(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
機能既知のタンパク質の立体構造と機能未知のタンパク質の立体構造に基づいて機能未知のタンパク質の機能を識別するタンパク質機能識別装置であって、
機能既知のタンパク質としての複数のレセプタの立体構造を記憶するレセプタ記憶部と、
複数のリガンドの立体構造を記憶するリガンド記憶部と、
前記複数のレセプタの立体構造及び前記複数のリガンドの立体構造に基づき、機能識別のための教師データとして、機能既知である複数のレセプタの各々について、各レセプタが前記複数のリガンドとそれぞれドッキングするときの複数の形状相補性評価値を算出すると共に前記各レセプタの電荷情報を算出する教師データ生成部と、
機能未知タンパク質の立体構造を入力する未知タンパク質入力部と、
前記機能未知タンパク質の立体構造及び前記複数のリガンドの立体構造に基づき、機能識別のための識別入力データとして、前記機能未知タンパク質が前記複数のリガンドとそれぞれドッキングするときの複数の形状相補性評価値を算出すると共に前記機能未知タンパク質の電荷情報を算出する識別入力データ生成部と、
前記教師データを学習して前記機能未知タンパク質の機能を識別する学習識別部とを備え、前記学習識別部は、機能が共通する複数のレセプタにおける、前記複数のリガンドとのドッキングの前記複数の形状相補性評価値及び前記電荷情報の類似性に基づいて、前記複数の形状相補性評価値及び前記電荷情報が前記機能未知タンパク質と類似するレセプタの機能を求めることにより、前記機能未知タンパク質の機能を識別し、
前記教師データ生成部は、各レセプタの立体構造と各リガンドの立体構造の組合せに対して、両立体表面の凹凸を合わせるドッキングシミュレーションを行って、両立体表面の凹凸がどの程度合っているかを表す形状相補性評価値を算出し、前記識別入力データ生成部は、前記機能未知タンパク質の立体構造と各リガンドの立体構造の組合せに対して前記ドッキングシミュレーションを行って前記形状相補性評価値を算出し、
前記教師データ生成部及び前記識別入力データ生成部は、前記ドッキングシミュレーションの前にタンパク質の立体構造からタンパク質表面を特定する処理を行い、前記タンパク質表面の厚みが調整可能であり、
前記教師データ生成部及び前記識別入力データ生成部により算出される前記電荷情報は、前記各レセプタ又は前記機能未知タンパク質であるタンパク質の全体の全電荷と表面の全電荷の差分を含むことを特徴とするタンパク質機能識別装置。
【請求項２】
機能既知のタンパク質の立体構造と機能未知のタンパク質の立体構造に基づいて機能未知のタンパク質の機能を識別するタンパク質機能識別装置であって、
機能既知のタンパク質としての複数のレセプタの立体構造を記憶するレセプタ記憶部と、
複数のリガンドの立体構造を記憶するリガンド記憶部と、
前記複数のレセプタの立体構造及び前記複数のリガンドの立体構造に基づき、機能識別のための教師データとして、機能既知である複数のレセプタの各々について、各レセプタが前記複数のリガンドとそれぞれドッキングするときの複数の形状相補性評価値を算出すると共に前記各レセプタの電荷情報を算出する教師データ生成部と、
機能未知タンパク質の立体構造を入力する未知タンパク質入力部と、
前記機能未知タンパク質の立体構造及び前記複数のリガンドの立体構造に基づき、機能識別のための識別入力データとして、前記機能未知タンパク質が前記複数のリガンドとそれぞれドッキングするときの複数の形状相補性評価値を算出すると共に前記機能未知タンパク質の電荷情報を算出する識別入力データ生成部と、
前記教師データを学習して前記機能未知タンパク質の機能を識別する学習識別部とを備え、前記学習識別部は、機能が共通する複数のレセプタにおける、前記複数のリガンドとのドッキングの前記複数の形状相補性評価値及び前記電荷情報の類似性に基づいて、前記複数の形状相補性評価値及び前記電荷情報が前記機能未知タンパク質と類似するレセプタの機能を求めることにより、前記機能未知タンパク質の機能を識別し、
