(57)【要約】  本発明は、異種の二次データベースタンパク質ファミリー情報を用いて、タンパク質配列を一貫して注釈する方法に関する。この方法においては、タンパク質が属するファミリーに関する情報は、２つ又はそれより多数の二次データベース（２ＤＢ）から引き出され、各々の２ＤＢは、異なるモデル化手法により生成されるものであり、少なくとも１つの２ＤＢは、各ファミリーにおけるタンパク質配列の如何なる単一のアラインメントも与えない。この方法は、タンパク質ファミリー情報を前述の少なくとも２つの２ＤＢから抽出し、この情報を単一のモデル化インフラストラクチャに組み入れるという工程を含む。【特許請求の範囲】
【請求項１】
２又はそれより多数の二次データベース（２ＤＢ）から引き出された、タンパク質が属するファミリーに関する情報を組み合わせる方法であって、前記ＤＢの各々が異なるモデル化手法により生成され、前記ＤＢの少なくとも１つが各ファミリーにおけるタンパク質配列の単一のアラインメントを与えるものではなく、前記方法が、次の工程：
ａ）タンパク質ファミリー情報を前記少なくとも２つの２ＤＢから抽出する工程、
ｂ）前記情報を単一のモデル化インフラストラクチャの中に組み入れる工程、
を含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記単一のモデル化インフラストラクチャが、各タンパク質ファミリーの代表的なプロフィールである請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記代表的なプロフィールが、一組の位置固有のスコアマトリクス（ＰＳＳＭ）である請求項２に記載の方法。
【請求項４】
少なくとも１つのＰＳＳＭを、２ＤＢの各組における各ファミリーに対して生成する請求項３に記載の方法。
【請求項５】
少なくとも１つの２ＤＢが、前記タンパク質ファミリーに特徴的であるメンバ配列における配列モチーフを識別することにより、前記メンバ配列を特定のタンパク質ファミリーに割り当てる請求項１〜４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項６】
次の工程：
ａ）２ＤＢにおけるメンバ配列からタンパク質ファミリーの特徴的な配列モチーフを含む領域を切り取る工程、
ｂ）メンバ配列からある領域をテンプレートとして選択する工程、
ｃ）対に基づく局所アラインメントアルゴリズムを用いて、他のメンバ配列からの領域を前記テンプレートに対してアラインメントさせる工程、
ｄ）タンパク質ファミリーについての代表的なプロフィールを生成する工程、
を含む請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記２ＤＢが、ＰＲＯＳＩＴＥデータベース（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｅｘｐａｓｙ．ｃｈ）である請求項５又は請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記方法が、ＰＲＯＳＩＴＥエントリにおいて「真に肯定的な」として示されるメンバ配列を、メンバ配列識別子によってアラインメントする請求項７に記載の方法。
【請求項９】
工程ａ）が、以下の工程：
ｉ）タンパク質ファミリーに特徴的である正規表現に適合するメンバ配列の領域における初め及び終わりの残留物を識別する工程、
ｉｉ）前記領域を、正規表現の前後に位置づけた有限の数の側面残留物と併せて切り取って、配列断片を生成する工程、
を含む請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
工程ｂ）において、前記ＰＲＯＳＩＴＥエントリにおいて第１に挙げられたメンバ配列識別子からの断片をテンプレートとして選択する請求項８又は請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
少なくとも１つの２ＤＢが、隠れマルコフモデルその他の残留物用途の同様の位置依存パラメータ化を与えることにより、メンバ配列を特定のタンパク質ファミリーに対して割り当てる請求項１〜１０のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１２】
前記２ＤＢが、ＰＥＡＭデータベース（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｓａｎｇｅｒ．ａｃ．ｕｋ）、又はＰＲＯＳＩＴＥにより与えられるジェネラライズド・プロフィール（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｉｓｒｅｃ．ｉｓｂ−ｓｉｂ．ｃｂ／ｐｒｏｆｉｌｅ．ｈｔｍｌ）のデータベースである請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
次の工程：
ａ）タンパク質ファミリーに対する適合状態の配列をテンプレート配列として指定する工程、
ｂ）対に基づくアラインメントにより、メンバ配列を前記テンプレート配列に対してアラインメントさせる工程、
ｃ）工程ｂ）で生成されたアラインメントの組を用いて、タンパク質ファミリーについての代表的なプロフィールを計算する工程、
を含む請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
工程ａ）において、メンバ配列をテンプレートとして用いる請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
少なくとも１つの２ＤＢが、単一のアラインメントではなく、各タンパク質ファミリーについて保存領域を規定する２つ又はそれより多数の部分的なアラインメントブロックの組を与える請求項１〜１４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１６】
前記２ＤＢが、ＰＲＩＮＴＳデータベース（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｂｉｏｉｎｆ．ｍａｎ．ａｃ．ｕｋ／ｄｂｂｒｏｗｓｅｒ／ＰＲＩＮＴＳ）である請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記部分的なアラインメントブロックの組が、フィンガプリントである請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
次の工程：
ａ）前記２ＤＢにおけるメンバ配列の各々の部分的なアラインメントブロックを、独立にアラインメントして、プロフィールを生成する工程、
ｂ）工程ａ）で生成された個々のプロフィールを順序付け、このプロフィールの間に多数の対数オッズ比ゼロの列を挿入して、アラインメントされた領域の間隔を反映し、代表的なプロフィールを生成する工程、
