特異的プロファイルと予測対象のＧＰＣＲの膜貫通へリックスとの類似性を示すスコアであり、前記ペプチドプロファイルスコアは、ペプチド結合系統のＧＰＣＲの位置特異的プロファイルと予測対象のＧＰＣＲの膜貫通へリックスとの類似性を示すスコアであることを特徴とする請求項１０に記載の活性化Ｇ蛋白質予測装置。
【請求項１２】
Ｇｓ選別用の第１の超平面は、サポートベクターマシンのカーネル関数がラジアルベーシス関数であり、Ｇｉ／ｏとＧｑ／１１を選別するための第２の超平面は、サポートベクターマシンのカーネル関数がポリノミアルであることを特徴とする請求項１１に記載の活性化Ｇ蛋白質予測装置。
【請求項１３】
Ｇ蛋白質共役型受容体（ＧＰＣＲ）とリガンドが結合したときに活性化されるＧ蛋白質を予測する処理をコンピュータに実行させるための活性化Ｇ蛋白質予測プログラムであって、
予測対象のＧＰＣＲおよびリガンドの情報を入力する入力ステップと、
前記入力ステップにて入力された情報から、Ｇ蛋白質選択性に関係する所定の物理化学的パラメータである特徴パラメータを抽出する特徴パラメータ抽出ステップと、
前記特徴パラメータ抽出ステップにて抽出された前記特徴パラメータを含んだ予測対象の特徴ベクトルデータを生成する特徴ベクトルデータ生成ステップと、
活性化Ｇ蛋白質が既知のＧＰＣＲおよびリガンドの情報から得られる特徴ベクトルを、活性化Ｇ蛋白質種に応じて分かれる複数の特徴ベクトルグループに分類するための既知データ分類情報を記憶する分類情報記憶手段を参照し、前記既知データ分類情報を読み出す分類情報読出ステップと、
前記既知データ分類情報を参照して、前記予測対象の特徴ベクトルが前記複数の特徴ベクトルグループのいずれへと属するかを求めて、予測対象のＧＰＣＲおよびリガンドにより活性化されるＧ蛋白質を予測する予測ステップと、
前記予測ステップでの予測結果を出力する出力ステップと、
をコンピュータに実行させることを特徴とする活性化Ｇ蛋白質予測プログラム。
【請求項１４】
前記分類情報記憶手段は、前記既知データ分類情報として、活性化されるＧ蛋白質が既知のＧＰＣＲおよびリガンドから得られる特徴ベクトル群をサポートベクターマシンで処理することによって特徴ベクトル群をＧ蛋白質種に応じて分けるように設定された超平面を表す情報を記憶しており、
前記予測ステップは、予測対象の特徴ベクトルデータが前記超平面のどちら側の空間に属するかによって、活性化されるＧ蛋白質を予測することを特徴とする請求項１３に記載の活性化Ｇ蛋白質予測プログラム。
【請求項１５】
前記入力ステップは、前記ＧＰＣＲの配列情報および前記リガンドの分子量情報を入力することを特徴とする請求項１４に記載の活性化Ｇ蛋白質予測プログラム。
【請求項１６】
前記特徴パラメータ抽出ステップは、前記特徴パラメータとして、ＧＰＣＲのループ部分および膜貫通へリックス部分から複数のパラメータを抽出することを特徴とする請求項１５に記載の活性化Ｇ蛋白質予測プログラム。
【請求項１７】
前記特徴パラメータ抽出ステップは、立体構造が既知のＧＰＣＲをテンプレートとして用いて、予測対象のＧＰＣＲのアライメントを行い、アライメント結果から特徴パラメータを抽出することを特徴とする請求項１６に記載の活性化Ｇ蛋白質予測プログラム。
【請求項１８】
前記特徴パラメータ抽出ステップは、前記立体構造が既知のＧＰＣＲとしてロドプシンの情報を用いることを特徴とする請求項１７に記載の活性化Ｇ蛋白質予測プログラム。
【請求項１９】
前記特徴パラメータ抽出ステップは、前記特徴パラメータとして、細胞内第３ループ長と、Ｃ末端ループ長と、ロドプシンの１７０残基目に対応するプロリン残基の有無と、細胞内第３ループのＣ末端側の所定の複数の残基におけるアルギニンとリジンの総数と、を抽出することを特徴とする請求項１６に記載の活性化Ｇ蛋白質予測プログラム。
【請求項２０】
前記特徴パラメータ抽出ステップは、前記特徴パラメータとして、アライメント結果から得られる膜貫通へリックスの情報からアミンプロファイルスコアおよびペプチドプロファイルスコアを求め、アミンプロファイルスコアは、アミン結合系統のＧＰＣＲの位置特異的プロファイルと予測対象のＧＰＣＲの膜貫通へリックスとの類似性を示すスコアであり、ペプチドプロファイルスコアは、ペプチド結合系統のＧＰＣＲの位置特異的プロファイルと予測対象のＧＰＣＲの膜貫通へリックスとの類似性を示すスコアであることを特徴とする請求項１７に記載の活性化Ｇ蛋白質予測プログラム。
【請求項２１】
前記分類情報記憶手段は、第１種類のＧ蛋白質を選別するための第１の超平面と、第２種類と第３種類のＧ蛋白質を選別するための第２の超平面とを記憶しており、
前記予測ステップは、予測対象の特徴ベクトルデータが第１種類のＧ蛋白質であるか否かを前記第１の超平面に基づいて予測し、さらに、予測対象の特徴ベクトルデータが第２種類および第３種類のＧ蛋白質のどちらであるかを前記第２の超平面に基づいて予測することを特徴とする請求項１４に記載の活性化Ｇ蛋白質予測プログラム。
【請求項２２】
前記第１種類のＧ蛋白質がＧｓであり、前記第２種類および前記第３種類のＧ蛋白質がＧｉ／ｏおよびＧｑ／１１であることを特徴とする請求項２１に記載の活性化Ｇ蛋白質予測プログラム。
【請求項２３】
前記特徴ベクトルデータ生成ステップは、Ｇｓを選別するための特徴ベクトルデータとして、細胞内第３ループ長と、Ｃ末端ループ長と、ロドプシンの１７０残基目に対応するプロリン残基の有無と、細胞内第３ループのＣ末端側の所定の複数の残基におけるアルギニンとリジンの総数と、アミンプロファイルスコアと、をパラメータとして含むデータを生成し、Ｇｉ／ｏおよびＧｑ／１１を選別するための特徴ベクトルデータとして、細胞内第３ループ長と、Ｃ末端ループ長と、ロドプシンの１７０残基目に対応するプロリン残基の有無と、細胞内第３ループのＣ末端側の所定の複数の残基におけるアルギニンとリジンの総数と、アミンプロファイルスコアと、ペプチドプロファイルスコアと、リガンドの分子量と、をパラメータとして含むデータを生成し、前記アミンプロファイルスコアは、アミン結合系統のＧＰＣＲの位置特異的プロファイルと予測対象のＧＰＣＲの膜貫通へリックスとの類似性を示すスコアであり、前記ペプチドプロファイルスコアは、ペプチド結合系統のＧＰＣＲの位置特異的プロファイルと予測対象のＧＰＣＲの膜貫通へリックスとの類似性を示すスコアであることを特徴とする請求項２２に記載の活性化Ｇ蛋白質予測プログラム。
【請求項２４】
Ｇｓ選別用の第１の超平面は、サポートベクターマシンのカーネル関数がラジアルベーシス関数であり、Ｇｉ／ｏとＧｑ／１１を選別するための第２の超平面は、サポートベクターマシンのカーネル関数がポリノミアルであることを特徴とする請求項２３に記載の活性化Ｇ蛋白質予測プログラム。
【請求項２５】
Ｇ蛋白質共役型受容体（ＧＰＣＲ）とリガンドが結合したときに活性化されるＧ蛋白質を予測する活性化Ｇ蛋白質予測方法であって、
予測対象のＧＰＣＲおよびリガンドの情報を入力する入力ステップと、
前記入力ステップにて入力された情報から、Ｇ蛋白質選択性に関係する所定の物理化学的パラメータである特徴パラメータを抽出する特徴パラメータ抽出ステップと、
前記特徴パラメータ抽出ステップにて抽出された前記特徴パラメータを含んだ予測対象の特徴ベクトルデータを生成する特徴ベクトルデータ生成ステップと、
活性化Ｇ蛋白質が既知のＧＰＣＲおよびリガンドの情報から得られる特徴ベクトルを、活性化Ｇ蛋白質種に応じて分かれる複数の特徴ベクトルグループに分類するための既知データ分類情報を記憶する分類情報記憶手段を参照し、前記既知データ分類情報を読み出す分類情報読出ステップと、
前記既知データ分類情報を参照して、前記予測対象の特徴ベクトルが前記複数の特徴ベクトルグループのいずれへと属するかを求めて、予測対象のＧＰＣＲおよびリガンドにより活性化されるＧ蛋白質を予測する予測ステップと、
前記予測ステップでの予測結果を出力する出力ステップと、
を含むことを特徴とする活性化Ｇ蛋白質予測方法。
【請求項２６】
前記分類情報記憶手段は、前記既知データ分類情報として、活性化されるＧ蛋白質が既知のＧＰＣＲおよびリガンドから得られる特徴ベクトル群をサポートベクターマシンで処理することによって特徴ベクトル群をＧ蛋白質種に応じて分けるように設定された超平面を表す情報を記憶しており、
前記予測ステップは、予測対象の特徴ベクトルデータが前記超平面のどちら側の空間に属するかによって、活性化されるＧ蛋白質を予測することを特徴とする請求項２５に記載の活性化Ｇ蛋白質予測方法。
【請求項２７】
前記特徴パラメータ抽出ステップは、立体構造が既知のＧＰＣＲをテンプレートとして用いて、予測対象のＧＰＣＲのアライメントを行い、アライメント結果から特徴パラメータを抽出することを特徴とする請求項２６に記載の活性化Ｇ蛋白質予測方法。
【請求項２８】
前記特徴パラメータ抽出ステップは、前記特徴パラメータとして、アライメント結果から得られる膜貫通へリックスの情報からアミンプロファイルスコアおよびペプチドプロファイルスコアを求め、アミンプロファイルスコアは、アミン結合系統のＧＰＣＲの位置特異的プロファイルと予測対象のＧＰＣＲの膜貫通へリックスとの類似性を示すスコアであり、ペプチドプロファイルスコアは、ペプチド結合系統のＧＰＣＲの位置特異的プロファイルと予測対象のＧＰＣＲの膜貫通へリックスとの類似性を示すスコアであることを特徴とする請求項２７に記載の活性化Ｇ蛋白質予測方法。
【請求項２９】
前記分類情報記憶手段は、第１種類のＧ蛋白質を選別するための第１の超平面と、第２種類と第３種類のＧ蛋白質を選別するための第２の超平面とを記憶しており、
前記予測ステップは、予測対象の特徴ベクトルデータが第１種類のＧ蛋白質であるか否かを前記第１の超平面に基づいて予測し、さらに、予測対象の特徴ベクトルデータが第２種類および第３種類のＧ蛋白質のどちらであるかを前記第２の超平面に基づいて予測することを特徴とする請求項２６に記載の活性化Ｇ蛋白質予測方法。
【請求項３０】
Ｇ蛋白質共役型受容体（ＧＰＣＲ）により活性化されるＧ蛋白質を予測する活性化Ｇ蛋白質予測装置であって、
予測対象のＧＰＣＲに関する情報を入力する入力手段と、
前記入力手段により入力された情報から、Ｇ蛋白質選択性に関係する所定の物理化学的パラメータである特徴パラメータを抽出する特徴パラメータ抽出手段と、
前記特徴パラメータ抽出手段により抽出された前記特徴パラメータを含んだ予測対象の特徴ベクトルデータを生成する特徴ベクトルデータ生成手段と、
活性化Ｇ蛋白質が既知のＧＰＣＲに関する情報から得られる特徴ベクトルを、活性化Ｇ蛋白質種に応じて分かれる複数の特徴ベクトルグループに分類するための既知データ分類情報を記憶する分類情報記憶手段と、
前記分類情報記憶手段に記憶された前記既知データ分類情報を参照して、前記予測対象の特徴ベクトルが前記複数の特徴ベクトルグループのいずれへと属するかを求めて、予測対象のＧＰＣＲにより活性化されるＧ蛋白質を予測する予測処理手段と、
前記予測処理手段による予測結果を出力する出力手段と、
を含むことを特徴とする活性化Ｇ蛋白質予測装置。
【請求項３１】
前記分類情報記憶手段は、前記既知データ分類情報として、活性化されるＧ蛋白質が既知のＧＰＣＲに関する情報から得られる特徴ベクトル群をサポートベクターマシンで処理することによって特徴ベクトル群をＧ蛋白質種に応じて分けるように設定された超平面を表す情報を記憶しており、
前記予測処理手段は、予測対象の特徴ベクトルデータが前記超平面のどちら側の空間に属するかによって、活性化されるＧ蛋白質を予測することを特徴とする請求項３０に記載の活性化Ｇ蛋白質予測装置。
【請求項３２】
前記入力手段は、前記ＧＰＣＲの配列情報を入力することを特徴とする請求項３１に記載の活性化Ｇ蛋白質予測装置。
【請求項３３】
前記特徴パラメータ抽出手段は、前記特徴パラメータとして、ＧＰＣＲのループ部分および膜貫通へリックス部分から複数のパラメータを抽出することを特徴とする請求項３２に記載の活性化Ｇ蛋白質予測装置。
【請求項３４】
前記特徴パラメータ抽出手段は、立体構造が既知のＧＰＣＲをテンプレートとして用いて、予測対象のＧＰＣＲのアライメントを行い、アライメント結果から特徴パラメータを抽出することを特徴とする請求項３３に記載の活性化Ｇ蛋白質予測装置。
【請求項３５】
前記特徴パラメータ抽出手段は、前記立体構造が既知のＧＰＣＲとしてロドプシンの情報を用いることを特徴とする請求項３４に記載の活性化Ｇ蛋白質予測装置。
【請求項３６】
前記特徴パラメータ抽出手段は、前記特徴パラメータとして、細胞内第３ループ長と、Ｃ末端ループ長と、ロドプシンの１７０残基目に対応するプロリン残基の有無と、細胞内第３ループのＣ末端側の所定の複数の残基におけるアルギニンとリジンの総数と、を抽出することを特徴とする請求項３３に記載の活性化Ｇ蛋白質予測装置。