前記教師データ生成部は、各レセプタの立体構造と各リガンドの立体構造の組合せに対して、両立体表面の凹凸を合わせるドッキングシミュレーションを行って、両立体表面の凹凸がどの程度合っているかを表す形状相補性評価値を算出し、前記識別入力データ生成部は、前記機能未知タンパク質の立体構造と各リガンドの立体構造の組合せに対して前記ドッキングシミュレーションを行って前記形状相補性評価値を算出し、
前記教師データ生成部及び前記識別入力データ生成部は、前記ドッキングシミュレーションの前にタンパク質の立体構造からタンパク質表面を特定する処理を行い、前記タンパク質表面の厚みが調整可能であり、
前記教師データ生成部及び前記識別入力データ生成部により算出される前記電荷情報は、前記各レセプタ又は前記機能未知タンパク質であるタンパク質の溶媒露出面積と、前記タンパク質全体の正電荷残基の数と、前記タンパク質全体の負電荷残基の数と、前記タンパク質全体のヒスチジン残基の数と、前記タンパク質全体の全電荷と、前記タンパク質表面の正電荷残基の数と、前記タンパク質表面の負電荷残基の数と、前記タンパク質表面のヒスチジン残基の数と、前記タンパク質表面の全電荷と、前記タンパク質全体の全電荷と表面の全電荷の差分とを含むことを特徴とするタンパク質機能識別装置。
【請求項３】
前記学習識別部は、前記教師データに含まれる前記電荷情報及び前記形状相補性評価値をレセプタ機能によって複数の機能カテゴリに分類し、前記識別入力データに含まれる前記未知タンパク質の前記電荷情報及び前記形状相補性評価値がどの機能カテゴリに属するかを判別することを特徴とする請求項１または２に記載のタンパク質機能識別装置。
【請求項４】
前記各レセプタと前記複数のリガンドとの前記複数の形状相補性評価値及び前記各レセプタの前記電荷情報が、前記各レセプタのレセプタベクトルを構成し、
前記機能未知タンパク質と前記複数のリガンドとの前記複数の形状相補性評価値及び前記機能未知タンパク質の前記電荷情報が、前記機能未知タンパク質の識別入力ベクトルを構成し、
前記学習識別部は、前記複数のレセプタに対応する複数のレセプタベクトルを前記複数の機能カテゴリに分ける分離面を検出し、前記分離面と前記識別入力ベクトルの位置関係から前記識別入力ベクトルが属する機能カテゴリを判別することを特徴とする請求項３に記載のタンパク質機能識別装置。
【請求項５】
前記複数の機能カテゴリは、抗体、酵素及びその他の機能の３カテゴリであることを特徴とする請求項３又は４に記載のタンパク質機能識別装置。
【請求項６】
機能既知のタンパク質の立体構造と機能未知のタンパク質の立体構造に基づいて機能未知のタンパク質の機能を識別するタンパク質機能識別方法であって、
機能既知のタンパク質としての複数のレセプタの立体構造をレセプタ記憶部から読み出し、
複数のリガンドの立体構造をリガンド記憶部から読み出し、
タンパク質の立体構造からタンパク質表面を特定する処理を行い、前記タンパク質表面の厚みが調整可能であり、
前記複数のレセプタの立体構造及び前記複数のリガンドの立体構造に基づき、機能識別のための教師データとして、機能既知である複数のレセプタの各々について、各レセプタが前記複数のリガンドとそれぞれドッキングするときの複数の形状相補性評価値を、両立体表面の凹凸を合わせるドッキングシミュレーションを行って算出すると共に前記各レセプタの全体の全電荷と表面の全電荷の差分を含む電荷情報を算出し、
機能未知タンパク質の立体構造を入力し、
タンパク質の立体構造からタンパク質表面を特定する処理を行い、前記タンパク質表面の厚みが調整可能であり、
前記機能未知タンパク質の立体構造及び前記複数のリガンドの立体構造に基づき、機能識別のための識別入力データとして、前記機能未知タンパク質が前記複数のリガンドとそれぞれドッキングするときの複数の形状相補性評価値を、前記ドッキングシミュレーションを行って算出すると共に前記機能未知タンパク質の全体の全電荷と表面の全電荷の差分を含む電荷情報を算出し、
前記教師データを学習して前記機能未知タンパク質の機能を識別する学習識別を行い、前記学習識別は、機能が共通する複数のレセプタにおける、前記複数のリガンドとのドッキングの前記複数の形状相補性評価値及び前記電荷情報の類似性に基づいて、前記複数の形状相補性評価値及び前記電荷情報が前記機能未知タンパク質と類似するレセプタの機能を求めることにより、前記機能未知タンパク質の機能を識別することを特徴とするタンパク質機能識別方法。