を含む請求項１６又は請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
工程ａ）において、第１に挙げられた配列からの配列セグメントをテンプレートとし、工程ｂ）において、挿入された対数オッズ比ゼロの列の数を、前記第１に挙げられた配列について述べられたモチーフ間残留物の数と等しく設定する、請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
少なくとも１つの２ＤＢが、タンパク質の群分けを与えるが、各々の群におけるタンパク質について配列レベルにおいて配列が共有する特徴を識別する試みは行わない請求項１〜１９のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２１】
前記２ＤＢが、ＳＣＯＰデータベース（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｍｒｃ−ｌｍｂ．ｃａｍ．ａｃ．ｕｋ／ｓｃｏｐ）、又はＣＡＴＨデータベース（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｂｉｏｃｈｅｍ．ｕｃｌ．ａｃ．ｕｋ／ｃａｔｈ）である請求項２０に記載の方法。
【請求項２２】
次の工程：
ａ）前記２ＤＢにおける個々のメンバ配列と、配列のデータベースに含まれるメンバ配列との間で、一組の対ごとのアラインメントを実行する工程、
ｂ）前記２ＤＢにおけるメンバ配列のタンパク質ファミリーを代表する対ごとのアラインメントの組からプロフィールを生成する工程、
を含む請求項２０又は請求項２１に記載の方法。
【請求項２３】
少なくとも２つの２ＤＢから引き出されたタンパク質ファミリーに関する情報を含み、少なくとも１つの２ＤＢがタンパク質配列のアラインメントに関する情報を与えないものであることを特徴とするデータベース。
【請求項２４】
請求項１〜２２に記載されている１つ又はそれより多数のいずれかの方法を用いて生成された請求項２３に記載のデータベース。
【請求項２５】
少なくとも３つの２ＤＢ、好ましくは少なくとも４つ、５つ、６つ、７つ、８つ、９つ、１０、１１、１２、１３、１４、１５、１６、又はそれより多数の２ＤＢから引き出されたタンパク質ファミリーに関する情報を組み入れる請求項２３又は請求項２４に記載のデータベース。
【請求項２６】
前記２ＤＢが、ＰＦＡＭ（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｓａｎｇｅｒ．ａｃ．ｕｋ）、ＰＲＯＳＩＴＥ（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｅｘｐａｓｙ．ｃｈ）、ＳＣＯＰ（ｈｔｔｐ：／／ｓｃｏｐ．ｍｒｃ−ｌｍｂ．ｃａｍ．ａｃ．ｕｋ／ｓｃｏｐ）、ＳＭＡＲＴ（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｓｍａｒｔ．ｈｅｉｄｅｌｂｅｒｇ．ｄｅ）、ＰＲＩＮＴＳ（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｂｉｏｉｎｆ．ｍａｎ．ａｃ．ｕｋ／ｄｂｂｒｏｗｓｅｒ／ＰＲＩＮＴＳ）、及びＣＡＴＨ（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｂｉｏｃｅｍ．ｕｃｌ．ａｃ．ｕｋ／ｃａｔｈ）で構成される群から選択された請求項２３〜２５のいずれか１項に記載のデータベース。
【請求項２７】
請求項１〜２２のいずれか１項に記載されている方法を実行するようにされたコンピュータ装置。
【請求項２８】
２又はそれより多数の二次データベース（２ＤＢ）から引き出された、タンパク質が属するファミリーに関する情報を組み合わせるコンピュータベースのシステムであって、各々の２ＤＢが異なるモデル化手法により生成されたものであり、少なくとも１つの２ＤＢがタンパク質配列のアラインメントに関するデータを与えるものではなく、前記システムが請求項１ないし請求項２２に述べられた１又はそれより多数の方法を組み入れるものであることを特徴とするシステム。
【請求項２９】
付加的に、タンパク質ファミリーに関する情報を出力するための手段を含む請求項２８に記載のシステム。
【請求項３０】
コンピュータと併せて用いるコンピュータプログラム製品であって、前記コンピュータプログラムが、コンピュータ可読格納媒体と、そこに組み込まれたコンピュータプログラム機構とを備え、前記コンピュータプログラム機構が、要求により、請求項１〜２２に記載されている１つ又はそれより多数の方法に挙げられた工程を実行するように構成されたモジュールを備えることを特徴とするコンピュータプログラム製品。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、異種の二次データベースタンパク質ファミリー情報を用いて、タンパク質配列を一貫して注釈する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
公共ドメインにおいては、公知のタンパク質を、共有される特性に基づいて、進化的に関連付けられるものとして判断されるタンパク質ファミリーに群分けする多数の、かつ、数が増加しつつあるデータベースがある。これらの二次データベース（２ＤＢ）は、ＳＷＩＳＳＰＲＯＴ（ｈｔｔｐ：／／ｃａ．ｅｘｐａｓｙ．ｏｒｇ／ｓｐｒｏｔ）、ＴｒＥＭＢＬ（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｅｂｉ．ａｃ．ｕｋ）、及びＰＤＢ（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｒｃｓｂ．ｏｒｇ．ｐｄｂ）のような一次データベースからタンパク質配列及び構造データを引き出すものである。多くの二次データベースのコンパイラは、公共ドメインにない新規なタンパク質にファミリーメンバシップを割り当てる関連の検索プログラムを利用可能にする。
【０００３】
ＰＥＡＭ（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｓａｎｇｅｒ）、ＰＲＯＳＩＴＥ（ｈｔｔｐ:／／ｃａ．ｅｘｐａｓｙ．ｏｒｇ／ｐｒｏｓｉｔｅ／）、及びＳＣＯＰ（ｈｔｔｐ://ｓｃｏｐ．ｂｒｃ−ｌｍｂ．ｃａｍ．ａｃ．ｕｋ／ｓｃｏｐ）のような幾つかの２ＤＢは、包括的であること、全体に渡るものであること、並びに、ＳＣＯＰの場合においては、公知のタンパク質配列又は公知のタンパク質構造の分野が可能であることを目指している。ＳＭＡＲＴ（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｓｍａｒｔ．ｈｅｉｄｅｌｂｅｒｇ．ｄｅ）のような他のものは、より狭く、特定のタンパク質の部類に焦点を当て、かつより小さいものである。
【０００４】