【請求項３７】
前記特徴パラメータ抽出手段は、前記特徴パラメータとして、アライメント結果から得られる膜貫通へリックスの情報からアミンプロファイルスコアおよびペプチドプロファイルスコアを求め、アミンプロファイルスコアは、アミン結合系統のＧＰＣＲの位置特異的プロファイルと予測対象のＧＰＣＲの膜貫通へリックスとの類似性を示すスコアであり、ペプチドプロファイルスコアは、ペプチド結合系統のＧＰＣＲの位置特異的プロファイルと予測対象のＧＰＣＲの膜貫通へリックスとの類似性を示すスコアであることを特徴とする請求項３４に記載の活性化Ｇ蛋白質予測装置。
【請求項３８】
前記分類情報記憶手段は、第１種類のＧ蛋白質を選別するための第１の超平面と、第２種類と第３種類のＧ蛋白質を選別するための第２の超平面とを記憶しており、
前記予測処理手段は、予測対象の特徴ベクトルデータが第１種類のＧ蛋白質であるか否かを前記第１の超平面に基づいて予測し、さらに、予測対象の特徴ベクトルデータが第２種類および第３種類のＧ蛋白質のどちらであるかを前記第２の超平面に基づいて予測することを特徴とする請求項３１に記載の活性化Ｇ蛋白質予測装置。
【請求項３９】
前記第１種類のＧ蛋白質がＧｓであることを特徴とする請求項３８に記載の活性化Ｇ蛋白質予測装置。
【請求項４０】
前記特徴ベクトルデータ生成手段は、Ｇｓを選別するための特徴ベクトルデータとして、細胞内第３ループ長と、Ｃ末端ループ長と、ロドプシンの１７０残基目に対応するプロリン残基の有無と、細胞内第３ループのＣ末端側の所定の複数の残基におけるアルギニンとリジンの総数と、アミンプロファイルスコアと、をパラメータとして含むデータを生成し、前記アミンプロファイルスコアは、アミン結合系統のＧＰＣＲの位置特異的プロファイルと予測対象のＧＰＣＲの膜貫通へリックスとの類似性を示すスコアであることを特徴とする請求項３９に記載の活性化Ｇ蛋白質予測装置。
【請求項４１】
Ｇｓ選別用の第１の超平面は、サポートベクターマシンのカーネル関数がラジアルベーシス関数であることを特徴とする請求項４０に記載の活性化Ｇ蛋白質予測装置。
【請求項４２】
前記入力手段は、前記ＧＰＣＲに関する情報としてＧＰＣＲおよびリガンドの情報を入力し、前記特徴ベクトルデータ生成手段は、ＧＰＣＲおよびリガンドの情報を含んだ特徴ベクトルデータを生成することを特徴とする請求項３０に記載の活性化Ｇ蛋白質予測装置。
【請求項４３】
Ｇ蛋白質共役型受容体（ＧＰＣＲ）により活性化されるＧ蛋白質を予測する処理をコンピュータに実行させるための活性化Ｇ蛋白質予測プログラムであって、
予測対象のＧＰＣＲに関する情報を入力する入力ステップと、
前記入力ステップにて入力された情報から、Ｇ蛋白質選択性に関係する所定の物理化学的パラメータである特徴パラメータを抽出する特徴パラメータ抽出ステップと、
前記特徴パラメータ抽出ステップにて抽出された前記特徴パラメータを含んだ予測対象の特徴ベクトルデータを生成する特徴ベクトルデータ生成ステップと、
活性化Ｇ蛋白質が既知のＧＰＣＲに関する情報から得られる特徴ベクトルを、活性化Ｇ蛋白質種に応じて分かれる複数の特徴ベクトルグループに分類するための既知データ分類情報を記憶する分類情報記憶手段を参照し、前記既知データ分類情報を読み出す分類情報読出ステップと、
前記既知データ分類情報を参照して、前記予測対象の特徴ベクトルが前記複数の特徴ベクトルグループのいずれへと属するかを求めて、予測対象のＧＰＣＲにより活性化されるＧ蛋白質を予測する予測ステップと、
前記予測ステップでの予測結果を出力する出力ステップと、
をコンピュータに実行させることを特徴とする活性化Ｇ蛋白質予測プログラム。
【請求項４４】
前記分類情報記憶手段は、前記既知データ分類情報として、活性化されるＧ蛋白質が既知のＧＰＣＲに関する情報から得られる特徴ベクトル群をサポートベクターマシンで処理することによって特徴ベクトル群をＧ蛋白質種に応じて分けるように設定された超平面を表す情報を記憶しており、
前記予測ステップは、予測対象の特徴ベクトルデータが前記超平面のどちら側の空間に属するかによって、活性化されるＧ蛋白質を予測することを特徴とする請求項４３に記載の活性化Ｇ蛋白質予測プログラム。
【請求項４５】
前記入力ステップは、前記ＧＰＣＲの配列情報を入力することを特徴とする請求項４４に記載の活性化Ｇ蛋白質予測プログラム。
【請求項４６】
前記特徴パラメータ抽出ステップは、前記特徴パラメータとして、ＧＰＣＲのループ部分および膜貫通へリックス部分から複数のパラメータを抽出することを特徴とする請求項４５に記載の活性化Ｇ蛋白質予測プログラム。
【請求項４７】
前記特徴パラメータ抽出ステップは、立体構造が既知のＧＰＣＲをテンプレートとして用いて、予測対象のＧＰＣＲのアライメントを行い、アライメント結果から特徴パラメータを抽出することを特徴とする請求項４６に記載の活性化Ｇ蛋白質予測プログラム。
【請求項４８】
前記特徴パラメータ抽出ステップは、前記立体構造が既知のＧＰＣＲとしてロドプシンの情報を用いることを特徴とする請求項４７に記載の活性化Ｇ蛋白質予測プログラム。
【請求項４９】
前記特徴パラメータ抽出ステップは、前記特徴パラメータとして、細胞内第３ループ長と、Ｃ末端ループ長と、ロドプシンの１７０残基目に対応するプロリン残基の有無と、細胞内第３ループのＣ末端側の所定の複数の残基におけるアルギニンとリジンの総数と、を抽出することを特徴とする請求項４６に記載の活性化Ｇ蛋白質予測プログラム。
【請求項５０】
前記特徴パラメータ抽出ステップは、前記特徴パラメータとして、アライメント結果から得られる膜貫通へリックスの情報からアミンプロファイルスコアおよびペプチドプロファイルスコアを求め、アミンプロファイルスコアは、アミン結合系統のＧＰＣＲの位置特異的プロファイルと予測対象のＧＰＣＲの膜貫通へリックスとの類似性を示すスコアであり、ペプチドプロファイルスコアは、ペプチド結合系統のＧＰＣＲの位置特異的プロファイルと予測対象のＧＰＣＲの膜貫通へリックスとの類似性を示すスコアであることを特徴とする請求項４７に記載の活性化Ｇ蛋白質予測プログラム。
【請求項５１】
前記分類情報記憶手段は、第１種類のＧ蛋白質を選別するための第１の超平面と、第２種類と第３種類のＧ蛋白質を選別するための第２の超平面とを記憶しており、
前記予測ステップは、予測対象の特徴ベクトルデータが第１種類のＧ蛋白質であるか否かを前記第１の超平面に基づいて予測し、さらに、予測対象の特徴ベクトルデータが第２種類および第３種類のＧ蛋白質のどちらであるかを前記第２の超平面に基づいて予測することを特徴とする請求項４４に記載の活性化Ｇ蛋白質予測プログラム。
【請求項５２】
前記第１種類のＧ蛋白質がＧｓであることを特徴とする請求項５１に記載の活性化Ｇ蛋白質予測プログラム。
【請求項５３】
前記特徴ベクトルデータ生成ステップは、Ｇｓを選別するための特徴ベクトルデータとして、細胞内第３ループ長と、Ｃ末端ループ長と、ロドプシンの１７０残基目に対応するプロリン残基の有無と、細胞内第３ループのＣ末端側の所定の複数の残基におけるアルギニンとリジンの総数と、アミンプロファイルスコアと、をパラメータとして含むデータを生成し、前記アミンプロファイルスコアは、アミン結合系統のＧＰＣＲの位置特異的プロファイルと予測対象のＧＰＣＲの膜貫通へリックスとの類似性を示すスコアであることを特徴とする請求項５２に記載の活性化Ｇ蛋白質予測プログラム。
【請求項５４】
Ｇｓ選別用の第１の超平面は、サポートベクターマシンのカーネル関数がラジアルベーシス関数であることを特徴とする請求項５３に記載の活性化Ｇ蛋白質予測プログラム。
【請求項５５】
前記入力ステップでは、前記ＧＰＣＲに関する情報としてＧＰＣＲおよびリガンドの情報を入力し、前記特徴ベクトルデータ生成ステップでは、ＧＰＣＲおよびリガンドの情報を含んだ特徴ベクトルデータを生成することを特徴とする請求項４３に記載の活性化Ｇ蛋白質予測プログラム。
【請求項５６】
Ｇ蛋白質共役型受容体（ＧＰＣＲ）により活性化されるＧ蛋白質を予測する活性化Ｇ蛋白質予測方法であって、
予測対象のＧＰＣＲに関する情報を入力する入力ステップと、
前記入力ステップにて入力された情報から、Ｇ蛋白質選択性に関係する所定の物理化学的パラメータである特徴パラメータを抽出する特徴パラメータ抽出ステップと、
前記特徴パラメータ抽出ステップにて抽出された前記特徴パラメータを含んだ予測対象の特徴ベクトルデータを生成する特徴ベクトルデータ生成ステップと、
活性化Ｇ蛋白質が既知のＧＰＣＲに関する情報から得られる特徴ベクトルを、活性化Ｇ蛋白質種に応じて分かれる複数の特徴ベクトルグループに分類するための既知データ分類情報を記憶する分類情報記憶手段を参照し、前記既知データ分類情報を読み出す分類情報読出ステップと、
前記既知データ分類情報を参照して、前記予測対象の特徴ベクトルが前記複数の特徴ベクトルグループのいずれへと属するかを求めて、予測対象のＧＰＣＲにより活性化されるＧ蛋白質を予測する予測ステップと、
前記予測ステップでの予測結果を出力する出力ステップと、
を含むことを特徴とする活性化Ｇ蛋白質予測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、Ｇ蛋白質共役型受容体（ＧＰＣＲ）およびリガンドの組み合わせから、活性化されるＧ蛋白質をバイオインフォマティクスにより予測する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
生体が外界から受けた情報を細胞内に伝達することで、生命活動のために極めて重要な機能が発現する。多くの場合、情報伝達の起点となるのがＧ蛋白質共役型受容体（ＧＰＣＲ）であり、ＧＰＣＲは、７本の膜貫通へリックスとそれらをつなぐ膜外ループドメインから構成されている。ＧＰＣＲに、神経伝達物質、ホルモン、ペプチド、脂質分子などのリガンドが結合し、共役するＧ蛋白質（主にＧｉ／ｏ、Ｇｑ／１１、Ｇｓ、Ｇ１２／１３の４種類）のどれかが選択され、これにより、機能、すなわち細胞内への情報伝達の経路が決まる（非特許文献１）。ＧＰＣＲは、クラスＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅの５クラスに分けられる。とりわけクラスＡに所属する受容体には、立体構造がわかっている代表（ロドプシン）があり（非特許文献２）、最も大きなファミリーが提供される。
【０００３】
現在、世界で出荷されている薬の約半数以上が、このような受容体システムの制御を目的としており（非特許文献３）、新規な薬物開発を行う上で受容体システムが最重要な研究対象であるといえる。ヒトゲノムドラフト配列が決定されたことを契機に（非特許文献４、５）、網羅的なレベルでヒトＧＰＣＲを解析する機運が高まってきた。ＧＰＣＲＤＢという総合的なデータベースや（非特許文献６）、ヒトゲノム配列から網羅的にＧＰＣＲを発見したデータベースが公開されるなど（非特許文献７、８）、本格的な網羅的、効率的機能解析のためのインフラが整ってきている。
【非特許文献１】Simon, M. I., Strathmann, M. P. and Gautam, N. (1991) Diversity of G protein-coupled receptors for lysophospholipids; their signaling trunduction, Science, 252: 802-808.
【非特許文献２】Palczewski, K., Kumasaka, T., Hori, T., Behnke, C. A., Motoshima, H., Fox, B. A., Le Trong, I., Teller, D. C., Okada, T. Stenkamp, R. E., et al, Crystal structure of rhodopsin: a G-protein-coupled receptor, Science, 289: 739-745,2000.
【非特許文献３】Gudermann, T., Nurnberg, B. et al. (1995) Receptors and G proteins as primary components of transmembrane signal trranduction. Part 1. G-protein-coupled receptors: structure and function. J. Mol. Med., 73, 51-63,
【非特許文献４】International Human Genome Sequencing  Consortium. (2001). Initial sequencing and analysis of the human genome.  Nature 409, 860-921.