【請求項７】
機能既知のタンパク質の立体構造と機能未知のタンパク質の立体構造に基づいて機能未知のタンパク質の機能を識別するタンパク質機能識別方法であって、
機能既知のタンパク質としての複数のレセプタの立体構造をレセプタ記憶部から読み出し、
複数のリガンドの立体構造をリガンド記憶部から読み出し、
タンパク質の立体構造からタンパク質表面を特定する処理を行い、前記タンパク質表面の厚みが調整可能であり、
前記複数のレセプタの立体構造及び前記複数のリガンドの立体構造に基づき、機能識別のための教師データとして、機能既知である複数のレセプタの各々について、各レセプタが前記複数のリガンドとそれぞれドッキングするときの複数の形状相補性評価値を、両立体表面の凹凸を合わせるドッキングシミュレーションを行って算出すると共に前記各レセプタの溶媒露出面積と、全体の正電荷残基の数と、全体の負電荷残基の数と、全体のヒスチジン残基の数と、全体の全電荷と、表面の正電荷残基の数と、表面の負電荷残基の数と、表面のヒスチジン残基の数と、表面の全電荷と、全体の全電荷と表面の全電荷の差分とを含む電荷情報を算出し、
機能未知タンパク質の立体構造を入力し、
タンパク質の立体構造からタンパク質表面を特定する処理を行い、前記タンパク質表面の厚みが調整可能であり、
前記機能未知タンパク質の立体構造及び前記複数のリガンドの立体構造に基づき、機能識別のための識別入力データとして、前記機能未知タンパク質が前記複数のリガンドとそれぞれドッキングするときの複数の形状相補性評価値を、前記ドッキングシミュレーションを行って算出すると共に前記機能未知タンパク質の溶媒露出面積と、全体の正電荷残基の数と、全体の負電荷残基の数と、全体のヒスチジン残基の数と、全体の全電荷と、表面の正電荷残基の数と、表面の負電荷残基の数と、表面のヒスチジン残基の数と、表面の全電荷と、全体の全電荷と表面の全電荷の差分とを含む電荷情報を算出し、
前記教師データを学習して前記機能未知タンパク質の機能を識別する学習識別を行い、前記学習識別は、機能が共通する複数のレセプタにおける、前記複数のリガンドとのドッキングの前記複数の形状相補性評価値及び前記電荷情報の類似性に基づいて、前記複数の形状相補性評価値及び前記電荷情報が前記機能未知タンパク質と類似するレセプタの機能を求めることにより、前記機能未知タンパク質の機能を識別することを特徴とするタンパク質機能識別方法。
【請求項８】
機能既知のタンパク質の立体構造と機能未知のタンパク質の立体構造に基づいて機能未知のタンパク質の機能を識別する処理をコンピュータに実行させるタンパク質機能識別プログラムであって、
機能既知のタンパク質としての複数のレセプタの立体構造をレセプタ記憶部から読み出し、
複数のリガンドの立体構造をリガンド記憶部から読み出し、
タンパク質の立体構造からタンパク質表面を特定する処理を行い、前記タンパク質表面の厚みが調整可能であり、
前記複数のレセプタの立体構造及び前記複数のリガンドの立体構造に基づき、機能識別のための教師データとして、機能既知である複数のレセプタの各々について、各レセプタが前記複数のリガンドとそれぞれドッキングするときの複数の形状相補性評価値を、両立体表面の凹凸を合わせるドッキングシミュレーションを行って算出すると共に前記各レセプタの全体の全電荷と表面の全電荷の差分を含む電荷情報を算出し、
機能未知タンパク質の立体構造を入力し、
タンパク質の立体構造からタンパク質表面を特定する処理を行い、前記タンパク質表面の厚みが調整可能であり、
前記機能未知タンパク質の立体構造及び前記複数のリガンドの立体構造に基づき、機能識別のための識別入力データとして、前記機能未知タンパク質が前記複数のリガンドとそれぞれドッキングするときの複数の形状相補性評価値を、前記ドッキングシミュレーションを行って算出すると共に前記機能未知タンパク質の全体の全電荷と表面の全電荷の差分を含む電荷情報を算出し、
前記教師データを学習して前記機能未知タンパク質の機能を識別する学習識別を行う処理を前記コンピュータに実行させ、前記学習識別処理は、機能が共通する複数のレセプタにおける、前記複数のリガンドとのドッキングの前記複数の形状相補性評価値及び前記電荷情報の類似性に基づいて、前記複数の形状相補性評価値及び前記電荷情報が前記機能未知タンパク質と類似するレセプタの機能を求めることにより、前記機能未知タンパク質の機能を識別することを特徴とするタンパク質機能識別プログラム。