種々の２ＤＢのコンパイラは、ファミリーを定義するのに最適な特性は何であるかという考えについて、かなり異なる結論に達している。用いられた特性は、特定の配列モチーフ、残留物保存のより一般的なパターンに対する統計的に有意な適合、又は共通の三次元的フォールドを含む。この手法は、各々の２ＤＢ内では一貫性があるが、２ＤＢ間では異なり、関連性について、代替的な手法、及び多くの場合、相補的な観点を提供することになる。
【０００５】
新規な配列又は注釈されていない配列が与えられた場合には、二次データベースのタンパク質ファミリーのメンバシップを示す情報は、極めて価値のあるものとなり、その可能性のある機能及び／又は構造に対して強力な提案を与えることになる。しかしながら、採用される手法の差異のために、この情報についての多くの２ＤＢを識別し、可能であれば確証的な証拠を得ること、及び単に特定の２ＤＢがタンパク質ファミリーをモデル化した方法の特異性のためだけで利用可能な情報を見落すことがないようにすることが重要である。
【０００６】
異なる２ＤＢから引き出された証拠を組み込むのは、簡単なことではない。ＰＲＯＳＩＴＥの正規表現ファミリーのデータベースと関連する正規表現の検索は、正規表現適合の有意性を評価する関連統計をもつものではない。ＳＣＯＰデータベースは、完全に、非演算法によりコンパイルされる（検索プラグラムはない）。検索プログラムが与えられる場合には、多くの場合、検索パラメータがどのように特定されたかについて、ファミリー固有の方法によってコンパイラによって微調整された、或る程度の主観性がある。一般には、タンパク質ファミリーが２ＤＢ間でどのようにモデル化されたかにおける差、及び単一の２ＤＢ内のファミリーの中の検索パラメータの変化は、異なる２ＤＢにおける適合の相対的な有意性の評価を極めて困難にする。
【０００７】
第２の困難は、実施における困難性である。多数の異なる２ＤＢ特有の検索プログラムを単一のシステムに統合することは、複雑でエラーを起こしやすい仕事であり、これらのプラグラムの提供者に対する依存度を望ましくない程度までもつものとなる。
【０００８】
したがって、異なる２ＤＢのファミリーが一貫した方法により組み合わされ、かつ頑強な方法により実施することができる種々のモデル化手法を、単一のモデル化構造内の異なる２ＤＢの中に与える効率的な方法の必要性がある。
【発明の開示】
【０００９】
本発明は、各々が異なるモデル化手法により生成され、少なくとも１つが各ファミリーにおけるタンパク質配列の単一のアラインメントを与えるものではない２又はそれより多数の二次データベース（２ＤＢ）から引き出された、タンパク質が属するファミリーに関する情報を組み合わせる方法を提供するものであり、前述の方法は、
ａ）タンパク質ファミリー情報を二次データベースから抽出し、
ｂ）前述の情報を単一のモデル化インフラストラクチャの中に組み入れる、
工程からなる。
【００１０】
単一のモデル化インフラストラクチャは、プロフィールとも呼ばれる一組の代表的な位置固有のスコアマトリクス（ＰＳＳＭ）であることが好ましい。この方法は、２ＤＢの組の各々における各ファミリーに対して、少なくとも１つのＰＳＳＭを生成するものとなる。
２ＤＢにおいて、どの特定のファミリーにも割り当てられていないか、又は、特定の２ＤＢから全体的に欠落している（例えば、新規な配列の）タンパク質においては、このような配列の特定のタンパク質ファミリーへの注釈は、多数の既存のプロフィール／配列比較プログラムのいずれか１つを用いて、このモデル化インフラストラクチャ内で実行することができ、この例は、ＩＭＰＡＬＡ（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｎｃｂｉ．ｎｌｍ．ｎｉｆ．ｇｏｖ／ＢＬＡＳＴ）である。
プロフィールは、多数の配列のアラインメントにおいて、又は、テンプレートに対する一組の対ごとの配列のアラインメントにおいて、残留物の保存パターンをパラメータ化するのに広く用いられてきた。
【００１１】
Ｎ配列及びＬ列からなる多数のアラインメントの場合には、プロフィールは、２０行（各アミノ酸残留物形式に対して１行）とＬ列とのマトリクスとして構築することができる。所定のアラインメント列及び残留物形式においては、対応するマトリクスのエントリは、その残留物形式に対する背景周波数により除算された、対応するアラインメント列の残留物形式について観察された周波数の対数である。
テンプレートに対する一組の対ごとのＮ配列のアラインメントの場合には、プロフィールは同様に定義されるが、該テンプレートの位置が、アラインメントの列に置き換わる。局所的な対に基づくアラインメントの最も一般的な場合においては、局所的なアラインメントは、テンプレート全体にわたらない可能性があるために、該テンプレートの異なる位置でアラインメントされた配列の組は、該テンプレートに沿って異なることになる。
テンプレートに対する一組の対ごとのアラインメントからプロフィールを計算する頑強な方法は、位置固有の反復的基本局所アラインメント検索ツール（ＰＳＩ−ＢＬＡＳＴ）（核酸Ｒｅｓ、１９９７年９月１日、２５（１７）：２２８９−３４０２の一部として導入された。この方法は、ここではＰＳＩ−ＢＬＡＳＴ方法と呼ばれる。これは十分に確立されたものである。ＰＳＩ−ＢＬＡＳＴ方法の主要な革新は、プロフィールスコアを、テンプレートに対する局所アラインメントが該テンプレートの全体にわたって延びない状況に、適当に調整する手順を含むことであった。
【００１２】
適当なアラインメントを与える２ＤＢの特定の限定されたサブセットに適用されるＰＳＩ−ＢＬＡＳＴ方法の幾つかの実施は、公然と利用可能なものになった。例えば、ＮＣＢＩは、ＰＦＡＭ及びＳＭＡＲＴにより与えられるアラインメントから計算されたプロフィールを含む保存ドメインデータベース（ＣＤＤ）（核酸Ｒｅｓ．２００２年。第３０巻、Ｎｏ．１、２８１−２８３）を与える。ＰＥＡＭ及びＳＭＡＲＴの両方は、各タンパク質ファミリーに属するものとして考えられるタンパク質配列の単一のアラインメントを与える。ＣＤＤは、したがって、１つ以上の二次データベースからデータを統合して、結果を、単一のＰＳＳＭをベースとしたモデル化インフラストラクチャにより示す。
しかしながら、本発明の方法により充足される懸案の問題は、どんなアラインメント情報、及び／又は、アラインメント情報の種類が与えられたかに関係なく、異なる２ＤＢにより示される情報からプロフィールを生成し、したがって、現在公然と利用可能な２ＤＢ内に存在する情報及び手法のより広範にわたる多様性を獲得することである。
本方法の主要な新規性は、単一のモデル化インフラストラクチャ内の２つ又はそれより多数の２ＤＢから情報を導くことであり、ここでは、２ＤＢの少なくとも１つからの情報は、代表的なプロフィールを計算するのに直接用いることができる各ファミリーにおけるタンパク質配列の如何なる単一のアラインメントも与えることはない。具体的には、ＰＥＡＭ、ＳＭＡＲＴ、及び／又はＬＯＡＤの２ＤＢのみにより与えられるアラインメントから計算されたプロフィールと、他の２ＤＢからの情報を組み込まないものとを組み合わせる方法は、放棄される。