【非特許文献５】Venter, J. C., et al.  (2001)  The sequence of the human genome.  Science. 291,  1304-1351.
【非特許文献６】Horn, F., Bettler E, Oliveira L, Campagne F, Cohhen, FE., Vriend, G. GPCRDB information system for G protein-coupled receptors. Nucleic Acids Res. 2003 Jan 1;31(1):294-297.
【非特許文献７】Suwa,M., Sato,T., Okouchi,I., Kumagai,T., Arita,M., Asai K., Akiyama,Y., Matsumoto,S., Tsutsumi,S. and Aburatani,T.: "SEVENS", Nucleic Acids Res. 31, No. 1 Online summary paper.  HYPERLINK "http://www3.oup.co.uk/nar/database/summary/373" http://www3.oup.co.uk/nar/database/summary/373 (2003).
【特許文献８】Hodges PE, Carrico PM, Hogan JD, O'Neill KE,  Owen JJ, Mangan M, Davis BP, Brooks JE,  Garrels JI. (2002).  Annotating the human proteome: the Human Proteome Survey Database (HumanPSDTM) and an in-depth target database for G protein-coupled receptors (GPCR-PDTM) from Incyte Genomics.
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
創薬の観点から言えば、特定のＧ蛋白質の活性化を選択的に制御できる薬物を探索することが最重要課題である。そのためには、ＧＰＣＲに結合するリガンドを同定すること、並びに各々のリガンドによるＧ蛋白質の活性化をモニターできることが必要である。しかし、このような目的で生化学的実験系を組み、効率的、網羅的な解析を行うのは現時点では困難である。これに対して、バイオインフォマティクスの手法から、予めこれらの問題に対する答えを用意しておくことができれば、Ｇ蛋白質関連創薬に大きな進歩をもたらすと期待される。そこで、本発明は、ＧＰＣＲとリガンドの情報を入力したとき、活性化されるＧ蛋白質種を予測する技術を提供することを目的としている。
【０００５】
図１は、ＧＰＣＲ構造のモデルを示している。ＧＰＣＲは、７本の膜貫通へリックスと、ループ部分とで構成されており、ループ部分は、細胞外Ｎ末端ループ、細胞外ループ、細胞内ループ、Ｃ末端ループである。ＧＰＣＲがＧ蛋白質を選択する場合、ＧＰＣＲとリガンドが結合し、その状態がＧＰＣＲの構造変化を誘導して、結合選択性を変化させると考えられる。このとき、リガンド、ＧＰＣＲおよびＧ蛋白質が結合複合体となって一つのシステムとして働くと考えられる。
【０００６】
ところが、従来技術では、もっぱら、リガンドの種類を基にＧＰＣＲが分類されており、あるいは、Ｇ蛋白質の種類を基にＧＰＣＲが分類されており、これらの分類が別々になされている。これに対して、リガンド、ＧＰＣＲとＧ蛋白質の相関性を考慮し、ＧＰＣＲとリガンドからＧ蛋白質を予測可能になれば、創薬などの観点から貴重な情報が得られると考えられる。
【０００７】
本発明は上記背景の下でなされたものであり、その目的は、ＧＰＣＲとリガンドの情報が入力されたとき、活性化されるＧ蛋白質種を予測するための技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の第一の態様は、Ｇ蛋白質共役型受容体（ＧＰＣＲ）とリガンドが結合したときに活性化されるＧ蛋白質を予測する活性化Ｇ蛋白質予測装置である。本発明の装置は、予測対象のＧＰＣＲおよびリガンドの情報を入力する入力手段と、前記入力手段により入力された情報から、Ｇ蛋白質選択性に関係する所定の物理化学的パラメータである特徴パラメータを抽出する特徴パラメータ抽出手段と、前記特徴パラメータ抽出手段により抽出された前記特徴パラメータを含んだ予測対象の特徴ベクトルデータを生成する特徴ベクトルデータ生成手段と、活性化Ｇ蛋白質が既知のＧＰＣＲおよびリガンドの情報から得られる特徴ベクトルを、活性化Ｇ蛋白質種に応じて分かれる複数の特徴ベクトルグループに分類するための既知データ分類情報を記憶する分類情報記憶手段と、前記分類情報記憶手段に記憶された前記既知データ分類情報を参照して、前記予測対象の特徴ベクトルが前記複数の特徴ベクトルグループのいずれへと属するかを求めて、予測対象のＧＰＣＲおよびリガンドにより活性化されるＧ蛋白質を予測する予測処理手段と、前記予測処理手段による予測結果を出力する出力手段と、を含む。
【０００９】
前記分類情報記憶手段は、前記既知データ分類情報として、活性化されるＧ蛋白質が既知のＧＰＣＲおよびリガンドから得られる特徴ベクトル群をサポートベクターマシンで処理することによって特徴ベクトル群をＧ蛋白質種に応じて分けるように設定された超平面を表す情報を記憶してもよい。前記予測処理手段は、予測対象の特徴ベクトルデータが前記超平面のどちら側の空間に属するかによって、活性化されるＧ蛋白質を予測してもよい。
【００１０】
前記入力手段は、前記ＧＰＣＲの配列情報および前記リガンドの分子量情報を入力してもよい。
【００１１】
前記特徴パラメータ抽出手段は、前記特徴パラメータとして、ＧＰＣＲのループ部分および膜貫通へリックス部分から複数のパラメータを抽出してもよい。
【００１２】
前記特徴パラメータ抽出手段は、立体構造が既知のＧＰＣＲをテンプレートとして用いて、予測対象のＧＰＣＲのアライメントを行い、アライメント結果から特徴パラメータを抽出してもよい。
【００１３】
前記特徴パラメータ抽出手段は、前記立体構造が既知のＧＰＣＲとしてロドプシンの情報を用いてもよい。
【００１４】
前記特徴パラメータ抽出手段は、前記特徴パラメータとして、細胞内第３ループ（Ｉ３ループ）長と、Ｃ末端ループ長と、ロドプシンの１７０残基目に対応するプロリン残基の有無と、細胞内第３ループのＣ末端側の所定の複数の残基におけるアルギニンとリジンの総数と、を抽出してもよい。
【００１５】
前記特徴パラメータ抽出手段は、前記特徴パラメータとして、アライメント結果から得られる膜貫通へリックスの情報からアミンプロファイルスコアおよびペプチドプロファイルスコアを求めてもよい。アミンプロファイルスコアは、アミン結合系統のＧＰＣＲの位置特異的プロファイルと予測対象のＧＰＣＲの膜貫通へリックスとの類似性を示すスコアであり、ペプチドプロファイルスコアは、ペプチド結合系統のＧＰＣＲの位置特異的プロファイルと予測対象のＧＰＣＲの膜貫通へリックスとの類似性を示すスコアである。
【００１６】
前記分類情報記憶手段は、第１種類のＧ蛋白質を選別するための第１の超平面と、第２種類と第３種類のＧ蛋白質を選別するための第２の超平面とを記憶していてもよい。前記予測処理手段は、予測対象の特徴ベクトルデータが第１種類のＧ蛋白質であるか否かを前記第１の超平面に基づいて予測し、さらに、予測対象の特徴ベクトルデータが第２種類および第３種類のＧ蛋白質のどちらであるかを前記第２の超平面に基づいて予測してもよい。
【００１７】
前記第１種類のＧ蛋白質がＧｓであり、前記第２種類および前記第３種類のＧ蛋白質がＧｉ／ｏおよびＧｑ／１１であってもよい。
【００１８】
前記特徴ベクトルデータ生成手段は、Ｇｓを選別するための特徴ベクトルデータとして、細胞内第３ループ長と、Ｃ末端ループ長と、ロドプシンの１７０残基目に対応するプロリン残基の有無と、細胞内第３ループのＣ末端側の所定の複数の残基におけるアルギニンとリジンの総数と、アミンプロファイルスコアと、をパラメータとして含むデータを生成してもよい。前記特徴ベクトルデータ生成手段は、Ｇｉ／ｏおよびＧｑ／１１を選別するための特徴ベクトルデータとして、細胞内第３ループ長と、Ｃ末端ループ長と、ロドプシンの１７０残基目に対応するプロリン残基の有無と、細胞内第３ループのＣ末端側の所定の複数の残基におけるアルギニンとリジンの総数と、アミンプロファイルスコアと、ペプチドプロファイルスコアと、リガンドの分子量と、をパラメータとして含むデータを生成してもよい。前記アミンプロファイルスコアは、アミン結合系統のＧＰＣＲの位置特異的プロファイルと予測対象のＧＰＣＲの膜貫通へリックスとの類似性を示すスコアであり、前記ペプチドプロファイルスコアは、ペプチド結合系統のＧＰＣＲの位置特異的プロファイルと予測対象のＧＰＣＲの膜貫通へリックスとの類似性を示すスコアである。
【００１９】
Ｇｓ選別用の第１の超平面は、サポートベクターマシンのカーネル関数がラジアルベーシス関数であってもよい。Ｇｉ／ｏとＧｑ／１１を選別するための第２の超平面は、サポートベクターマシンのカーネル関数がポリノミアルであってもよい。
【００２０】
本発明の第二の態様は、Ｇ蛋白質共役型受容体（ＧＰＣＲ）とリガンドが結合したときに活性化されるＧ蛋白質を予測する処理をコンピュータに実行させるための活性化Ｇ蛋白質予測プログラムである。本プログラムは、予測対象のＧＰＣＲおよびリガンドの情報を入力する入力ステップと、前記入力ステップにて入力された情報から、Ｇ蛋白質選択性に関係する所定の物理化学的パラメータである特徴パラメータを抽出する特徴パラメータ抽出ステップと、前記特徴パラメータ抽出ステップにて抽出された前記特徴パラメータを含んだ予測対象の特徴ベクトルデータを生成する特徴ベクトルデータ生成ステップと、活性化Ｇ蛋白質が既知のＧＰＣＲおよびリガンドの情報から得られる特徴ベクトルを、活性化Ｇ蛋白質種に応じて分かれる複数の特徴ベクトルグループに分類するための既知データ分類情報を記憶する分類情報記憶手段を参照し、前記既知データ分類情報を読み出す分類情報読出ステップと、前記既知データ分類情報を参照して、前記予測対象の特徴ベクトルが前記複数の特徴ベクトルグループのいずれへと属するかを求めて、予測対象のＧＰＣＲおよびリガンドにより活性化されるＧ蛋白質を予測する予測ステップと、前記予測ステップでの予測結果を出力する出力ステップと、をコンピュータに実行させる。このようなプログラムの態様にも、上述した装置の態様に関して示された各種の構成をプログラムのかたちで適用可能である。
【００２１】
本発明の第三の態様は、Ｇ蛋白質共役型受容体（ＧＰＣＲ）とリガンドが結合したときに活性化されるＧ蛋白質を予測する活性化Ｇ蛋白質予測方法である。この方法は、予測対象のＧＰＣＲおよびリガンドの情報を入力する入力ステップと、前記入力ステップにて入力された情報から、Ｇ蛋白質選択性に関係する所定の物理化学的パラメータである特徴パラメータを抽出する特徴パラメータ抽出ステップと、前記特徴パラメータ抽出ステップにて抽出された前記特徴パラメータを含んだ予測対象の特徴ベクトルデータを生成する特徴ベクトルデータ生成ステップと、活性化Ｇ蛋白質が既知のＧＰＣＲおよびリガンドの情報から得られる特徴ベクトルを、活性化Ｇ蛋白質種に応じて分かれる複数の特徴ベクトルグループに分類するための既知データ分類情報を記憶する分類情報記憶手段を参照し、前記既知データ分類情報を読み出す分類情報読出ステップと、前記既知データ分類情報を参照して、前記予測対象の特徴ベクトルが前記複数の特徴ベクトルグループのいずれへと属するかを求めて、予測対象のＧＰＣＲおよびリガンドにより活性化されるＧ蛋白質を予測する予測ステップと、前記予測ステップでの予測結果を出力する出力ステップと、を含む。このような方法の態様にも、上述した装置の態様に関して示された各種の構成を方法のかたちで適用可能である。
【００２２】
本発明の第四の態様は、Ｇ蛋白質共役型受容体（ＧＰＣＲ）により活性化されるＧ蛋白質を予測する活性化Ｇ蛋白質予測装置である。本装置は、予測対象のＧＰＣＲに関する情報を入力する入力手段と、前記入力手段により入力された情報から、Ｇ蛋白質選択性に関係する所定の物理化学的パラメータである特徴パラメータを抽出する特徴パラメータ抽出手段と、前記特徴パラメータ抽出手段により抽出された前記特徴パラメータを含んだ予測対象の特徴ベクトルデータを生成する特徴ベクトルデータ生成手段と、活性化Ｇ蛋白質が既知のＧＰＣＲに関する情報から得られる特徴ベクトルを、活性化Ｇ蛋白質種に応じて分かれる複数の特徴ベクトルグループに分類するための既知データ分類情報を記憶する分類情報記憶手段と、前記分類情報記憶手段に記憶された前記既知データ分類情報を参照して、前記予測対象の特徴ベクトルが前記複数の特徴ベクトルグループのいずれへと属するかを求めて、予測対象のＧＰＣＲにより活性化されるＧ蛋白質を予測する予測処理手段と、前記予測処理手段による予測結果を出力する出力手段と、を含む。
【００２３】
上記の第四の態様では、ＧＰＣＲに関する情報が入力され、処理される。ＧＰＣＲに関する情報は、ＧＰＣＲの情報でもよい。また、ＧＰＣＲに関する情報は、ＧＰＣＲおよびリガンドの情報でもよい。本態様は、リガンドの情報が入力される場合も、リガンドの情報が入力されない場合も含む。本態様でも、後述するようにサポートベクターマシンの分類を使った予測が好適に行われてもよく、また、特徴ベクトルの適切なパラメータが抽出されてもよく、また、サポートベクターマシンの特性を活かす階層的な処理が行われてもよい。本態様は、上記の構成により、また、上記構成および下記の付加的構成により、ＧＰＣＲに関する情報からＧ蛋白質を的確に予測するという目的を達成し、そして、本態様により、ＧＰＣＲに関する情報からＧ蛋白質を的確に予測できるという作用効果が得られる。