【請求項９】
機能既知のタンパク質の立体構造と機能未知のタンパク質の立体構造に基づいて機能未知のタンパク質の機能を識別する処理をコンピュータに実行させるタンパク質機能識別プログラムであって、
機能既知のタンパク質としての複数のレセプタの立体構造をレセプタ記憶部から読み出し、
複数のリガンドの立体構造をリガンド記憶部から読み出し、
タンパク質の立体構造からタンパク質表面を特定する処理を行い、前記タンパク質表面の厚みが調整可能であり、
前記複数のレセプタの立体構造及び前記複数のリガンドの立体構造に基づき、機能識別のための教師データとして、機能既知である複数のレセプタの各々について、各レセプタが前記複数のリガンドとそれぞれドッキングするときの複数の形状相補性評価値を、両立体表面の凹凸を合わせるドッキングシミュレーションを行って算出すると共に前記各レセプタの溶媒露出面積と、全体の正電荷残基の数と、全体の負電荷残基の数と、全体のヒスチジン残基の数と、全体の全電荷と、表面の正電荷残基の数と、表面の負電荷残基の数と、表面のヒスチジン残基の数と、表面の全電荷と、全体の全電荷と表面の全電荷の差分とを含む電荷情報を算出し、
機能未知タンパク質の立体構造を入力し、
タンパク質の立体構造からタンパク質表面を特定する処理を行い、前記タンパク質表面の厚みが調整可能であり、
前記機能未知タンパク質の立体構造及び前記複数のリガンドの立体構造に基づき、機能識別のための識別入力データとして、前記機能未知タンパク質が前記複数のリガンドとそれぞれドッキングするときの複数の形状相補性評価値を、前記ドッキングシミュレーションを行って算出すると共に前記機能未知タンパク質の溶媒露出面積と、全体の正電荷残基の数と、全体の負電荷残基の数と、全体のヒスチジン残基の数と、全体の全電荷と、表面の正電荷残基の数と、表面の負電荷残基の数と、表面のヒスチジン残基の数と、表面の全電荷と、全体の全電荷と表面の全電荷の差分とを含む電荷情報を算出し、
前記教師データを学習して前記機能未知タンパク質の機能を識別する学習識別を行う処理を前記コンピュータに実行させ、前記学習識別処理は、機能が共通する複数のレセプタにおける、前記複数のリガンドとのドッキングの前記複数の形状相補性評価値及び前記電荷情報の類似性に基づいて、前記複数の形状相補性評価値及び前記電荷情報が前記機能未知タンパク質と類似するレセプタの機能を求めることにより、前記機能未知タンパク質の機能を識別することを特徴とするタンパク質機能識別プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、バイオインフォマティクスによりタンパク質の立体構造を基にしてタンパク質機能を識別する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、バイオインフォマティクスの分野では、タンパク質の構造から機能を識別しようという試みが盛んになされている。この種の技術では、機能既知タンパク質の構造と機能未知タンパク質の構造が何らかのかたちで比較されて、機能未知タンパク質の機能が識別される。
【０００３】
現在最も広く用いられている方法は、機能既知タンパク質との一次構造情報すなわち配列の類似性検索である。この方法では、「配列−類縁関係−機能」という相関関係が利用され、そして、できる限り遠い類縁関係を検出する努力がなされる。しかし、遠い類縁関係から機能を推定することには原理的に限界がある。原理的な限界は、タンパク質機能の第一原理（配列−立体構造−機能）における立体構造の部分を省略したことによって引き起こされるものである。実際、配列の解析だけでは、５０％程度の遺伝子の機能が推定されているだけであり、残りの遺伝子機能は未知のままである。
【０００４】