【００１３】
本発明の一態様においては、分析に好適な２ＤＢは、配列モチーフ又は残留物パターンを含むが、アラインメントはないメンバ配列内のメンバ配列及び／又は領域を識別する情報を含む。
本発明のこの態様は、
ａ）２ＤＢにおけるメンバ配列からタンパク質ファミリーの特徴的な配列モチーフを含む領域を切り取り、
ｂ）メンバ配列から或る領域をテンプレートとして選択し、
ｃ）対ごとの局所アラインメントアルゴリズムを用いて、他のメンバ配列からの領域をテンプレートに対してアラインメントし、
ｄ）タンパク質ファミリーについての代表的な特性を生成する、
工程を含む方法を提供する。
工程（ａ）では、２ＤＢにおける各ファミリーにおいて、特定のファミリーと関連する述べられたモチーフ又はパターンを含む領域が各メンバ配列から切り取られる。工程（ｂ）のアルゴリズムでは、このように生成された断片の組からの１つの断片が、テンプレート配列として選択される。どの断片をテンプレートとして用いるかについての選択は、コンテクスト特有のものであるが、しかしながら、この原理は、ファミリーに典型的な断片を全体として選択することである。例えば、異常に短い断片は典型的なものではない。残りの断片は、次に、例えば、スミス−ウォーターマンアルゴリズム（スミス及びウォーターマン、（１９８１）Ｊ  Ｍｏｌ  Ｂｉｏｌ、１４７：１９５−１９７）のような対に基づく局所アラインメントを用いて工程（ｃ）によりアラインメントされる。工程（ｄ）では、この方法により生成された一組の対に基づくアラインメントが、例えば、ＰＳＩ−ＢＬＡＳＴ方法を用いて、代表的なプロフィールを生成するように用いられる。
【００１４】
例示的な適用例として、正規表現パターンを用いてモデル化されたタンパク質ファミリーをもつＰＲＯＳＩＴＥデータベースのサブセットを考える。アラインメントはこれらのファミリーには与えられない。ＰＲＯＳＩＴＥにより配布されたデータベースファイルは、むしろ、各ファミリーについて、ａ）ファミリーと関連する正規表現パターン、及びｂ）ＳＷＩＳＳＰＲＯＴデータベースにおける配列に対応するメンバ配列識別子のリストを含むエントリを含む。さらに、メンバ配列リストにおける各々の識別子は、該配列がＰＲＯＳＩＴＥのコンパイラによってファミリーの「真に肯定的な」ファミリーメンバになるものとして判断されたがどうかを示すクォリファイアをもつ。
ここではＰＲＯＳＩＴＥの正規表現のファミリーに対して用いられることが好ましいアルゴリズムは、ＰＲＯＳＩＴＥエントリにおいて「真に肯定的な」として示されたＳＷＩＳＳＰＲＯＴから抽出されたメンバ配列にのみ基づくアラインメントを構築することである。このような各々の配列においては、正規表現の検索は、正規表現に適合する領域の初め及び終わりの残留物を配置するものとされる。各々の領域は、正規表現の前後に位置づけた多数の側面残留物と併せて、配列断片を生成するように切り取られる。約１５の側面残留物は、正規表現に基づいてＰＲＯＳＩＴＥファミリーに対して生成された、短いものであることが多い断片のアラインメントを助けることができるが、適合領域がより長いものである場合には、より小さな数も２ＤＢコンテクストに適当になる。約１５の（又は、適合領域が配列の最初の及び最後の残留物からの１５以内の残留物内にある場合には、１５までの出来るだけ多くの）側面残留物が取られることが好ましい。ＰＲＯＳＩＴＥエントリにおいて第１に挙げられたメンバ配列識別子からの第１の断片は、次に、テンプレートとして選択され、該断片の残留物は、好ましくはＢＬＡＳＴＰ局所ギャップ化アラインメントアルゴリズム（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｎｃｂｉ．ｎｌｍ．ｎｉｈ．ｇｏｖ）を用いて、これにアラインメントされる。
【００１５】
本発明のこの態様においては、この方法の工程ａ）は、
ｉ）タンパク質ファミリーの特性である正規表現に適合するメンバ配列の領域における初め及び終わりの残留物を識別し、
ｉｉ）前述の領域を、正規表現の前後に位置づけた有限の数の側面残留物と併せて切り取って、配列断片を生成する、
工程を含むことが好ましく、工程ｂ）においては、ＰＲＯＳＩＴＥエントリにおけるメンバ配列識別子からの断片は、テンプレートとして選択される。
この方法は、ＰＳＳＭ形式の代表的なプロフィールを計算するのに適当な、テンプレート配列に対する一組の対ごとの局所アラインメントを生成する。このアルゴリズムは、含まれる配列モチーフ又は残留物パターンに基づいて、どの２ＤＢ群分け配列にも適用可能である。
【００１６】
本発明のさらに別の態様においては、分析に好適な２ＤＢは、隠れマルコフモデル、又は同様な残留物用途の位置依存パラメータ化をもたらし、アラインメントはしない。
隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）は、位置依存残留物用途及び位置依存ギャップ化傾向のパターンを、所定のタンパク質であるか又はタンパク質ドメインファミリーに対してコード化する。例えば、ＨＭＭは、ＰＥＡＭデータベース（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｓａｎｇｅｒ．ａｃ．ｕｋ）により与えられる。密接に関連する一般化プロフィール（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｉｓｒｅｃ．ｉｓｂ−ｓｉｂ．ｃｈ／ｐｒｏｆｉｌｅ／ｐｒｏｆｉｋｅ．ｈｔｍｌ）は、ＰＲＯＳＩＴＥにより与えられる。
プロフィールの隠れマルコフモデルは、各々の個々の配列を単一のモデルに対してアラインメントすることにより、多数のアラインメントを定める。このモデルは、ドメインのコンセンサス位置を表す多数の「適合」状態を含む。ドメインの「コンセンサス配列」は（一般には）、適合状態と完全に一致する。コンセンサスに対する削除は、適合状態ではなく「削除状態」を通過し、コンセンサスに対する挿入は、２つの適合状態間の「挿入状態」を通過する。
【００１７】
本発明のこの態様は、
ａ）タンパク質ファミリーに対する適合状態の配列をテンプレート配列として指定し、
ｂ）適当なＨＭＭ／配列、又はジェネラライズド・プロフィール／配列比較ソフトウェアを用いてメンバ配列をモデルに対してアラインメントし、
ｃ）ｂ）において生成されたアラインメントを、指定されたテンプレートとメンバ配列との間の対ごとのアラインメントとして処理し、
ｄ）工程ｃ）で生成されたアラインメントの組を用いて、タンパク質ファミリーについての代表的なプロフィールを計算する、
工程を含む方法を提供する。