【００２４】
第四の態様において、前記分類情報記憶手段は、前記既知データ分類情報として、活性化されるＧ蛋白質が既知のＧＰＣＲに関する情報から得られる特徴ベクトル群をサポートベクターマシンで処理することによって特徴ベクトル群をＧ蛋白質種に応じて分けるように設定された超平面を表す情報を記憶してもよい。前記予測処理手段は、予測対象の特徴ベクトルデータが前記超平面のどちら側の空間に属するかによって、活性化されるＧ蛋白質を予測してもよい。また、前記入力手段は、前記ＧＰＣＲの配列情報を入力してもよい。  また、前記特徴パラメータ抽出手段は、前記特徴パラメータとして、ＧＰＣＲのループ部分および膜貫通へリックス部分から複数のパラメータを抽出してもよい。また、前記特徴パラメータ抽出手段は、立体構造が既知のＧＰＣＲをテンプレートとして用いて、予測対象のＧＰＣＲのアライメントを行い、アライメント結果から特徴パラメータを抽出してもよい。また、前記特徴パラメータ抽出手段は、前記立体構造が既知のＧＰＣＲとしてロドプシンの情報を用いてもよい。
【００２５】
また、第四の態様において、前記特徴パラメータ抽出手段は、前記特徴パラメータとして、細胞内第３ループ長と、Ｃ末端ループ長と、ロドプシンの１７０残基目に対応するプロリン残基の有無と、細胞内第３ループのＣ末端側の所定の複数の残基におけるアルギニンとリジンの総数と、を抽出してもよい。
【００２６】
また、第四の態様において、前記特徴パラメータ抽出手段は、前記特徴パラメータとして、アライメント結果から得られる膜貫通へリックスの情報からアミンプロファイルスコアおよびペプチドプロファイルスコアを求めてもよい。アミンプロファイルスコアは、アミン結合系統のＧＰＣＲの位置特異的プロファイルと予測対象のＧＰＣＲの膜貫通へリックスとの類似性を示すスコアであり、ペプチドプロファイルスコアは、ペプチド結合系統のＧＰＣＲの位置特異的プロファイルと予測対象のＧＰＣＲの膜貫通へリックスとの類似性を示すスコアである。
【００２７】
また、第四の態様において、前記分類情報記憶手段は、第１種類のＧ蛋白質を選別するための第１の超平面と、第２種類と第３種類のＧ蛋白質を選別するための第２の超平面とを記憶していてもよい。前記予測処理手段は、予測対象の特徴ベクトルデータが第１種類のＧ蛋白質であるか否かを前記第１の超平面に基づいて予測し、さらに、予測対象の特徴ベクトルデータが第２種類および第３種類のＧ蛋白質のどちらであるかを前記第２の超平面に基づいて予測してもよい。また、前記第１種類のＧ蛋白質がＧｓであってもよい。また、前記特徴ベクトルデータ生成手段は、Ｇｓを選別するための特徴ベクトルデータとして、細胞内第３ループ長と、Ｃ末端ループ長と、ロドプシンの１７０残基目に対応するプロリン残基の有無と、細胞内第３ループのＣ末端側の所定の複数の残基におけるアルギニンとリジンの総数と、アミンプロファイルスコアと、をパラメータとして含むデータを生成してもよい。前記アミンプロファイルスコアは、アミン結合系統のＧＰＣＲの位置特異的プロファイルと予測対象のＧＰＣＲの膜貫通へリックスとの類似性を示すスコアである。また、Ｇｓ選別用の第１の超平面は、サポートベクターマシンのカーネル関数がラジアルベーシス関数であってもよい。
【００２８】
また、第四の態様において、前記入力手段は、前記ＧＰＣＲに関する情報としてＧＰＣＲおよびリガンドの情報を入力し、前記特徴ベクトルデータ生成手段は、ＧＰＣＲおよびリガンドの情報を含んだ特徴ベクトルデータを生成してもよい。
【００２９】
本発明の第五の態様は、Ｇ蛋白質共役型受容体（ＧＰＣＲ）により活性化されるＧ蛋白質を予測する処理をコンピュータに実行させるための活性化Ｇ蛋白質予測プログラムである。本プログラムは、予測対象のＧＰＣＲに関する情報を入力する入力ステップと、前記入力ステップにて入力された情報から、Ｇ蛋白質選択性に関係する所定の物理化学的パラメータである特徴パラメータを抽出する特徴パラメータ抽出ステップと、前記特徴パラメータ抽出ステップにて抽出された前記特徴パラメータを含んだ予測対象の特徴ベクトルデータを生成する特徴ベクトルデータ生成ステップと、活性化Ｇ蛋白質が既知のＧＰＣＲに関する情報から得られる特徴ベクトルを、活性化Ｇ蛋白質種に応じて分かれる複数の特徴ベクトルグループに分類するための既知データ分類情報を記憶する分類情報記憶手段を参照し、前記既知データ分類情報を読み出す分類情報読出ステップと、前記既知データ分類情報を参照して、前記予測対象の特徴ベクトルが前記複数の特徴ベクトルグループのいずれへと属するかを求めて、予測対象のＧＰＣＲにより活性化されるＧ蛋白質を予測する予測ステップと、前記予測ステップでの予測結果を出力する出力ステップと、をコンピュータに実行させる。この第五の態様でも、上述の第四の態様と同様、ＧＰＣＲに関する情報は、ＧＰＣＲの情報でもよく、また、ＧＰＣＲおよびリガンドの情報でもよい。本態様は、第四の態様と同様、ＧＰＣＲに関する情報からＧ蛋白質を的確に予測するという目的を達成し、そして、本態様により、ＧＰＣＲに関する情報からＧ蛋白質を的確に予測できるという作用効果が得られる。また、このようなプログラムの態様にも、上述した装置の態様に関して示された各種の構成をプログラムのかたちで適用可能である。
【００３０】
本発明の第六の態様は、Ｇ蛋白質共役型受容体（ＧＰＣＲ）により活性化されるＧ蛋白質を予測する活性化Ｇ蛋白質予測方法である。本方法は、予測対象のＧＰＣＲに関する情報を入力する入力ステップと、前記入力ステップにて入力された情報から、Ｇ蛋白質選択性に関係する所定の物理化学的パラメータである特徴パラメータを抽出する特徴パラメータ抽出ステップと、前記特徴パラメータ抽出ステップにて抽出された前記特徴パラメータを含んだ予測対象の特徴ベクトルデータを生成する特徴ベクトルデータ生成ステップと、活性化Ｇ蛋白質が既知のＧＰＣＲに関する情報から得られる特徴ベクトルを、活性化Ｇ蛋白質種に応じて分かれる複数の特徴ベクトルグループに分類するための既知データ分類情報を記憶する分類情報記憶手段を参照し、前記既知データ分類情報を読み出す分類情報読出ステップと、前記既知データ分類情報を参照して、前記予測対象の特徴ベクトルが前記複数の特徴ベクトルグループのいずれへと属するかを求めて、予測対象のＧＰＣＲにより活性化されるＧ蛋白質を予測する予測ステップと、前記予測ステップでの予測結果を出力する出力ステップと、を含む。この第六の態様でも、上述の第四の態様と同様、ＧＰＣＲに関する情報は、ＧＰＣＲの情報でもよく、また、ＧＰＣＲおよびリガンドの情報でもよい。本態様は、第四の態様と同様、ＧＰＣＲに関する情報からＧ蛋白質を的確に予測するという目的を達成し、そして、本態様により、ＧＰＣＲに関する情報からＧ蛋白質を的確に予測できるという作用効果が得られる。また、このような方法の態様にも、上述した装置の態様に関して示された各種の構成を方法のかたちで適用可能である。
【発明の効果】
【００３１】
本発明によれば、ＧＰＣＲとリガンドの情報を入力したとき、活性化されるＧ蛋白質種を予測するための技術を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３２】
以下、本発明の好適な実施の形態を説明する。以下の説明では、まず、本発明者らが行った研究に基づいて本発明を説明し、それから、本発明が適用された予測装置を、同装置で実行される予測方法および同装置を実現するプログラムとともに説明する。
【００３３】
１）イントロダクション
Ｇ蛋白質共役型受容体（ＧＰＣＲ）の機能と重要性、課題などは、「背景技術」および「発明が解決しようとする課題」の項で述べた通りである。そこで、本研究は、ＧＰＣＲとリガンドの情報を入力したとき、活性化されるＧ蛋白質を予測するためのアルゴリズムを構築することを目的としている。
【００３４】
このためにはＧＰＣＲを機能分類することが考えられる。ここで、最も一般的な方法は、ＦＡＳＴＡ、ＢＬＡＳＴなど、通常の配列検索方法によりアミノ酸配列データベースに対して検索を行い、配列類似性が高い相同ファミリー同士を分類する。しかし、このような一般的な方法が必ずしも機能分類につながっていない。すなわち、相同性が高く同一リガンドに結合する配列同士において、結合Ｇタンパク質種が異なる場合がある。一方、Ｇタンパク質種が同じでも、異なるリガンドが結合する場合がある [１] （下記において、[ ] は関連文献の番号を示しており、関連文献の一覧は後述にて記載される）。また、配列の相同性が２５％以下のＧＰＣＲ同士が、同一リガンド、同一Ｇタンパク質と結合する場合もある。このため、これまでに配列相同性以外の方法を用いてＧＰＣＲの分類が行われている。しかも、従来は、リガンド種を基にした分類、あるいは、Ｇタンパク質種を基にした分類が行われ、これらの分類が別々に行われてきた。
【００３５】
リガンド種を基にした分類としては、ＧＰＣＲのFinger Printを用いて分類したＰＲＩＮＴＳデータベース [２] があり、また、n-tupple method を用いた分類法 [３] がある。そして、どちらの方法でも高精度で判別ができることが示されている。Sigetaらは、ＧＰＣＲに特化したＨＭＭライブラリを作成し、精度良く分類できることを示している [４]。Lapnish, M.らは、ＧＰＣＲの物理化学的なパラメータを用いて多変量解析を行い、９７．４％の精度でＧＰＣＲのリガンドを予測している [５]。
【００３６】
最近になって、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）による分類が試されている。ＳＶＭは、最初にVepnik, V. N.により提案された方法である [６]。ＳＶＭは、N次元空間にプロットされたデータ群を、カーネル関数と呼ばれる超平面を使ってエラーレートを最小化するように判別する。ＳＶＭは、多変量で表されるデータを判別する精度が極めて良く、様々なタンパク質分類にも応用されている（例えばEnzymeの分類 [７] ）。 Hauslerらは、既知ＧＰＣＲ配列をＳＶＭで分類し、ＢＬＡＳＴ、ＨＭＭより良い精度で分類を行えることを示した [８]。Manoj,  Bhasinと P.  S. Raghava は、ＧＰＣＲの配列をＳＶＭ法でクラス分けして、高精度判別を可能にして、ＧＰＣＲpredというＷＥＢサーバーを立ち上げている [９]。
【００３７】
一方、結合Ｇタンパク質を基にした分類という観点では、当初、ＧＰＣＲとＧタンパク質の結合モデルが構築され、モデルを基にした観察が行われ、Ｇタンパク質結合選択性に寄与する領域が議論されてきた。しかし、このような研究は、限られたＧＰＣＲのグループのみを扱った観察であり、そのため、一般性の議論ができない [１０]、[１１]。
【００３８】
Ｇ蛋白質の結合選択性予測という意味で、本格的に書かれた論文は以下のものである。Mollerらは、細胞内ループ部分の配列にデータマイニングの手法を適用して、Ｇタンパク質結合選択性に関する配列パターンを探している [１２]。 Caoらは、ベイズモデルという統計手法を用いて、５５個のＧＰＣＲから７２％の感度で予測を行っている。Ｇｉ／ｏとＧｑ／１１に関して、最大８５％と最低５３％の精度が得られている [１３]。さらに最近になって、Sreekumar, K. Rらは、ＧＰＣＲの細胞内側のループ部分のＨＭＭを作り、分類および予測を行っている。同研究は、それまでの先行研究に比較して、細胞内側ループを全て考慮に入れている点で新しい。そして、感度のエラーレートが１％以下までに押さえられている [１４]。Qianらは、phylogenetic tree base のＨＭＭ（Ｔ−ＨＭＭ）を作成して、リガンド種を基にした分類とＧタンパク質種を基にした分類の両方を目指した。リガンド種を基にした分類では、Ｇタンパク質種を基にした分類よりも高い精度が得られた [１５]。
【００３９】
さて、本発明者らは、上記のように選択的にＧ蛋白質の活性化を制御できるリガンドを、効率的に、しかも網羅的にスクリーニングする計算機システムの構築を目的としている。この目的のため、本発明者らは、各々のリガンドとＧＰＣＲ配列を入力としたときに、Ｇ蛋白質共役選択性を予測する方法を開発する。そのためには、一つの配列に対して、リガンドおよびＧタンパク質とも精度良く指定できる分類法を確立する必要がある。ＧＰＣＲが機能するためには、リガンドとＧＰＣＲおよびＧタンパク質が結合複合体となって一つのシステムとして働くと考えられる。したがって、リガンド、細胞外ドメイン、膜貫通ヘリックス、細胞内ドメインおよびＧタンパク質のすべての構造特徴、言い換えると物理化学的特徴に相関性があると考えられる。そこで、本発明者らは、リガンド−ＧＰＣＲ−Ｇタンパク質の各部位の物理化学的パラメータを網羅的に抽出した。そして、本発明者らは、それらの全ての組み合わせから、Ｇタンパク質の結合選択性と強く相関性を持つパラメータを選択した。さらに、本発明者らは、これらパラメータを特徴ベクトルとして並べ、特徴ベクトルをＳＶＭにより分類した。上記システムを既知配列で評価したところ、判別感度と判別選択性は、Ｇｓに対して８７％、８８％、Ｇｉ／ｏ、Ｇｑ／１１に対して８５％、８８％になった。この結果は、従来技術に比べてフォールスポジティブ（False positive） を大幅に減らすことが可能になったことを示している。
【００４０】
２）解析材料および方法
「物理化学的記述子（Physico-chemical descriptor）について」