三次構造情報を用いた機能識別の方法として、非特許文献１の方法が知られている。この従来技術は、タンパク質の機能を、その機能発現の最初のステップである結合、すなわち分子認識であると見なして、結合部位の予測を行うアプローチを提案している。この従来技術は、ある分子表面領域において似た形状と静電ポテンシャル及び親水・疎水性を持つタンパク質は似た低分子リガンドを結合すると仮定して、機能を識別する。また、非特許文献２は、モジュールとよばれるタンパク質の部分構造に注目して機能同定する方法を提案している。
【０００５】
ここで、タンパク質の多くは、（１）タンパク質間相互作用を契機に、（２）タンパク質とタンパク質または低分子化学物質の間で化学反応を起こす。非特許文献１は、（２）の化学反応をタンパク質機能と見なしており、（１）のタンパク質間相互作用に基づいた機能識別を行っていない。また、非特許文献２も、（１）のタンパク質間相互作用に基づいた機能識別を行っていない。非特許文献２は、タンパク質間相互作用に言及しているものの、タンパク質相互作用を機能識別に使うことはできていない。
【０００６】
このように、従来の機能識別技術は、タンパク質間相互作用を反映できていない。つまり、あるタンパク質の機能を識別するのに、そのタンパク質と他のタンパク質の相互作用は使われていない。実際、タンパク質間相互作用の研究はなされているものの、タンパク質相互作用を機能識別に取り入れることに成功した例は見られない。
【０００７】
また、非特許文献１、２は、立体構造の部分的特徴に注目して機能識別を行っている。そのため、実際には注目部分と異なる部分の構造が機能に関係している場合に、機能を正確に識別できない。また、機能に関与する部分が予め分かっていることを前提としているので、機能に関与する部分が分かっていない場合は機能識別ができない。
【０００８】
立体構造を用いた機能識別の現状は上記の通りである。立体構造による機能識別への期待は大きいものの、現状ではまだ十分な識別能力が得られているとはいえず、識別能力の向上が常に望まれる。
【０００９】
別の関連技術として、非特許文献３のＺＤＯＣＫが知られている。ＺＤＯＣＫは、２つのタンパク質の立体構造から、それら２つのタンパク質がドッキング（結合）した複合体構造を求める技術である。ＺＤＯＣＫは、２つのタンパク質の立体構造間の形状相補性を評価する。すなわち、２つのタンパク質の表面の凹凸がどの程度合っているかが評価される。ＺＤＯＣＫによれば、タンパク質間相互作用を求めることができる。しかし、ＺＤＯＣＫは、タンパク質の機能識別を行う方法は提供していない。
【００１０】
別の関連技術として、非特許文献４がある。非特許文献４は、レセプタとリガンドのサンプルを提供する。
【非特許文献１】Kengo Kinoshita, Haruki Nakamura, Identification of protein biochemical functions by similarity search using the molecular surface database eF-site, Protein Science, Cold Spring Harbor Laboratory Press, 2003, 12: 1589-1595
【非特許文献２】K. Yura, M. Shionyu, K. Kawaktani, M Go, Repetitive use of a phosphate-binding module in DNA polymerase, Oct-1 POU domain and phage repressors, CMLS Cellular and Molecular Life Science, Birkhauser Verlag, Basel, 1999, 55: 472-486
【非特許文献３】Rong Chen, Zhiping Weng, A Novel Shape Complementarity Scoring Function for Protein-Protein Docking, PROTEINS: Structure, Function, and Genetics, WILEY-LISS, INC., 2003, 51: 397-408