ここで用いられることが好ましいアルゴリズムは、タンパク質ファミリーのメンバ配列をもつＨＭＭ又はジェネラライズド・プロフィールのアラインメントを生成するように、２ＤＢにより与えられるもののようなアラインメントソフトウェアを用いる。適合状態の配列は、テンプレート配列とされる。アラインメントを、テンプレートにより、メンバ配列の対ごとのアラインメントとして処理すると、アラインメントの組は、代表的なプロフィールを計算するように用いられることになる。
この方法により定められたテンプレートは、実際の配列ではなく、ＨＭＭ又は一般化プロフィールと関連するコンセンサス配列である。したがって、アルゴリズムにおける変形態様は、配列の適合状態ではなく、テンプレートを定める特定のメンバ配列を用いることである（以下参照）。
【００１８】
例示的な適用例として、タンパク質ファミリーがＰＲＯＳＩＴＥの一般化プロフィールを用いてモデル化されたＰＲＯＳＩＴＥデータベースのサブセットを考える。これらのファミリーに対しては、アラインメントされない。ＰＲＯＳＩＴＥにより配布されるデータベースファイルには、各プロフィールのファミリーに対して、ａ）ＰＲＯＳＩＴＥ一般化プロフィール、及びｂ）ＳＷＩＳＳＰＲＯＴデータベースにおける配列に対応するメンバ配列識別子のリストを含むエントリを含む。メンバ配列リストにおける各識別子は、該配列がＰＲＯＳＩＴＥのコンパイラによってファミリーの「真に肯定的な」ファミリーメンバになるものとして判断されたかどうかを示すクォリファイアをもつ。
このアルゴリズムは、ＰＲＯＳＩＴＥエントリにおいて「真に肯定的な」として示されたＳＷＩＳＳＰＲＯＴから抽出されたメンバ配列にのみ基づくアラインメントを構築するものである。このような各々の配列においては、一般化プロフィールの検索及び２ＤＢ（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｉｓｒｅｃ．ｉｓｂ−ｓｉｂ．ｃｈ／ｓｏｆｔｗａｒｅ／）により与えられるもののようなアラインメントプログラムを用いて、対応する一般化プロフィールと配列とを比較して、該配列の残留物がプロフィールの適合状態の配列と一致するアラインメントを生成する。これらのアラインメントは、必ずしも、プロフィールの適合状態の配列全体にわたって延びる必要はなく、したがって、本質的に局所的なものである。
プロフィールの適合状態の配列をテンプレートとすると、このように生成された対に基づくアラインメントの組は、ＰＳＳＭ形式の代表的なプロフィールを計算するのに用いられる。
【００１９】
このアルゴリズムにおける変形態様は、プロフィールの適合状態の配列ではなく、ファミリーの実際のメンバ配列を用いてテンプレートを定めることである。この場合においては、テンプレートは、最高のアラインメントスコアを受け取るメンバ配列のアラインメントされた領域として選択されるものとなる。プロフィールの適合状態の配列とメンバ配列との間の他のすべてのアラインメントは、以下のように、テンプレート配列とメンバ配列との間のアラインメントに変換される。
第１に、テンプレートの残留物がアラインメントされるプロフィールの適合状態の組が識別されるべきである。同様に、他のすべてのアラインメントにおいては、すべてのアラインメントされた残留物は、特定のプロフィール適合状態と一致する。この状態が、次に、テンプレートの残留物と一致する場合には、２つの残留物（メンバ配列及びテンプレート）は、アラインメントされたものとして定められる。或いは、テンプレート配列は、この点でギャップ化され、メンバ配列の残留物が挿入物として現れる。
このことは、ＰＳＳＭ形式の代表的なプロフィールを計算するのに適当な、テンプレート配列に対する対ごとの局所アラインメントの組を与える。
【００２０】
本発明のさらに別の態様においては、分析に好適な２ＤＢは、各ファミリーに対して、単一のアラインメントではなく、２つ又はそれより多数の部分的なアラインメントブロックの組を与えるものとなる。
これらのような２ＤＢにおいては、２ＤＢコンパイラは、メンバ配列の組に共通の２又はそれより多数の保存された領域内の残留物の用途パターンを獲得するように試みてきた。これらの領域について独立にアラインメントを与えるが、アラインメントされた領域を連結する保存の少ない区域に与えられるアラインメント情報は、意図的に与えられない。したがって、アラインメント情報は与えられるが、保存された領域の結合を表すプロフィールを構築するのに適当な如何なる単一のアラインメントはない。
ＰＲＩＮＴＳデータベース（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｂｉｏｉｎｆ．ｍａｎ．ａｃ．ｕｋ／ｄｂｂｒｏｗｓｅｒ／ＰＲＩＮＴＳ）は、この手法に続くものである。各々のアラインメントされたブロックは、保存された領域又は「モチーフ」を表す。一組のアラインメントされたブロックは、「フィンガプリント」と呼ばれる。配列データベースを検索するのために、各々のアラインメントされたブロックに対して引き出されたプロフィールは、典型的にはかなり短く、したがって、独立しては、統計的には影響を受けるものではないが、この手法は、異なるモチーフにおける証拠を組み合わせ、適合がフィンガプリントのすべてのモチーフに対して独立して検出された場合には、重要な全体の適合を割り当てることにより、高感度を生成することができる。
【００２１】
本発明のこの態様は、
ａ）プロフィールを、独立して、各々のアラインメントブロックから生成し、
ｂ）工程ａ）で生成された個々のプロフィールを順序付け、このプロフィールの間に多数の対数オッズ比ゼロの列を挿入して、アラインメントされた領域の間隔を反映し、したがって、タンパク質ファミリーに対する代表的なプロフィールを生成する、
工程を含む方法を提供する。
本発明のこの態様において用いられることが好ましいアルゴリズムは、各々のアラインメントブロックに対して、独立して、ＰＳＩ−ＢＬＡＳＴ方法のようなアラインメント方法を適用し、次に、このように生成された個々のプロフィールを、正しい順序で組み合わせて、これらの間に多数の対数オッズ比ゼロの列を挿入して、アラインメントされた領域の間隔を反映することである。
ＩＭＰＡＬＡのような標準的な「配列に対するプロフィール」の比較アルゴリズムと併せて用いられる場合には、この方法により構築されたプロフィールは、ａ）個々のアラインメントブロックと適合する領域をもつ配列の識別を可能にし、ｂ）ペナルティなしで連結する領域にわたるアラインメントを可能にし、かつｃ）完全なアラインメントにおけるアラインメントスコアが個々のブロックにおけるアラインメントスコアの合計になり、このようにして該アラインメントブロックの結合における証拠を組み合わせる。
【００２２】
ＰＲＩＮＴＳは、各ファミリーに対して、ａ）メンバ配列識別子のリスト、及びｂ）一組のアラインメントブロックを含むエントリを含むデータベースファイルを与える。１モチーフ当たり１つの（ギャップ化されていない）アラインメントブロックがあり、これは、対応する保存されたものと適合するメンバ配列セグメントで構成される。各々のメンバ配列においては、さらに、ファイルは、モチーフ間の距離の組、すなわち、各々のメンバ配列におけるアラインメントセグメント間の残留物の数を与える。