ＧＰＣＲがＧタンパク質を選択する場合、単に細胞内ループの局所部分が関連するのではないと考えられる。ＧＰＣＲとリガンドが結合し、その状態がＧＰＣＲ側の構造変化を誘導して、Ｇタンパク質の結合選択性を変化させると考えられる。したがって、Ｇタンパク質の結合選択性には、リガンド側の情報と、ＧＰＣＲの構造全体とが関わっていると考えられる。そこで、本発明者らは、リガンド、ループ部分、膜貫通ヘリックス部分の各部分から物理化学的パラメータを抽出した。各部位で考慮したパラメータは以下のとおりである。
【００４１】
リガンド・・・（分子量、平均疎水性値、アミン性リガンド、ペプチド性リガンドに対応するＧＰＣＲ側の配列位置特異的プロファイル）
ＧＰＣＲ ループ部分・・・・（細胞外Ｎ末端ループ（NL）、細胞外ループ（E1, E2, E3）、細胞内ループ（I1, I2, I3）、Ｃ末端ループ（CL）のループ長、平均疎水性値）
ＧＰＣＲの膜貫通ヘリックス・・・（（ TM1, TM2, TM3, TM4, TM5, TM6, TM7 ）の膜内の極性環境値、平均疎水性値、Ｇタンパク質結合選択性に関わる残基の有無）
【００４２】
本発明者らは、これらのパラメータとＧタンパク質選択性の相関性を解析し、相関性の高いパラメータを選び出し、それらパラメータを、ＳＶＭ (後述)で分類するときの特徴ベクトルとした。あまり多数のパラメータを用いると、分類後にそれぞれのパラメータの意味合いを考えるときに議論が複雑になってしまう。そこで、高い相関性をもつ数個程度のパラメータが選択された。
【００４３】
ＧＰＣＲの中でも、Class AファミリーのＧＰＣＲは、立体構造既知のロドプシンと同じ構造を有していると考えられている。そのため、ロドプシンとアラインメントをすることで、膜貫通ヘリックス領域を正確に予測可能できる。本研究は、Class Aファミリーに属するＧＰＣＲに的を絞って、膜貫通ヘリックス領域を決定し、膜貫通へリックス領域に関する物理化学的パラメータを抽出した。
【００４４】
まず始めに、ＧＰＣＲＤＢ [非特許文献６] 中のClass A配列を３０％の配列類似性でグループ化し、各グループからランダムに代表配列を選んで、代表配列をロドプシンの配列とともにClustalW [１６]に適用し、膜貫通ヘリックス部分のマルチプルアラインメントを行った。この情報から、位置特異的なプロファイル(Class Aプロファイル)を作成する。一方、Class Aファミリー配列のアミン系リガンドに結合する配列とペプチド性リガンドに結合する配列とのそれぞれに対して、Class Aプロファイルをテンプレートにして、マルチプルアラインメントを行い、各々のPfam  [１７] の ＨＭＭモデルを作成する  (アミンプロファイル、ペプチドプロファイル)。そして、ＨＭＭＥＲ [１８]を用いてアミンプロファイルにクエリ配列を当てたときのスコアをアミンプロファイルスコアと定義し、一方、ペプチドプロファイルにクエリ配列を当てたときのスコアをペプチドプロファイルスコアと定義した。
【００４５】
さらに、Class Aの膜貫通ヘリックスのマルチプルアラインメントから、膜貫通ヘリックスの上で、２０種類のアミノ酸残基の出現頻度を計算した。そして、Ｇタンパク質種の結合選択性に対する相関性が高いアミノ酸の位置も、抽出すべき物理化学的パラメータに加えた。
【００４６】
「データセット（Data set）について」
使用したデータセットについて説明すると、１３２のＧＰＣＲのアミノ酸配列が、TiPS [１９] およびＧＰＣＲＤＢ [非特許文献６]に記述されたリガンドおよびＧ蛋白質の情報とともに、ＳＷＩＳＳ−ＰＲＯＴ、ＴｒｅｎＢＬデータベースから選ばれた。１３２の配列では、Ｇｉ／ｏ結合タイプが６１配列であり、Ｇｑ／１１結合タイプが４７配列であり、Ｇｓ結合タイプが２４配列であった。
【００４７】
「サポートベクターマシンによる分類について」
サポートベクターマシン（ＳＶＭ）は、無料ダウンロード可能なソフトウエアパッケージＬＩＢＳＶＭ [２０]を用いて本研究のシステムに組み込まれた。このパッケージから、カーネル関数とパラメータＣ、γについての幾種類かの組合せが用いられた。そして、線形（linear）、ポリノミアル（polynomial）、ラジアルベーシス（radial basis）(RBF)、シグモイダル（sigmoidal）といったような各種のカーネル関数が用いられた。ＳＶＭには固定長の特徴ベクトルが提供された。特徴ベクトルは、ＧＰＣＲの幾つかの部分の領域の物理化学的パラメータから得られたデータである。
【００４８】
ＳＶＭについて説明すると、図２に示すように、ＳＶＭは、２つの集団を分離する超平面を決める機能を有しており、超平面がカーネル関数で表される。ＳＶＭでは、インスタンスラベル対（xi , yi）のトレーニングセットが与えられたとき、下記の最適化問題の解が求められる。
【数１】
2006127248.tif 000003
【００４９】
トレーニングベクトルｘiは、関数φによって、より高次元（無限次元も可能）の空間へとマッピングされる。ＳＶＭは、高次元空間で最大の余裕をもつ超平面を求める。Ｃ＞０は、エラーターム（term）のペナルティパラメータである。K(xi , xj ) ≡ φ(xi)T・φ(xj) はカーネル関数と呼ばれている。例えば下記の４つのカーネル関数が使用可能である。ここで、γ、ｒ、ｄはカーネルパラメータである。
【数２】
2006127248.tif 000004
【００５０】
ＳＶＭの結果は、下記のように定義される感度（sensitivity）、選択性（specificity）および精度（accuracy）によって評価される。
感度（％）＝（正しく予測した数）÷（真の数）×１００（％）
選択性（％）＝（正しく予測した数）
÷（（正しく予測した数）＋（間違って予測した数））×１００（％）
精度（％）＝（A÷B）×１００（％）
Ａ=（真を真と予測した数＋偽を偽と予測した数）
Ｂ=（真を真と予測した数＋偽を偽と予測した数
＋偽を真と予測した数＋真を偽と予測した数）
【００５１】
「評価テストについて（The n-fold Cross-validation test）」
本研究では、n-fold のCross-validation testを行った。このテストでは、既知のＧｉ／ｏ、Ｇｑ／１１、Ｇｓ配列（Ｎ個の配列）をランダムにｎ等分し、Ｎ（１−１／ｎ）配列をトレーニングセット、Ｎ／ｎ配列をテストセットとして、この組換えをｎ回行い、こうして得られるセットを、１セットとする。そして、テストセットの判別を行い、判別結果から感度、選択性、精度を計算する。
【００５２】
３）結果
本研究では、結合リガンドと、ＧＰＣＲのドメイン（NL, I1 E1, I2, E2, I3, E3, CL , TM1,.....TM7）とに関する各種の物理化学的パラメータについて、パラメータ間の関係性を網羅的に解析し、Ｇタンパク質結合選択性との相関性が高いパラメータの組合せを抽出した。図３は、その中でも特にＧタンパク質選択性と相関性が高いパラメータ同士の関係性を示している。図３では、横軸が細胞内第3ループ（Ｉ３ループ）であり、縦軸がＣ末端ループの長さである。このとき、Ｇｓ，Ｇｑ／１１，Ｇｉ／ｏといった種類と、結合リガンドの分子量（丸印の大きさ）とには、相関性が見られた。例えば、Ｉ３ループが８０残基よりも長いところでは、分子量が１００〜２００程度の小さなリガンドと結合するＧｉ／ｏ、Ｇｑ／１１選択性の受容体がプロットされる。一方、Ｃ末端ループが１００残基より長い領域では、結合リガンドサイズが小さくＧｓ結合性の受容体がプロットされていた。図３において、それ以外の領域では、サイズが大きいペプチド性リガンドが結合する受容体がプロットされるが、これら受容体の結合Ｇタンパク質種を判定することは、図３のデータの範囲では困難である。
【００５３】
また、もう一つの例として、図４では、横軸がアミンプロファイルスコアであり、縦軸がペプチドプロファイルスコアであり、結合Ｇタンパク質種と結合リガンド種が示されている。Ｇｓ、Ｇｑ／１１、Ｇｉ／ｏについて、結合リガンドサイズが丸の大きさで示されている。この場合は、Ｇｓに関しては、アミンプロファイルで比較的容易にリガンドサイズが判定され、結合リガンドサイズが大きいもの（ペプチド性リガンド）に関しては、ペプチドプロファイルで分けることができるように見える。
【００５４】
この２つの例に見られるように、様々な物理化学的パラメータの各々とＧタンパク質選択性とに何らかの相関性は在る。しかし、完全に３種の結合Ｇタンパク質種を分離することはできない。おそらく様々な物理化学的なパラメータが、多変量として、Ｇタンパク質結合選択性と関与しており、これらの寄与を考慮に入れることが求められる。そこで本研究では、上述のようにＳＶＭを利用することにした。これにより多次元空間での仮想的な平面での切分けを行うことができ、これにより、ＧＰＣＲの配列とリガンド情報から結合Ｇタンパク質種を予測することができる。
【００５５】
図５は、上記で挙げたパラメータを始めとして、リガンド、ＧＰＣＲのループおよび膜貫通領域の様々な物理化学的なパラメータについて、ＳＶＭを使って、テストデータを分類判別する際の感度（Sensitivity）と選択性（Specificity）をプロットしたものである。ここでは、4-fold closs validation test の結果が示されている。
図５は、Ｇ蛋白質（Ｇｓ：三角印、Ｇｉ／ｏ：丸印、Ｇｑ／１１：四角印）判別能力が感度と選択性の関数としてプロットされている。各セットの物理化学的パラメータは下記の通りである。
Set1：I3ループ長＋Ｃ末端ループ長＋アミンプロファイルスコア
＋I3ループＣ末端側のリジン,アルギニン総数＋170残基プロリン
Set2:：I3ループ長＋Ｃ末端ループ長＋アミンプロファイルスコア
＋I3ループＣ末端側のリジン,アルギニン総数＋170残基プロリン
＋I3ループでのチロシン,トリプトファン総数
Set3：I3ループ長＋Ｃ末端ループ長＋アミンプロファイルスコア
＋I3ループＣ末端側のリジン,アルギニン総数＋170残基プロリン
＋I3ループのＣ末端での電荷をもつ残基の数
Set4：I3ループ長＋Ｃ末端ループ長＋アミンプロファイルスコア
＋I3ループＣ末端側のリジン,アルギニン総数＋170残基プロリン
＋リガンドサイズ
Set5：I3ループ長＋Ｃ末端ループ長＋アミンプロファイルスコア
＋I3ループＣ末端側のリジン,アルギニン総数＋170残基プロリン
＋Ｎ末端ループ,E2ループ,I3ループ,Ｃ末端ループの全長
Set6：I3ループ長＋Ｃ末端ループ長＋アミンプロファイルスコア
＋I3ループＣ末端側のリジン,アルギニン総数＋170残基プロリン
＋ペプチドプロファイルスコア
Set7：I3ループ長＋Ｃ末端ループ長＋アミンプロファイルスコア
＋I3ループＣ末端側のリジン,アルギニン総数＋170残基プロリン
＋ペプチドプロファイルスコア＋リガンドサイズ
【００５６】
実際には、方法についての説明で述べた全てのパラメータの組合せについて、分類の感度と選択性が計算される。しかし、ここでは、特に感度および選択性の値が高いものだけをソートして、上位の組合せだけを示してある。Ｇｓ、Ｇｉ／ｏ、Ｇｑ／１１それぞれを判別する場合について、感度と選択性が最も高くなるパラメータは下記の通りである。
【００５７】
まず、Ｇｓを他の2種（Ｇｉ／ｏ、Ｇｑ／１１）から選別する場合、パラメータとして、（ａ）Ｉ３ループ長、（ｂ）Ｃ末端ループ長、（ｃ）アミンプロファイルスコア、（ｄ）ロドプシン１７０残基目に存在するプロリンの有無、（ｅ）Ｉ３ループＣ末端側の所定の残基（ロドプシン上で243、244、247、248、251番目の残基）におけるアルギニンおよびリジンの総数を使い、ＳＶＭとしてはＣ−ＳＶＣ、カーネル関数としてはラジアルベーシス関数（ＲＢＦ） [２０]を使った場合に、一番高い値が得られることが判った（感度＝８３．３３％、選択性＝９５．２４％、精度＝９６．２１％）。ここで、上記のアルギニンおよびリジンの総数とは、上記の５つの残基におけるアルギニンの数とリジンの数の合計であり、最大で５であり、この点は、下記のＧｉ／ｏ・Ｇｑ／１１用パラメータにおいても同様である。
【００５８】
一方、Ｇｉ／ｏ、Ｇｑ／１１それぞれを予測する場合には、判別に用いるパラメータが少し異なっていた。上記と同様の （ａ）Ｉ３ループ長、（ｂ）Ｃ末端ループ長、（ｃ）アミンプロファイルスコア、（ｄ）ロドプシン１７０残基目に存在するプロリンの有無、（ｅ）Ｉ３ループＣ末端側の所定の残基（ロドプシン上の243、244、247、248、251残基）におけるアルギニンおよびリジンの総数を使い、加えて、（ｆ）ペプチドプロファイルスコア、（ｇ）リガンドの分子量を導入し、ＳＶＭとしてはＣ−ＳＶＭ、カーネル関数としてはポリノミアル関数を導入したときに、感度、選択性ともに最も高い値を示すことが判った（Ｇｉ／ｏ：感度＝９１．８０％、選択性＝９４．２１％、精度＝９２．５９％）（Ｇｑ／１１：感度＝９３．６１７％、選択性＝８９．８０％、精度＝９２．５９％）。このようにして、各種Ｇタンパク質を判別するのには、最適な物理化学的なパラメータやカーネル関数等が異なることが判った。
【００５９】
「階層的予測システムについて」