【非特許文献４】Julian Mintseris, Kevin Wiehe, Brian Pierce, Robert Anderson, Rong Chen, Joel Janin, and Zhiping Weng, Protein-Protein Docking Benchmark 2.0: An Update, PROTEINS: Structure, Function, and Genetics, WILEY-LISS, INC., 2005, 60: 214-216
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
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、タンパク質間相互作用を考慮した機能識別を行うことができ、高い識別能力で機能識別を行うことができる技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明の一態様は、機能既知のタンパク質の立体構造と機能未知のタンパク質の立体構造に基づいて機能未知のタンパク質の機能を識別するタンパク質機能識別装置であって、機能既知のタンパク質としての複数のレセプタの立体構造を記憶するレセプタ記憶部と、複数のリガンドの立体構造を記憶するリガンド記憶部と、前記複数のレセプタの立体構造及び前記複数のリガンドの立体構造に基づき、機能識別のための教師データとして、機能既知である複数のレセプタの各々について、各レセプタが前記複数のリガンドとそれぞれドッキングするときの複数の形状相補性評価値を算出すると共に前記各レセプタの電荷情報を算出する教師データ生成部と、機能未知タンパク質の立体構造を入力する未知タンパク質入力部と、前記機能未知タンパク質の立体構造及び前記複数のリガンドの立体構造に基づき、機能識別のための識別入力データとして、前記機能未知タンパク質が前記複数のリガンドとそれぞれドッキングするときの複数の形状相補性評価値を算出すると共に前記機能未知タンパク質の電荷情報を算出する識別入力データ生成部と、前記教師データを学習して前記機能未知タンパク質の機能を識別する学習識別部とを備え、前記学習識別部は、機能が共通する複数のレセプタにおける、前記複数のリガンドとのドッキングの前記複数の形状相補性評価値及び前記電荷情報の類似性に基づいて、前記複数の形状相補性評価値及び前記電荷情報が前記機能未知タンパク質と類似するレセプタの機能を求めることにより、前記機能未知タンパク質の機能を識別する。
【００１３】
本発明によれば、上記のように機能既知の複数のレセプタの立体構造と複数のリガンドの立体構造から教師データが求められる。教師データは、各々のレセプタについて、各レセプタが複数のリガンドとそれぞれドッキングするときの複数の形状相補性評価値と、各レセプタの電荷情報とを含む。また、機能未知タンパク質の立体構造と複数のリガンドの立体構造から識別入力データが求められ、この識別入力データは、機能未知タンパク質が複数のリガンドとそれぞれドッキングするときの複数の形状相補性評価値と、機能未知タンパク質の電荷情報とを含む。そして、本発明は、上記の教師データを学習して機能未知タンパク質の機能を識別する。このように形状相補性評価値と電荷情報を用いることにより、タンパク質間相互作用を考慮した機能識別を行うことができ、高い識別能力で機能識別を行うことができる。
【００１４】
前記教師データ生成部は、各レセプタの立体構造と各リガンドの立体構造の組合せに対して、両立体表面の凹凸を合わせるドッキングシミュレーションを行って、両立体表面の凹凸がどの程度合っているかを表す形状相補性評価値を算出してよく、前記識別入力データ生成部は、前記機能未知タンパク質の立体構造と各リガンドの立体構造の組合せに対して前記ドッキングシミュレーションを行って前記形状相補性評価値を算出してよい。本発明によれば、ドッキングシミュレーションを行うことにより形状相補性を適切に評価できる。
【００１５】
前記教師データ生成部及び前記識別入力データ生成部は、前記ドッキングシミュレーションの前にタンパク質の立体構造からタンパク質表面を特定する処理を行い、前記タンパク質表面の厚みが調整可能でよい。本発明によれば、ドッキングシミュレーションの用いられる立体構造の表面厚さを調整でき、これにより識別能力を向上できる。
【００１６】