ここで用いられることが好ましいアルゴリズムは、各々のアラインメントブロックについて独立にプロフィールを構築し、各々の場合において、ＰＲＩＮＴＳエントリで第１に挙げられた配列からのセグメントをテンプレートとするものである。このように生成されたプロフィールは、次に、単一の代表的なプロフィールに連鎖状にされ、これらの間には多数の対数オッズ比ゼロの列が挿入され、挿入された数の組は、この第１の挙げられたメンバ配列に対して述べられたモチーフ間の残留物の数に等しい。
このようなアルゴリズムは、各ファミリーに対して１つより多いアラインメントブロックを与えるどの２ＤＢにも適用可能であり、アラインメントブロック間の間隔にデータを与える。
【００２３】
本発明のさらに別の態様においては、分析に好適な２ＤＢは、タンパク質の群分けを与えるものであるが、ここでは、各々の群におけるタンパク質配列の中の配列レベルにおいて共有される特性を識別する試みは行わない。
本発明のこの態様は、
ａ）検索／アラインメントアルゴリズムを用いて、メンバ配列と他のタンパク質配列との間の対ごとのアラインメントの組を、２ＤＢにおける各メンバ配列に対して取得し、
ｂ）２ＤＢにおけるメンバ配列のタンパク質ファミリーを代表する対ごとのアラインメントの組からプロフィールを生成する、
工程を含む方法を提供する。
この場合に用いられることが好ましいアルゴリズムは、群分けとは関係なく、公共配列の大きなデータベースにわたる自動化検索において高い有意性の適合を有するものとして識別される他の配列をもつ一組の対ごとのアラインメントから、すべての２ＤＢ配列に対するプロフィールを生成するものである。この方法により、２ＤＢにおける各々の群は、１メンバタンパク質配列当たり１つのプロフィールの群と関連付けられる。
プロフィールのインフラストラクチャ内に含まれたとき、ファミリーの注釈は、該ファミリーと関連するプロフィールの組のいずれか１つの適合するものがある場合はいつでも、いずれかのデータベース配列に割り当てることができる。
このアルゴリズムを適用することができる２ＤＢの例は、三次元的構造及び可能性のある進化的な関係性についての専門家による判断に基づいて、階層状に、タンパク質ドメインを群分けするＳＣＯＰデータベース（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｍｒｃ−ｌｍｂ．ｃａｍ．ａｃ．ｕｋ／ｓｃｏｐ）である。配列レベルでは、その同様性に関する情報はなく、アラインメントは与えられない。ＳＣＯＰドメインに対応する配列は、ＡＳＴＲＡＬデータベース（ｈｔｔｐ：／／ａｓｔｒａｌ．ｓｔａｎｆｏｒｄ．ｅｄｕ）に与えられ、同じ群分けを受け継ぐ。
【００２４】
このアルゴリズムは、どの２ＤＢにも適用可能であるが、群分けの情報だけが与えられている２ＤＢの場合に最も有益に適用される。結果は、各ファミリーに対して１つ又はそれより多数の代表的なプロフィールの組になる。アルゴリズムを適用できる別の現在利用可能なデータベースは、ＣＡＴＨデータベース（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｂｉｏｃｈｅｍ．ｕｃｌ．ａｃ．ｕｋ／ｃａｔｈ）である。
本発明のさらに別の態様においては、少なくとも２つの２ＤＢから引き出されたタンパク質ファミリーに関する情報を含むデータベースが与えられ、少なくとも１つの２ＤＢはタンパク質配列のアラインメントに関するデータを与えない。前述のデータベースは、上述された１つ又はそれより多数のいずれかの方法を用いて生成されることが好ましい。前述のデータベースは、少なくとも３つの２ＤＢ、好ましくは少なくとも４つ、５つ、６つ、７つ、８つ、９つ、１０、１１、１２、１３、１４、１５、１６、又はそれより多数の２ＤＢから引き出されたタンパク質ファミリーに関する情報を組み入れるものであることが好ましい。ここに与えられる好適な２ＤＢの例、及び好ましい例は、ＰＦＡＭ（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｓａｎｇｅｒ．ａｃ．ｕｋ）、ＰＲＯＳＩＴＥ（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｅｘｐａｓｙ．ｃｈ）、ＳＣＯＰ（ｈｔｔｐ：／／ｓｃｏｐ．ｍｒｃ−ｌｍｂ．ｃａｍ．ａｃ．ｕｋ／ｓｃｏｐ）、ＳＭＡＲＴ（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｓｍａｒｔ．ｈｅｉｄｅｌｂｅｒｇ．ｄｅ）、ＰＲＩＮＴＳ（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｂｉｏｉｎｆ．ｍａｎ．ａｃ．ｕｋ／ｄｂｂｒｏｗｓｅｒ／ＰＲＩＮＴＳ）、及びＣＡＴＨ（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｂｉｏｃｅｍ．ｕｃｌ．ａｃ．ｕｋ／ｃａｔｈ）を含む。
【００２５】
本発明のさらに別の態様においては、上述の本発明の態様のいずれか１つによる方法を実行するようにされたコンピュータ装置が与えられる。
本発明の好ましい実施形態においては、前述のコンピュータ装置は、タンパク質配列に関するデータを格納するようにされたメモリ手段を組み入れるプロセッサ手段と、複数のタンパク質配列に関するデータを入力する手段と、上述の方法のいずれか１つを実行するようにされ、かつ、少なくとも１つが、タンパク質配列のアラインメントに関するデータを与えないものである少なくとも２つの２ＤＢから引き出されたタンパク質ファミリーに関する情報を出力するようにされた前述のコンピュータメモリに格納されたコンピュータのソフトウェア手段とを含む。
本発明は、さらに、２つ又はそれより多数の二次データベース（２ＤＢ）から引き出された、タンパク質が属するファミリーに関する情報を組み合わせるコンピュータをベースとしたシステムを提供し、各々の２ＤＢは、異なるモデル化手法により生成されるものであり、少なくとも１つの２ＤＢはタンパク質配列のアラインメントに関するデータを与えず、前述のシステムは上に概説された方法の１つ又はそれより多数を組み入れる。
好ましくは、前述のシステムは、前述のタンパク質ファミリーの特性であるメンバ配列における配列モチーフを識別することにより、メンバ配列を特定のタンパク質ファミリーに対して割り当てる少なくとも１つの２ＤＢと、残留物用途の隠れマルコフモデルその他の位置依存パラメータ化を与えることにより、メンバ配列を特定のタンパク質ファミリーに割り当てる少なくとも１つの２ＤＢ、各タンパク質ファミリーについて保存された領域を定める２つ又はそれより多数の部分的なアラインメントブロックを与える少なくとも１つの２ＤＢと、タンパク質の群分けを与える少なくとも１つの２ＤＢとを組み込むものであるが、各々の群のタンパク質配列の中の配列レベルで共有される特性を識別する試みはなされない。