そもそも、ＳＶＭは２者判別に用いられる。そこで、本発明者らは階層的なシステムを構築した。このシステムは、まず１種のＧタンパク質を残りの２種から判別して、次に残ったＧタンパク質同士で二者判別を行う。具体的には、本システムは、まず上記の結果に基づき、最も高い選択性で判別できると判ったＧｓについて、最適なパラメータ（物理化学的パラメータ、ＳＶＭ、カーネル関数）を使って判別を行う。そして、本システムは、結合Ｇ蛋白質がＧｓでないと判定された場合に、ＳＶＭのパラメータを、Ｇｉ／ｏとＧｑ／１１の判別に最適なパラメータに代え、判別を行う。この階層的なシステムを使って学習セットを予測した結果が、図６〜図９のＴａｂｌｅ１に示されている。同時に２種類以上のＧタンパク質に結合する配列（G-conjugate group）を除いた１３２配列のデータセットうち、１２６配列について正解（丸印）が示され、正しく予測した割合は、９５．４５％になった。これに、G-conjuagte groupを含めても、可能性のある複数種類の結合のうちの１種類が求められており、正解が求められていることが判った（三角印）。
【００６０】
なお、図６〜図９において、ＩＤはＧＰＣＲを示し、その次の欄はリガンド分子量である。予測の欄は、予測されたＧ蛋白質であり、判定の欄は、予測結果が正しいかどうかの判定である。そして、右端のTiPS annotationは、実際に結合するＧ蛋白質（予め分かっている正解）である。予測結果が正解のときは判定が丸印である。また、複数種類の結合対象が存在する場合において、部分的に正解の予測が得られたときは、判定が三角印である。
【００６１】
図１０のＴａｂｌｅ２は、テストセットに対して4-fold のcross validation を１００００回行い、そして、３セットの計算を行ったときの、Ｇタンパク質結合選択性予測の平均の感度（Sensitivitiy）、選択性（Specificity）、精度（Accuracy）を示している。また、図１１のＴａｂｌｅ３は、同様の評価を行った中で一番良い値を示している。Ｔａｂｌｅ２の平均値を上記の個別のＧタンパク質種判別結果と比べると、多少値が低くなる。しかし、選択性は８３％以上と高い水準を保っている。また、Ｔａｂｌｅ３の最高値は、個別判別の場合と同等の水準を示している。
【００６２】
４）検討
この仕事では、Class Aファミリーに属するＧＰＣＲファミリーについて、ＳＶＭ法を用いてＧタンパク質選択予測プログラムの構築を行った。リガンド−ＧＰＣＲ−Ｇタンパク質の複合体全体を考えて、各構造ドメインを網羅的に扱って、各々の物理化学的パラメーターを抽出した。そして、リガンドの分子量、膜貫通ヘリックス上のアミノ酸残基、ループ領域の長さ等と、Ｇタンパク質の選択性とには、相関性が見られることが判った。次に、ＳＶＭによる機械学習を行い、Ｇタンパク質結合選択性に最も効くパラメータセットを抽出した。Ｇｓを選択するときには５個のパラメータセットを用い、Ｇｉ／ｏ、Ｇｑ／１１を選択するときには７個のパラメータセットを用いると、高精度にＧ蛋白質を判別できることが判った。各判別に効くパラメータを段階的に用いる階層的な予測システムを作成した。これにより、感度、選択性とも高いレベルで、Ｇタンパク質結合選択性を予測することが可能になった。
【００６３】
今回の仕事は、結合リガンド種類による分類を示したものではない。ＧＰＣＲ配列とリガンド分子量の２つを入力として、結合Ｇタンパク質種予測を行うものである。その意味で、リガンドによる分類の先行研究 [２]、[３]、[４]、[５]、[８]、[９]と本研究は直接は比較できない。しかし、Ｇタンパク質判別を行う際に、リガンド分子量、アミンプロファイルスコアおよびペプチドプロファイルスコアを導入すると、判別精度が上がる。このことからみても、リガンド情報とＧタンパク質結合選択性情報には相関性があり、また、これら2つの指標で分類が可能であることは間違いない。ただし、リガンドによるものか、Ｇタンパク質によるものかというような二次元的な分類では無く、他のパラメータも含めた多次元的な観点からの分類が必要である。実際、多変量解析を用いた方法が高精度で判別を行っているが [５]、この方法を、Ｇタンパク種を含めた分類まで拡張できる可能性がある。今回の本研究の分類は、ＳＶＭ法を用いたリガンド種類に対応した（ファミリーレベル）分類にて、高精度分類が可能になっていることを踏まえている [８] [９]。そして、本研究は、ＳＶＭ法をＧタンパク質結合選択性予測まで拡張している。
【００６４】
本研究と直接関係のある先行研究としては、Mollerら [１２]、Caoら [１３]、Sreekumarら [１４]、Qianら [１５]の仕事がある。Moller らは細胞内ループ分の配列に、データマイニングの手法を適用して、Ｇタンパク質結合選択性に関する配列パターンを探している [１２]。この場合、選択性を９０％以上にしたときに、感度が３０％−４０％程度になってしまう。Caoらのベイズモデルを用いた方法では、５５個のＧＰＣＲから７２％の感度で予測が行われている。そして、Ｇｉ／ｏとＧｑ／１１に関して、最大８５％と最低５３％の精度が得られている [１３]。さらに最近になって、Sreekumar, K. Rらは、ＧＰＣＲの細胞内側のループ部分のＨＭＭを作って、分類および予測を行っている。感度のエラーレートが１％以下までに押さえられている [１４]。しかし、これらの分類では、選択性の計算値が示されていない。そのため、どのくらいフォールスポジティブ（False Positive）が含まれているかが判断できない。それに対して、本発明では、選択性を高水準に保ったまま、感度を９０％以上にすることができる。Qian らは、phylogenetic-tree baseのＨＭＭ（Ｔ−ＨＭＭ）を作成して、リガンド種を基にした分類とＧタンパク質種を基にした分類との両方を目指した。リガンド種を基にした分類は、９９％の精度を示した。しかし、Ｇタンパク質種を基にした分類では、精度が下がり、８３％となった [１５]。
【００６５】
判別精度について、本研究で得られた感度は、上記の先行研究を超えてはいない。しかし、このような結果が得られているのは、判別の選択性をできる限り最大化したためである。本研究は、先行研究のように感度を最大化することも可能である。その場合は、最大９９％以上まで判別精度を上げることが可能である。しかしながら、今後発表されるであろう未知のorphan受容体を予測する場合には、なるべく選択性が高い技術が適している。
【００６６】
上記先行研究の方法に比べて本研究の方法が有利になっている理由を検討する。まず、使っている技術の観点で言えば、ＳＶＭ法を使っており、これが多次元空間での高精度判別を可能にしている。Hausslarらがファミリー分類で示したとおり、ＳＶＭは、ＢＬＡＳＴ、pairwise-HMMより高精度で判別を行うことができる。この効果が判別結果に出ていると思われる。
【００６７】
一方、本方法における生物学的な意味合いの観点で言っても、本研究は先行研究と異なっている。MollerらやCaoらは、細胞内側の各ループを別々に扱っている。また、Sreekumarは、細胞内側のループの組合せを網羅的に扱っており、この網羅性が判別精度を上げたと議論している。一方、本発明の場合、配列情報だけではなく、立体構造情報(ロドプシン)を用いて、パラメータが抽出されている。膜貫通へリックス領域を決めるときに、ロドプシンの膜貫通ヘリックス部分をテンプレートとして利用し、アライメントが行われた。そして、テンプレート上に配置されたプロリン１７０やリジン、アルギニンの有無が、用いられている。図５を見ると、これらが判別の感度、選択性を高める方向に働いていることが判る。また、ロドプシンをテンプレートとして、テンプレートからプロファイルが作られており（アミンプロファイルスコア、ペプチドプロファイルスコア）、これらも判別の感度および選択性を高めていた。このことは、ＧＰＣＲがＧタンパク質と結合する場合、細胞内側の領域が局所的に効くのではなく、構造全体が効くのであるという考え方が妥当であることを示唆している。実際、Wessらは、ループだけではなく、膜貫通へリックス部分がＧタンパク質結合選択性に効いていることを実験的に示している [２１]。ここで、もし、膜貫通部分も効くのであれば、配列全体を使って分類すれば良い。しかし、本発明者らの行った計算では、Ｇタンパク質結合性の判別率は高くならなかった(ここではデータを示していない)。この理由は、配列全体を使った場合に、Ｇタンパク質の結合選択性に関わる特徴が薄められた結果が得られてしまうためと思われる。これに対して、例えば、細胞内第３ループや、Ｃ末端側ループが結合選択性に重要であり、このことが、実験で示されている [２１]、[２２]、[２３]。このような特徴は、強調して組み込んだ方が判別に寄与すると考えられる。
【００６８】
現在のシステムは、Class A のみの予測システムになっている。Ｇタンパク質の結合選択性予測が最も重要になるのは、おそらく現在、ヒトである。ヒトの場合はClass AのＧＰＣＲが約8割を占めるので、現在のシステムが充分に有効であると考えられる。
【００６９】
本研究で示した予測システムは、ＧＰＣＲの配列とリガンドの分子量を入力することで、結合Ｇ蛋白質を高精度で予測することができる。このシステムを用いれば、リガンドや機能が不明な受容体、いわゆるオーファン受容体の機能を予測することが可能である。ここで、オーファン受容体について本発明を適用する場合、リガンドの分子量については、適当な分子量の範囲を定めてやれば良い。入力範囲の分子量情報からＧタンパク質結合選択性が予測できるが、仮に実験等で、結合Ｇタンパク質種が確定すれば、逆にリガンド分子量等が推定できる。
【００７０】
現在、ヒトにおいては、最低限１０００程度のＧＰＣＲ遺伝子が得られており、このうち約数十〜百数十のオーファン受容体がまだ存在すると考えられている。本発明者らは、まず、このシステムで全てのオーファン受容体についてＧ蛋白質結合選択性を予測し、実験サイドとの共同研究を通じて機能を確認して行こうと考えている。本発明に係るシステムが、ＧＰＣＲが関わる疾病原因の解明に貢献できると期待する。
【００７１】
ここまでの説明で、[ ]で示された番号に対応する文献等は下記の通りである。
[１]  Nucreic Acids, Res. 31, 400-402 (Gaulton, A., Attwood, T. K., Bioinformatics approaches for the classification of G-protein-coupled receptors, Current Opinion in pharmocology,  3: 114-120,2003.)
[２]  Attwood, T. K., Bradley, P., Flower, D. R., Gaulton, A., Maud-ling, N., Michell, A. L., Moulton, G., Norde, A., Paine, K., Taylor, P., Uddin, A. and Zygouri, C. (2003)
[３]  Daeyaert, F., Moereels, H., and Lewi, P. J. (1998) Compt. Methods Programs Biomed. 56, 221-233.
[４]  Shigeta R, Cline M, Liu G, Siani-Rose MA. ＧＰＣＲ-GRAPA-LIB--a refined library of hidden Markov Models for annotating ＧＰＣＲs. Bioinformatics. 2003 Mar 22;19(5):667-8.
[５]  Lapnish, M., Gutcaits, A., Prusis, P., Post, C., Lundsteds, T. and Wikberg, J. E. (2002) Classification of G-protein coupled receptors by alignment-independent extraction of proncipal chemical properties of promary amino acid sequences, Protein Sci.: 11 795-805. 
[６]  Vepnik, V. N. (1979) Estimation of Dependencies Based on Emprical Data. Nauka, Birmingham, AL.
[７]  C. Z., Cai, L. Y., Han, Z. L. Ji, and Y. Z., Chen Ezyme Family Classification by Support Vector Macines PROTEINS: Struct. Funct. and Gennet, 55: 66-76. (2004)
[８]  Karchin R, Karplus K, Haussler D. Classifying G-protein coupled receptors with support vector machines. Bioinformatics. 2002 Jan;18(1):147-59.
[９]  Manoj Bhasin and G. P. S. Raghava ＧＰＣＲpred: an SVM-based method for prediction of families and subfamilies of G-protein coupled receptors. Nucleic Acids Research, 2004, 32, Web Seaver issue W383-389 DOI:10.1093/nar/gkh416.
[１０]  Horn, F., van der Wenden, E. M., Oliveira, L., AP, I. J. and Vriend, G. (2000) : Receptors coupling to G proteins: is there a signal behind the sequence ?, Proteins, 41: 448-459.