前記教師データ生成部及び前記識別入力データ生成部により算出される前記電荷情報は、前記各レセプタ又は前記機能未知タンパク質であるタンパク質の全体の全電荷と表面の全電荷の差分を含んでよい。本発明によれば、上記のようにタンパク質の全体の全電荷と表面の全電荷の差分を含む電荷情報を教師データとして用いることにより、識別能力を向上できる。
【００１７】
前記教師データ生成部及び前記識別入力データ生成部により算出される前記電荷情報は、前記各レセプタ又は前記機能未知タンパク質であるタンパク質の溶媒露出面積と、前記タンパク質全体の正電荷残基の数と、前記タンパク質全体の負電荷残基の数と、前記タンパク質全体のヒスチジン残基の数と、前記タンパク質全体の全電荷と、前記タンパク質表面の正電荷残基の数と、前記タンパク質表面の負電荷残基の数と、前記タンパク質表面のヒスチジン残基の数と、前記タンパク質表面の全電荷と、前記タンパク質全体の全電荷と表面の全電荷の差分とを含んでよい。本発明によれば、上記のような各種のパラメータを含む電荷情報を教師データとして用いることにより、識別能力を向上できる。
【００１８】
前記学習識別部は、前記教師データに含まれる前記電荷情報及び前記形状相補性評価値をレセプタ機能によって複数の機能カテゴリに分類し、前記識別入力データに含まれる前記未知タンパク質の前記電荷情報及び前記形状相補性評価値がどの機能カテゴリに属するかを判別してよい。本発明によれば、機能既知の複数のレセプタの情報を適切に学習でき、機能既知レセプタの情報に基づいて機能未知タンパク質の機能を識別できる。
【００１９】
前記各レセプタと前記複数のリガンドとの前記複数の形状相補性評価値及び前記各レセプタの前記電荷情報が、前記各レセプタのレセプタベクトルを構成し、前記機能未知タンパク質と前記複数のリガンドとの前記複数の形状相補性評価値及び前記機能未知タンパク質の前記電荷情報が、前記機能未知タンパク質の識別入力ベクトルを構成し、前記学習識別部は、前記複数のレセプタに対応する複数のレセプタベクトルを前記複数の機能カテゴリに分ける分離面を検出し、前記分離面と前記識別入力ベクトルの位置関係から前記識別入力ベクトルが属する機能カテゴリを判別してよい。本発明によれば、ベクトルデータを用いることにより、機能既知の複数のレセプタの情報を適切に学習でき、機能既知レセプタの情報に基づいて機能未知タンパク質の機能を識別できる。学習識別にはサポートベクトルマシンが用いられてよい。
【００２０】
前記複数の機能カテゴリは、抗体、酵素及びその他の機能の３カテゴリであってよい。本発明によれば、抗体、酵素及びその他の機能といった大分類の機能を適切に識別できる。
【００２１】
本発明の別の態様は、機能既知のタンパク質の立体構造と機能未知のタンパク質の立体構造に基づいて機能未知のタンパク質の機能を識別するタンパク質機能識別装置であって、機能識別のための教師データとして、機能既知のタンパク質としての複数のレセプタの各々について、各レセプタの機能の情報、前記各レセプタの立体構造が複数のリガンドの立体構造とそれぞれドッキングするときの複数の形状相補性評価値及び前記各レセプタの電荷情報を記憶する教師データ記憶部と、機能識別のための識別入力データとして、前記機能未知タンパク質の立体構造が前記複数のリガンドの立体構造とそれぞれドッキングするときの複数の形状相補性評価値を算出すると共に前記機能未知タンパク質の電荷情報を算出する識別入力データ生成部と、前記教師データを学習して前記機能未知タンパク質の機能を識別する学習識別部とを備え、前記学習識別部は、機能が共通する複数のレセプタにおける、前記複数のリガンドとのドッキングの前記複数の形状相補性評価値及び前記電荷情報の類似性に基づいて、前記複数の形状相補性評価値及び前記電荷情報が前記機能未知タンパク質と類似するレセプタの機能を求めることにより、前記機能未知タンパク質の機能を識別する。この態様によっても上述した本発明の利点が得られる。
【００２２】