このようなシステムは、タンパク質ファミリーに関する出力情報のための手段を含むことが好ましいものとする。
【００２６】
本発明のこの態様のシステムは、中央処理装置、要求を入力する入力装置、出力装置、メモリ、及び該中央処理装置、該メモリ、該入力装置、及び該出力装置を連結する少なくとも１つのバスを含むことができる。メモリは、要求により、上述の本発明の１つ又はそれより多数の方法に挙げられた工程を実行するように構成されたモジュールを格納する。
本発明のこれらの実施形態の装置及びシステムにおいては、データは、メモリ又はディスクドライブのような局所的な場所から、或いは、インターネットのようなネットワーク上でアクセスされる遠隔場所から配列データをダウンロードすることにより入力することができる。データは、必要であれば、キーボードにより入力することができる。
組み合わされた情報は、利便性あるフォーマットにより、例えば、プリンタ、ワードプロセシングプログラム、グラフィック視認プログラム、スクリーン表示装置、又は好ましくはデータベースに出力することができる。他の利便性あるフォーマットは、当業者に明らかであろう。
【００２７】
本発明のさらに別の態様においては、コンピュータと併せて用いるコンピュータプログラム製品が提供され、前述のコンピュータプログラムは、コンピュータ可読格納媒体と、そこに組み込まれたコンピュータプログラム機構とを備え、該コンピュータプログラム機構は、要求により、上述の本発明の１つ又はそれより多数の方法に挙げられた工程を実行するように構成されたモジュールを備える。
ここで、前述のプロフィールを生成する一組の新規なアルゴリズムは、これらの適用例の実施例により続けられる。当業者であれば、細部についての修正は、本発明の範囲から離れることなく行うことができることを理解するであろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２８】
実施例１：前述のタンパク質ファミリーの特性であるメンバ配列において配列モチーフを識別することにより、該メンバ配列を特定のタンパク質ファミリーに割り当てる２ＤＢについて。
一般には、２ＤＢにおける各ファミリーにおいては、述べられたモチーフ又はパターンを含む領域は、各メンバ配列から切り取られる。このように生成された断片の組からの１つの断片は、テンプレート配列として選択され、残りの断片は、スミス−ウォーターマンアルゴリズムを用いてこれにアラインメントされる。この方法により生成された対ごとのアラインメントの組は、次に、ＰＳＩ−ＢＬＡＳＴ方法に直接用いられて、代表的なプロフィールを生成する。
特に、正規表現パターンを用いてタンパク質ファミリーがモデル化されたＰＲＯＳＩＴＥデータベースのサブセットを考える。これらのファミリーには如何なるアラインメントも与えられていない。むしろ、ＰＲＯＳＩＴＥにより配布されたデータベースファイルは、各ファミリーについて、ａ）ファミリーに関連する正規表現パターンと、ｂ）ＳＷＩＳＳＰＲＯＴデータベースにおける配列に対応するメンバ配列識別子のリストとを含むエントリを含む。さらに、メンバ配列リストにおける各識別子は、該配列がＰＲＯＳＩＴＥのコンパイラによってファミリーの「真に肯定的な」ファミリーメンバになるものとして判断されたかどうかを示すクォリファイアを運ぶ。
【００２９】
ＰＲＯＳＩＴＥの正規表現ファミリーに対するアルゴリズムは、ＰＲＯＳＩＴＥエントリにおいて「真に肯定的な」として示されたＳＷＩＳＳＰＲＯＴから抽出されたメンバ配列にのみ基づくアラインメントを構築することである。このような各配列においては、正規表現の検索は、正規表現に適合する領域の初め及び終わりの残留物を配置するものとされる。各々の領域は、正規表現の前後に位置づけた１５（又は、適合領域が配列の最初の及び最後の残留物からの１５以内の残留物内にある場合には、１５までの出来るだけ多く）の側面残留物と併せて、配列断片を生成するように切り取られる。ＰＲＯＳＩＴＥエントリにおける第１に挙げられたメンバ配列識別子からの第１の断片は、テンプレートとして選択され、ＰＲＯＳＩＴＥエントリにおいて第１に挙げられたメンバ配列識別子からの第１の断片は、次に、テンプレートとして選択され、残留物は、ＢＬＡＳＴＰ局所ギャップ化アラインメントアルゴリズム（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｎｃｂｉ．ｎｌｍ．ｎｉｈ．ｇｏｖ）を用いて、これにアラインメントされる。
このことは、プロフィールを計算するのに適当なテンプレート配列に対する一組の対ごとの局所アラインメントを生成する。
このアルゴリズムは、含まれる配列モチーフ又は残留物パターンに基づくいずれかの２ＤＢ群分け配列に適用可能である。
【００３０】
実施例２：隠れマルコフモデル又は残留物用途の同様の位置依存パラメータ化を与えるがアラインメントは与えない、２ＤＢのためのテンプレートに対する一組の対ごとのアラインメントを生成するアルゴリズム。
一般には、このアルゴリズムは、ＨＭＭ又は一般化プロフィールとファミリーのメンバ配列とのアラインメントを生成するように２ＤＢにより与えられるアラインメントソフトウェアを用いるものである。適合状態の配列は、テンプレート配列とされる。アラインメントを、テンプレートにより、メンバ配列の対ごとのアラインメントとして処理すると、アラインメントの組は、代表的なプロフィールを計算するように用いられることになる。
具体的には、タンパク質ファミリーがＰＲＯＳＩＴＥの一般化プロフィールを用いてモデル化されたＰＲＯＳＩＴＥデータベースのサブセットを考える。これらのファミリーに対しては、如何なるアラインメントもされていない。ＰＲＯＳＩＴＥにより配布されるデータベースファイルには、各プロフィールのファミリーに対して、ａ）ＰＲＯＳＩＴＥ一般化プロフィール、及びｂ）ＳＷＩＳＳＰＲＯＴデータベースにおける配列に対応するメンバ配列識別子のリストを含むエントリを含む。メンバ配列リストにおける各識別子は、該配列がＰＲＯＳＩＴＥのコンパイラによってファミリーの「真に肯定的な」ファミリーメンバになるものとして判断されたがどうかを示すクォリファイアをもつ。
【００３１】
このアルゴリズムは、ＰＲＯＳＩＴＥエントリにおいて「真に肯定的な」として示されたＳＷＩＳＳＰＲＯＴから抽出されたメンバ配列にのみ基づくアラインメントを構築するものである。このような各々の配列においては、一般化プロフィールの検索及びアラインメントプログラム（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｉｓｒｅｃ．ｉｓｂ−ｓｉｂ．ｃｈ／ｓｏｆｔｗａｒｅ／）を用いて、対応する一般化プロフィールと配列とを比較して、該配列の残留物がプロフィールの適合状態の配列と一致するアラインメントを生成する。これらのアラインメントは、必ずしも、プロフィールの適合状態の配列全体にわたって延びる必要はなく、したがって、本質的に局所的なものである。