[１１]  Oliveira, L.  Paiva, A. C. and Vriend, G. (1999) A low resolution model for the interaction of G proteins with G-protein coupled receptors, Protein Eng., 12: 1087-1095.
[１２]  Moller S, Vilo J, Croning MD. Prediction of the coupling specificity of G protein coupled receptors  to their G proteins.  Bioinformatics. 2001;17 Suppl 1:S174-81.
[１３]  Cao J, Panetta R, Yue S, Steyaert A, Young-Bellido M, Ahmad S. Related Articles, Links  A naive Bayes model to predict coupling between seven transmembrane domain receptors and G-proteins. Bioinformatics. 2003 Jan 22;19(2):234-40.
[１４]  Sreekumar KR, Huang Y, Pausch MH, Gulukota K. Predicting ＧＰＣＲ - G protein coupling using hidden Markov models. Bioinformatics. 2004 Aug 5 [Epub ahead of print]
[１５]  Qian B, Soyer OS, Neubig RR, Goldstein RA.  Depicting a protein's two faces: ＧＰＣＲ classification by phylogenetic tree-based HMMs. FEBS Lett. 2003 Nov 6;554(1-2):95-99.
[１６]  Thompson, J. D., iggins, D. G., and Gibson, T. J. (1994．CLUSTAL W: improving the sensitivity of progressive multiple sequence alignment through sequence weighting position-specific gap penalties and weight matrix chioce. Nucleic Acids Res. 22: 4673-4680.
[１７]  Eddy, S. R. 1998.  Profile hidden Markov models. Bioinformaics. 14: 755-763. 
[１８]  Eddy, S. R. (2001) HMMER: Profile hidden Markov models for biological sequence analysis.  HYPERLINK "http://hmmer.wustl.edu/" http://hmmer.wustl.edu/
[１９]  Alexander, S., Mathie, A., Peters, J., Mackenzie, G. and Smith, A (2001) TiPS Receptor nomenclature supplement.
[２０]  Numerical experiments on nu-SVM using LIBSVM can be found in Training nu-Support Vector Classifiers: Theory and Algorithms. Neural Computation 13(9), 2001, 2119-2147.
[２１]  Wess, J.(1998) Molecular basis of receptor G-protein-coupling selectivity, Pharmacol Ther, 80: 231-264
[２２]  Wong, S. K. (2003) G protein selectivity is regulated by multiple intracellular regions of ＧＰＣＲs, Neurosignals, 12: 1-12.
[２３]  Wang, H. L (1997) Basic amino acids at the C-terminus of the third intercellular loop are required foe the activation of phospholopase C by chholecystokinin-B receptors. J  Neurochem. 68: 1728-1735.
【００７２】
次に、本発明の実施の形態に係る活性化Ｇ蛋白質予測装置を、同装置を実現するプログラムおよび同装置で実行される方法と併せて説明する。この活性化Ｇ蛋白質予測装置は、上述した発明に従い、ＧＰＣＲおよびリガンドの入力情報から、活性化されるＧ蛋白質を予測する装置である。
【００７３】
図１２は、本実施の形態の活性化Ｇ蛋白質予測装置の構成を示している。活性化Ｇ蛋白質予測装置１０は、入力部１２、特徴パラメータ抽出部１４、特徴ベクトルデータ生成部１６、予測処理部１８、分類情報記憶部２０および出力部２２を備えている。
【００７４】
活性化Ｇ蛋白質予測装置１０は、アミノ酸配列の情報処理能力を備えたバイオインフォマティクスに適したコンピュータ装置で構成されており、このコンピュータ装置が本予測装置の各種機能を実現するプログラムを記憶しており、同プログラムを実行し、これにより本発明のＧ蛋白質予測方法が実行されて、活性化Ｇ蛋白質予測装置１０が実現される。
【００７５】
活性化Ｇ蛋白質予測装置１０において、入力部１２は、予測対象のＧＰＣＲおよびリガンドの情報を入力する。本実施の形態では、ＧＰＣＲの配列情報およびリガンドの分子量情報が入力される。なお、各種のリガンドの情報が予め記憶されており、それらが提示されて、提示された複数の候補からリガンドを選択する指示が入力されてもよく、このような構成も、リガンドの情報を入力する構成に含まれる。ＧＰＣＲについても同様である。特徴パラメータ抽出部１４は、入力部１２により入力された情報から、Ｇ蛋白質選択性に関係する所定の物理化学的パラメータである特徴パラメータを抽出する。特徴ベクトルデータ生成部１６は、特徴パラメータ抽出部１４で抽出された特徴パラメータを含んだ特徴ベクトルデータを生成する。予測処理部１８は、分類情報記憶部２０に記憶された情報を参照し、特徴ベクトルデータ生成部１６から提供される特徴ベクトルデータに基づいて、予測対象のＧＰＣＲおよびリガンドの組合せにより活性化されるＧ蛋白質を予測する。分類情報記憶部２０は既知データ分類情報を記憶しており、既知データ分類情報は、活性化Ｇ蛋白質が既知のＧＰＣＲおよびリガンドの情報から得られる特徴ベクトルを、活性化Ｇ蛋白質種に応じて分かれる複数の特徴ベクトルグループに分類するための情報であり、そして、本実施の形態では、既知データ分類情報は後述のようにＳＶＭの超平面を表す情報である。出力部２２は、予測処理部１８による予測結果を出力する。
【００７６】
図１３は、活性化Ｇ蛋白質予測装置１０による処理の全体的な流れを示している。入力部１２が、予測対象のＧＰＣＲおよびリガンドの情報を入力すると（Ｓ１０）、特徴パラメータ抽出部１４がＨＭＭＥＲを用いて特徴パラメータを抽出する処理を行う（Ｓ１２）。特徴ベクトルデータ生成部１６は、抽出された特徴パラメータを含んだ特徴ベクトルデータを生成する（Ｓ１４）。特徴ベクトルデータは、予測処理部１８での予測処理に適合するように生成されたデータであり、後述のＳＶＭ用の入力ファイルが特徴ベクトルデータに相当する。そして、予測処理部１８が、特徴ベクトルデータを用いて、ＳＶＭによるＧ蛋白質の予測処理を行い（Ｓ１６）、出力部２２が予測結果を出力する（Ｓ１８）。
【００７７】
図１４は、特徴パラメータ抽出部１４における処理を示している。まず、特徴パラメータ抽出部１４は、予測対象のＧＰＣＲに対してアライメント処理を実行する（Ｓ２０）。ここでは、特徴パラメータ抽出部１４は、立体構造が既知のＧＰＣＲであるロドプシンをテンプレートとして使用し、ＨＭＭＥＲ用いたアライメントを実行する。ロドプシンの情報はコンピュータ内に予め記憶されている。このアライメントにより、予測対象のＧＰＣＲの立体構造が得られ、どの部分が膜貫通へリックスであるかなどの情報が得られる。
【００７８】
次に、特徴パラメータ抽出部１４は、アライメント結果から、以下の４つの特徴パラメータ（特徴量）を抽出する（Ｓ２２）。４つの特徴パラメータは、（１）Ｉ３ループ長、（２）Ｃ末端ループ長、（３）ロドプシンの１７０残基目に対応するプロリン残基の有無、（４）Ｉ３ループのＣ末端側の所定の複数の残基（ロドプシン上の２４３、２４４、２４７、２４８、２５１残基）におけるアルギニンとリジンの総数、である。ここで、上記のアルギニンとリジンの総数とは、上記の５つの残基におけるアルギニンの数とリジンの数の合計であり、最大で５である。
【００７９】
特徴パラメータ抽出部１４は、さらに、アライメントにて決定された膜貫通ヘリクス領域の情報を用いて、アミンプロファイルスコアを算出し（Ｓ２４）、ペプチドプロファイルスコアを算出する（Ｓ２６）。これらスコアも、Ｇ蛋白質予測のための特徴パラメータとして抽出される。
【００８０】
図１５は、アミンプロファイルスコアおよびペプチドプロファイルスコアの計算の原理を示している。図１５は、前段で既に説明したスコア計算処理を簡略的に説明するためのモデル図である。図１５の上方に示されるように、まず、Class Aの複数のＧＰＣＲの配列が用意される。そして、用意されたＧＰＣＲ配列から位置特異的なプロファイル（Class A profile）が作成される。
【００８１】
図１５では、プロファイルがマトリクスで表されており、縦方向にアミノ酸（２０種）が示され、横方向に配列中の位置が示されており、各欄の値は出現確率である。出現確率は、用意されたＧＰＣＲ総数に対する、該当位置に該当アミノ酸を有するＧＰＣＲの数の割合である。したがって、位置特異的プロファイルは、ＧＰＣＲ配列群における各位置での各アミノ酸の出現確率（頻度）を表している。
【００８２】
図１５の中段に示されるように、ＧＰＣＲ配列には、アミン系リガンドに結合する配列（アミン結合系統の配列）と、ペプチド性リガンドに結合する配列（ペプチド結合系統の配列）とがある。上記のClass Aプロファイルをテンプレートにして、アミノ結合系統の配列のアライメントが行われ、アミンプロファイルのＨＭＭモデルが作成される。同様に、上記のClass Aプロファイルをテンプレートにして、ペプチド結合系統の配列のアライメントが行われ、ペプチドプロファイルのＨＭＭモデルが作成される。これらＨＭＭモデルは予め作成され、本実施の形態の活性化Ｇ蛋白質予測装置に予め記憶されている。
【００８３】
スコア算出処理ではＨＭＭＥＲが用いられる。そして、予測対象のＧＰＣＲの配列情報が、クエリ配列として、アミンプロファイルのＨＭＭモデルに当てられ、類似性を表すスコアがアミンプロファイルスコアとして算出される。ここでは、アミンプロファイルに対するホモロジー検索が実行されて、類似性を表すスコアが求められる。同様に、予測対象のＧＰＣＲの配列情報が、クエリ配列として、ペプチドプロファイルのＨＭＭモデルに当てられ、類似性を表すスコアがペプチドプロファイルスコアとして算出される。
【００８４】
以上により、アミンプロファイルスコアおよびペプチドプロファイルスコアが算出される。
【００８５】
次に、特徴ベクトルデータ生成部１６の処理を説明する。特徴ベクトルデータ生成部１６は、上述の特徴パラメータ抽出部１４で抽出された特徴パラメータを含んだ特徴ベクトルデータを生成する。本実施の形態では、特徴ベクトルデータ生成部１６は、下記のように、特徴ベクトルデータを含んだ入力ファイルを生成する。
【００８６】
図１６は、特徴ベクトルデータ生成部１６で生成される入力ファイルを示しており、本実施の形態では２種類の入力ファイルが生成される。２種類の入力ファイルは、Ｇｓ用入力ファイルおよびＧｉ／ｏ・Ｇｑ／１１用入力ファイルである。各入力ファイルは特徴ベクトルを構成するパラメータを持っており、この観点で入力ファイルは特徴ベクトルデータを有しているといえる。また、入力ファイルは、後述にてＧ蛋白質の予測のためにＳＶＭに入力されるファイルであり、そのために本実施の形態では入力ファイルという用語が使われている。
【００８７】
図１６の各ファイルについて説明すると、まず、Ｇｓ用入力ファイルは、Ｇｓ判別用入力パラメータファイルであり、下記の５つのパラメータで構成されている。（１）Ｉ３ループ長、（２）Ｃ末端ループ長、（３）アミンプロファイルスコア、（４）ロドプシンの１７０残基目に対応するプロリン残基の有無、（５）Ｉ３ループのＣ末端側の所定の複数の残基（ロドプシン上の２４３、２４４、２４７、２４８、２５１残基）におけるアルギニンとリジンの総数。
【００８８】
一方、Ｇｉ／ｏ・Ｇｑ／１１用入力ファイルは、Ｇｉ／ｏ・Ｇｑ／１１判別用入力パラメータファイルであり、下記の７つのパラメータで構成されている。（１）Ｉ３ループ長、（２）Ｃ末端ループ長、（３）アミンプロファイルスコア、（４）ロドプシンの１７０残基目に対応するプロリン残基の有無、（５）Ｉ３ループのＣ末端側の所定の複数の残基（ロドプシン上の２４３、２４４、２４７、２４８、２５１残基）におけるアルギニンとリジンの総数、（６）ペプチドプロファイルスコア、（７）リガンドの分子量。すなわち、Ｇｓ用入力ファイルに対して（６）と（７）が追加されている。