プロフィールの適合状態の配列をテンプレートとすると、このように生成された対ごとのアラインメントの組は、ＰＳＳＭ形式の代表的なプロフィールを計算するのに用いられる。
このアルゴリズムにおける変形態様は、プロフィールの適合状態の配列ではなく、ファミリーの実際のメンバ配列を用いてテンプレートを定めることである。
【００３２】
この場合においては、テンプレートは、最高のアラインメントスコアを受け取るメンバ配列のアラインメントされた領域として選択される。プロフィールの適合状態とメンバ配列との間の他のすべてのアラインメントは、以下のように、テンプレート配列とメンバ配列との間のアラインメントに変換される。
第１に、テンプレートの残留物がアラインメントされるプロフィールの適合状態の組が識別される。同様に、他のすべてのアラインメントにおいては、すべてのアラインメントされた残留物は、特定のプロフィール適合状態と一致する。この状態が、次に、テンプレートの残留物と一致する場合には、２つの残留物（メンバ配列及びテンプレート）は、アラインメントされたものとして定められる。或いは、テンプレート配列は、この点でギャップ化され、メンバ配列の残留物は挿入物として現れる。
このことは、ＰＳＳＭ形式の代表的なプロフィールを計算するのに適当な、テンプレート配列に対する対ごとの局所アラインメントの組をもたらす。
【００３３】
実施例３：各ファミリーに対して単一のアラインメントではなく２つ又はそれより多数のアラインメントブロックの組を与える２ＤＢのためのアルゴリズム。
この場合においては、２ＤＢコンパイラは、メンバ配列の組に共通の２つ又はそれより多数の保存された領域内の残留物の用途パターンを獲得するように試みた。これらの領域について独立にアラインメントを与えるが、アラインメントされた領域を連結する保存の少ない区域に与えられるアラインメント情報は、意図的に与えられない。したがって、アラインメント情報は与えられるが、保存された領域の結合を表すプロフィールを構築するのに適当な如何なる単一のアラインメントもない。
ＰＲＩＮＴＳデータベース（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｂｉｏｉｎｆ．ｍａｎ．ａｃ．ｕｋ／ｄｂｂｒｏｗｓｅｒ／ＰＲＩＮＴＳ）は、この手法に続くものである。ここでは、各々のアラインメントされたブロックは、保存された領域又は「モチーフ」を表す。一組のアラインメントされたブロックは、「フィンガプリント」と呼ばれる。配列データベースを検索するために、各々のアラインメントされたブロックに対して引き出されたプロフィールは、典型的にはかなり短く、したがって、独立しては、統計的には影響を受けるものではないが、この手法は、異なるモチーフにおける証拠を組み合わせ、適合がフィンガプリントのすべてのモチーフに対して独立して検出された場合には、重要な全体の適合を割り当てることにより、高感度を得ることができる。
このアルゴリズムは、ＰＳＩ−ＢＬＡＳＴ方法のような方法を、各アラインメントブロックに対して独立して適用し、次に、このように生成された個々のプロフィールを、正しい順序で組み合わせて、これらの間に多数の対数オッズ比ゼロの列を挿入して、アラインメントされた領域の間隔を反映することである。
【００３４】
ＩＭＰＡＬＡのような標準的な、配列に対するプロフィールの比較アルゴリズムと併せて用いられる場合には、この方法により構築されたプロフィールは、ａ）個々のアラインメントブロックと適合する領域をもつ配列の識別を可能にし、ｂ）ペナルティなしで連結する領域にわたるアラインメントを可能にし、かつｃ）完全なアラインメントにおけるアラインメントスコアが個々のブロックにおけるアラインメントスコアの合計になり、このようにして該アラインメントブロックの結合における証拠を組み合わせる。
ＰＲＩＮＴＳは、各ファミリーに対して、ａ）メンバ配列識別子のリスト、及びｂ）一組のアラインメントブロックを含むエントリを含むデータベースファイルを与える。１つのモチーフ当たり１つの（ギャップ化されていない）アラインメントブロックがあり、これは、対応する保存されたものと適合するメンバ配列セグメントで構成される。各メンバ配列においては、さらに、ファイルは、モチーフ間の距離の組、すなわち、各メンバ配列におけるアラインメントセグメント間の残留物の数を与える。
このアルゴリズムは、各アラインメントブロックについて独立にプロフィールを構築し、各々の場合において、ＰＲＩＮＴＳエントリで第１に挙げられた配列からのセグメントをテンプレートとするものである。このように生成されたプロフィールは、次に、単一のプロフィールに連鎖状にされ、これらの間には多数の対数オッズ比ゼロの列が挿入され、挿入された数の組は、この第１の挙げられたメンバ配列に対して述べられたモチーフ間の残留物の数に等しい。
このようなアルゴリズムは、各ファミリーに対して１つより多いアラインメントブロックを与えるどの２ＤＢにも適用可能であり、アラインメントブロック間の間隔にデータを与える。
【００３５】
実施例４：タンパク質の群分けは与えるが、アラインメント情報は与えない２ＤＢのためのアルゴリズム。
この場合においては、２ＤＢは、タンパク質の群分けは与えるが、各群におけるタンパク質に対する配列の中の配列レベルにおいて共有される特性の識別する試みはない。
プロフィールのインフラストラクチャ内に含まれると、ファミリーの注釈は、該ファミリーと関連するプロフィールの組のいずれか１つの適合するものがある場合はいつでも、いずれかのデータベース配列に割り当てることができる。
このアルゴリズムを適用することができる２ＤＢの例は、三次元的行動及び可能性のある進化的な関係性についての専門家による判断に基づいて、階層状に、タンパク質ドメインを群分けするＳＣＯＰデータベース（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｍｒｃ−ｌｍｂ．ｃａｍ．ａｃ．ｕｋ／ｓｃｏｐ）である。配列レベルでは、その同様性についての情報はなく、如何なるアラインメントも与えられない。ＳＣＯＰドメインに対応する配列は、ＡＳＴＲＡＬデータベース（ｈｔｔｐ：／／ａｓｔｒａｌ．ｓｔａｎｆｏｒｄ．ｅｄｕ）に与えられ、同じ群分けを受け継ぐ。
このアルゴリズムは、どの２ＤＢにも適用可能であるが、群分けの情報だけが与えられている２ＤＢの場合に最も有益に適用される。結果は、各ファミリーに対して１つ又はそれより多数の代表的なプロフィールの組になる。アルゴリズムを現在適用できる別のデータベースは、ＣＡＴＨデータベース（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｂｉｏｃｈｅｍ．ｕｃｌ．ａｃ．ｕｋ／ｃａｔｈ）である。
【国際調査報告】
2005513623.tif 000002
2005513623.tif 000003