【００８９】
上述より明らかなように、入力ファイルのパラメータは、特徴パラメータ抽出部１４で抽出された特徴パラメータ、および、入力部１２で入力されたリガンド分子量である。
【００９０】
次に、図１７は、分類情報記憶部２０に記憶されている情報を示している。分類情報記憶部２０は、Ｇｓ用モデルファイルおよびＧｉ／ｏ・Ｇｑ／１１用モデルファイルを記憶している。図１７は、これらモデルファイルの作成処理も示しており、まず、モデル作成処理について説明する。
【００９１】
図１７の下方に示されるように、モデル作成のためには、活性化されるＧ蛋白質が既知のＧＰＣＲおよびリガンドのデータが用意される。図示のように、Ｇｓ結合タイプのデータセット、Ｇｉ／ｏ結合タイプのデータセット、Ｇｑ／１１結合タイプのデータセットが用意される。
【００９２】
Ｇｓ用モデル作成のためには、Ｇｓ結合タイプのデータセットから、Ｇｓ用入力ファイルが作成される。このＧｓ用入力ファイルは、上述の特徴ベクトルデータ生成部１６に関して図１６を参照して説明されたＧｓ用入力ファイルと同じであり、特徴ベクトルを含んだファイルである。すなわち、実際の予測で使うのと同じ形式のファイルが、モデル作成段階では既知データから生成される。また、Ｇｉ／ｏ結合タイプおよびＧｑ／１１結合タイプのデータセットからも、Ｇｓ用入力ファイルが生成される。
【００９３】
次に、これらのＧｓ用入力ファイルがＳＶＭに入力され、ＳＶＭで入力ファイルの特徴ベクトルデータが処理され、これにより超平面が求められる。超平面は、ＳＶＭの空間上で、Ｇｓ結合タイプのデータセットから得られた特徴ベクトルグループと、Ｇｉ／ｏ結合タイプおよびＧｑ／１１結合タイプのデータセットから得られた特徴ベクトルグループと、を分ける面である。Ｇｓ用モデルは、このような超平面の情報を含んだＳＶＭ用のファイルである。
【００９４】
一方、Ｇｉ／ｏ・Ｇｑ／１１用モデルの作成のためには、Ｇｉ／ｏ結合タイプのデータセットから、Ｇｉ／ｏ・Ｇｑ／１１用入力ファイルが作成される。このＧｉ／ｏ・Ｇｑ／１１用入力ファイルも、特徴ベクトルデータ生成部１６に関して説明されたファイルと同じである。同様に、Ｇｑ／１１結合タイプのデータセットからも、Ｇｉ／ｏ・Ｇｑ／１１用入力ファイルが生成される。
【００９５】
次に、Ｇｉ／ｏ・Ｇｑ／１１用入力ファイルがＳＶＭに入力され、ＳＶＭで入力ファイルの特徴ベクトルデータが処理され、これにより超平面が求められる。超平面は、ＳＶＭの空間上で、Ｇｉ／ｏ結合タイプのデータセットから得られた特徴ベクトルグループを、Ｇｑ／１１結合タイプのデータセットから得られた特徴ベクトルグループから分ける面である。Ｇｉ／ｏ・Ｇｑ／１１用モデルは、このような超平面の情報を含んだＳＶＭ用のファイルである。
【００９６】
前述の研究のデータセットでは、Ｇｓ結合タイプのＧＰＣＲが２４配列、Ｇｉ／ｏ結合タイプのＧＰＣＲが６１配列、Ｇｑ／１１結合タイプのＧＰＣＲが４７配列で、合計１３２配列が使用された。そして、Ｇｓ用モデルファイルでは、超平面のカーネル関数がラジアルベーシス関数（ＲＢＦ）であり、Ｇｉ／ｏ・Ｇｑ／１１用モデルファイルでは、超平面のカーネル関数がポリノミアルであった。
【００９７】
次に、予測処理部１８および出力部２２について説明する。予測処理部１８は、ＳＶＭを備えており、ＳＶＭの機能を利用して予測処理を行う。実際のコンピュータ構成では、ＳＶＭのプログラムがコンピュータハードウエアに組み込まれており、コンピュータにより実行される。そして、予測処理部１８は、ＳＶＭの機能を利用して予測を行う。このとき、予測処理部１８はＳＶＭにデータを入力し、ＳＶＭから出力されるデータを利用する。
【００９８】
図１８は、予測処理部１８および出力部２２の処理を示している。図示のように、予測処理部１８は、階層処理を行うように構成されており、Ｇｓの判別を行い、それからＧｉ／ｏ・Ｇｑ／１１の判別を行う。すなわち、予測処理部１８は、まず、特徴ベクトルデータ生成部１６で生成されたＧｓ用入力ファイルと、分類情報記憶部２０に記憶されたＧｓ用モデルとを用いて、ＳＶＭによる予測を行う（Ｓ３０）。ＳＶＭは、Ｇｓ用入力ファイルの予測対象の特徴ベクトルが、Ｇｓ用モデルの超平面のどちら側に位置するかを判定する。予測処理部１８は、特徴ベクトルが超平面のＧｓ側に位置すれば、予測対象のＧＰＣＲおよびリガンドがＧｓと結合すると予測し、特徴ベクトルが超平面の反対に位置すれば、予測対象がＧｉ／ｏまたはＧｑ／１１と結合すると予測する。
【００９９】
予測処理部１８が結合対象がＧｓか否かを判定し（Ｓ３２）、Ｓ３２の判定がＹＥＳであれば、出力部２２が予測結果を出力する（Ｓ３４）。例えば、予測結果がＧｓである旨のメッセージを画面上に表示される。
【０１００】
Ｓ３２の判定がＮＯであれば、次に、予測処理部１８は、特徴ベクトルデータ生成部１６で生成されたＧｉ／ｏ・Ｇｑ／１１用入力ファイルと、分類情報記憶部２０に記憶されたＧｉ／ｏ・Ｇｑ／１１用モデルとを用いて、ＳＶＭによる予測を行う（Ｓ３６）。ここでも、ＳＶＭは、入力ファイルの予測対象の特徴ベクトルが、モデルの超平面のどちら側に位置するかを判定する。予測処理部１８は、特徴ベクトルが超平面のＧｉ／ｏ側に位置すれば、予測対象がＧｉ／ｏと結合すると予測し、特徴ベクトルデータが超平面の反対に位置すれば、予測対象がＧｑ／１１と結合すると予測する。Ｓ４４の予測の後、出力部２２が予測結果を出力する（Ｓ３８）。例えば、予測結果がＧｉ／ｏまたはＧｑ／１１であったことを示すメッセージが画面上に表示される。
【０１０１】
以上に、本実施の形態に係る活性化Ｇ蛋白質予測装置１０の全体および各部の構成と動作について説明した。図１９は、活性化Ｇ蛋白質予測装置１０の好適な適用例を示している。図１９では、活性化Ｇ蛋白質予測装置１０が、ＷＥＢサーバを含むシステム１００に設けられている。システム１００は、インターネット等のネットワークＮ経由で、コンピュータ１０２と接続される。コンピュータ１０２は、ＧＰＣＲとリガンドの情報をシステム１００に送る。そして、ＧＰＣＲとリガンドの情報に対して、上述した処理が行われて、結合対象のＧ蛋白質種が予測され、予測結果がコンピュータ１０２に返され、画面上に表示される。この場合、システム１００では、通信手段が活性化Ｇ蛋白質予測装置１０の入力部および出力部を構成しているといえ、また、ＷＥＢサーバの情報受付、提示機能が入力部および出力部を構成しているといえる。
【０１０２】
以上に本発明の好適な実施の形態について説明した。本発明は、上述のように、ＧＰＣＲとリガンドの情報を入力し、入力情報から特徴パラメータを抽出して特徴ベクトルデータを生成し、そして、活性化Ｇ蛋白質が既知の特徴ベクトル群を分類する既知データ分類情報を参照して特徴ベクトルデータから活性化Ｇ蛋白質を求めており、このようにして、ＧＰＣＲおよびリガンドの情報から活性化Ｇ蛋白質を好適に予測することができる。
【０１０３】
また、本発明は、活性化されるＧ蛋白質が既知のＧＰＣＲおよびリガンドのデータセットからサポートベクターマシンを用いて得られた超平面を基準としてＧ蛋白質を予測しており、これにより、Ｇ蛋白質を正確に予測できる。
【０１０４】
また、本発明は、ＧＰＣＲの配列情報およびリガンドの分子量情報が入力されており、これにより、ＧＰＣＲとリガンドの両者の情報に基づいた予測が行われ、ＧＰＣＲ、リガンドおよびＧ蛋白質の３者の相関性を反映した適切な予測を行える。
【０１０５】
また、本発明によれば、ＧＰＣＲのループ部分および膜貫通へリックス部分から複数の特徴パラメータが抽出されており、これにより、ＧＰＣＲの全体的構造のＧ蛋白質選択性への影響を反映した適切な予測を行える。
【０１０６】
また、本発明によれば、立体構造が既知のＧＰＣＲをテンプレートとして用いて、予測対象のＧＰＣＲの構造を求めるアライメントを行い、アライメント結果から特徴パラメータを抽出しており、これにより、適切な特徴パラメータを用いることができ、Ｇ蛋白質を正確に予測できる。
【０１０７】
また、本発明によれば、立体構造が既知のＧＰＣＲとしてロドプシンの情報を用いており、これにより、適切な特徴パラメータを用いることができ、Ｇ蛋白質を正確に予測できる。
【０１０８】
また、本発明によれば、特徴パラメータとして、Ｉ３ループ長と、Ｃ末端ループ長と、ロドプシンの１７０残基目に対応するプロリン残基の有無と、Ｉ３ループのＣ末端側の所定の複数の残基におけるアルギニンとリジンの総数と、を抽出しており、これにより、適切な特徴パラメータを用いることができ、Ｇ蛋白質を正確に予測できる。
【０１０９】
また、本発明によれば、特徴パラメータとして、アライメント結果から得られる膜貫通へリックスの情報からアミンプロファイルスコアおよびペプチドプロファイルスコアを求めており、アミンプロファイルスコアは、アミン結合系統のＧＰＣＲと予測対象のＧＰＣＲの膜貫通へリックスの位置特異的プロファイルの類似性を示すスコアであり、ペプチドプロファイルスコアは、ペプチド結合系統のＧＰＣＲと予測対象のＧＰＣＲの膜貫通へリックスの位置特異的プロファイルの類似性を示すスコアである。このようにして、本発明によれば、ＧＰＣＲの構造に関連する適切な特徴パラメータを用いることができ、Ｇ蛋白質を正確に予測できる。
【０１１０】
また、本発明によれば、第１種類のＧ蛋白質を選別するための第１の超平面と、第２種類と第３種類のＧ蛋白質を選別するための第２の超平面とを用いて、上述のような階層的処理を行い、段階的にＧ蛋白質を予測している。これにより、２者選別を前提とするＳＶＭに適合した処理を行え、ＳＶＭを活用でき、Ｇ蛋白質を正確に予測できる。
【０１１１】
また、本発明によれば、第１種類のＧ蛋白質がＧｓであり、第２種類および第３種類のＧ蛋白質がＧｉ／ｏおよびＧｑ／１１であり、このような階層処理によってＧ蛋白質を正確に予測できる。
【０１１２】
また、本発明によれば、Ｇｓを選別するための特徴量情報が、Ｉ３ループ長と、Ｃ末端ループ長と、ロドプシンの１７０残基目に対応するプロリン残基の有無と、Ｉ３ループのＣ末端側の所定の複数の残基におけるアルギニンとリジンの総数と、アミンプロファイルスコアと、をパラメータとして含んでいた。そして、Ｇｉ／ｏおよびＧｑ／１１を選別するための特徴量情報が、Ｉ３ループ長と、Ｃ末端ループ長と、ロドプシンの１７０残基目に対応するプロリン残基の有無と、Ｉ３ループのＣ末端側の所定の複数の残基におけるアルギニンとリジンの総数と、アミンプロファイルスコアと、ペプチドプロファイルスコアと、リガンドの分子量と、をパラメータとして含んでいた。このような情報を用いることで、上述のようにＧ蛋白質を正確に予測できる。
【０１１３】
また、本発明によれば、Ｇｓ選別用の第１の超平面は、サポートベクターマシンのカーネル関数がラジアルベーシス関数であり、Ｇｉ／ｏとＧｑ／１１を選別するための第２の超平面は、サポートベクターマシンのカーネル関数がポリノミアルであり、このような超平面を用いることでＧ蛋白質を正確に予測できる。
【０１１４】
なお、本発明は上述の実施の形態に限定されず、当業者が本発明の範囲内で上述の実施の形態を変形可能なことはもちろんである。
【産業上の利用可能性】
【０１１５】
本発明は、ＧＰＣＲシステムにより活性化されるＧ蛋白質を予測できるバイオインフォマティクス技術であり、創薬などに有用な情報を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【０１１６】
【図１】ＧＰＣＲの構造を示す図である。
【図２】サポートベクターマシンの原理を示す図である。
【図３】Ｇ蛋白質選択性と相関性が高いパラメータ同士の関係性を示しており、横軸に細胞内第３ループ長、縦軸にＣ末端ループ長をとった図である。
【図４】Ｇ蛋白質選択性と相関性が高いパラメータ同士の関係性を示しており、横軸にアミンプロファイルスコア、縦軸にペプチドプロファイルスコアをとった図である。
【図５】サポートベクターマシンを使ってテストデータを分類判別する際の感度および選択性を示す図である。
【図６】本発明のシステムを使って学習セットを予測した結果を示す図である。
【図７】本発明のシステムを使って学習セットを予測した結果を示す図である。
【図８】本発明のシステムを使って学習セットを予測した結果を示す図である。
【図９】本発明のシステムを使って学習セットを予測した結果を示す図である。
【図１０】本発明のシステムを使ったテスト結果を示す図である。
【図１１】本発明のシステムを使ったテスト結果を示す図である。
【図１２】実施の形態に係る活性化Ｇ蛋白質予測装置の構成を示すブロック図である。
【図１３】活性化Ｇ蛋白質予測装置の全体的な処理を示すフローチャートである。
【図１４】特徴パラメータ抽出部の処理を示すフローチャートである。
【図１５】アミンプロファイルスコアおよびペプチドプロファイルスコアの計算処理を示す図である。
【図１６】入力ファイルの特徴ベクトルデータを示す図である。
【図１７】予測用のモデルファイルの作成処理を示す図である。
【図１８】予測処理部によるＧ蛋白質の予測処理を示す図である。
【図１９】ネットワークに接続される場合の活性化Ｇ蛋白質予測装置の構成例を示す図である。
【符号の説明】
【０１１７】
１０  活性化Ｇ蛋白質予測装置
１２  入力部
１４  特徴パラメータ抽出部
１６  特徴ベクトルデータ生成部
１８  予測処理部
２０  分類情報記憶部
２２  出力部
【図１】
2006127248.tif 000005
【図２】
2006127248.tif 000006
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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