本発明の別の態様は、機能既知のタンパク質の立体構造と機能未知のタンパク質の立体構造に基づいて機能未知のタンパク質の機能を識別するタンパク質機能識別方法であって、機能既知のタンパク質としての複数のレセプタの立体構造をレセプタ記憶部から読み出し、複数のリガンドの立体構造をリガンド記憶部から読み出し、前記複数のレセプタの立体構造及び前記複数のリガンドの立体構造に基づき、機能識別のための教師データとして、機能既知である複数のレセプタの各々について、各レセプタが前記複数のリガンドとそれぞれドッキングするときの複数の形状相補性評価値を算出すると共に前記各レセプタの電荷情報を算出し、機能未知タンパク質の立体構造を入力し、前記機能未知タンパク質の立体構造及び前記複数のリガンドの立体構造に基づき、機能識別のための識別入力データとして、前記機能未知タンパク質が前記複数のリガンドとそれぞれドッキングするときの複数の形状相補性評価値を算出すると共に前記機能未知タンパク質の電荷情報を算出し、前記教師データを学習して前記機能未知タンパク質の機能を識別する学習識別を行い、前記学習識別は、機能が共通する複数のレセプタにおける、前記複数のリガンドとのドッキングの前記複数の形状相補性評価値及び前記電荷情報の類似性に基づいて、前記複数の形状相補性評価値及び前記電荷情報が前記機能未知タンパク質と類似するレセプタの機能を求めることにより、前記機能未知タンパク質の機能を識別する。この態様によっても上述した本発明の利点が得られる。
【００２３】
本発明の別の態様は、機能既知のタンパク質の立体構造と機能未知のタンパク質の立体構造に基づいて機能未知のタンパク質の機能を識別する処理をコンピュータに実行させるタンパク質機能識別プログラムであって、機能既知のタンパク質としての複数のレセプタの立体構造をレセプタ記憶部から読み出し、複数のリガンドの立体構造をリガンド記憶部から読み出し、前記複数のレセプタの立体構造及び前記複数のリガンドの立体構造に基づき、機能識別のための教師データとして、機能既知である複数のレセプタの各々について、各レセプタが前記複数のリガンドとそれぞれドッキングするときの複数の形状相補性評価値を算出すると共に前記各レセプタの電荷情報を算出し、機能未知タンパク質の立体構造を入力し、前記機能未知タンパク質の立体構造及び前記複数のリガンドの立体構造に基づき、機能識別のための識別入力データとして、前記機能未知タンパク質が前記複数のリガンドとそれぞれドッキングするときの複数の形状相補性評価値を算出すると共に前記機能未知タンパク質の電荷情報を算出し、前記教師データを学習して前記機能未知タンパク質の機能を識別する学習識別を行う処理を前記コンピュータに実行させ、前記学習識別処理は、機能が共通する複数のレセプタにおける、前記複数のリガンドとのドッキングの前記複数の形状相補性評価値及び前記電荷情報の類似性に基づいて、前記複数の形状相補性評価値及び前記電荷情報が前記機能未知タンパク質と類似するレセプタの機能を求めることにより、前記機能未知タンパク質の機能を識別する。この態様によっても上述した本発明の利点が得られる。
【発明の効果】
【００２４】
本発明によれば、上記のように複数のリガンドとの形状相補性と電荷情報を使って機能未知タンパク質の機能を識別することにより、タンパク質間相互作用を考慮した機能識別を行うことができ、高い識別能力で機能識別を行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
以下、本発明の好適な実施の形態について、図面を参照して説明する。
【００２６】
図１は、本発明の実施の形態に係るタンパク質機能識別装置を示している。タンパク質機能識別装置１は、コンピュータ装置であり、演算装置であるＣＰＵと、ＲＡＭ、ＲＯＭ等の記憶装置と、キーボード及びポインティングデバイス等の入力装置と、ディスプレイ及びプリンタ等の出力装置と、ハードディスク等の外部記憶装置を備えている。タンパク質機能識別装置１は、ネットワークとの通信機能を備え、この通信機能が情報の入出力装置として機能してよい。また、外部記録媒体に対するデータの読み書きの構成も、入出力装置として機能してよい。記憶装置には、本発明の各種処理をコンピュータに行わせるプログラムが記憶されており、このプログラムを実行することによってタンパク質機能識別装置１が実現される。タンパク質機能識別装置１は一つのコンピュータ装置で構成されてもよく、複数のコンピュータ装置で構成されてもよく、それらは分散配置されてもよい。
【００２７】
タンパク質機能識別装置１は、概略的には、機能既知のタンパク質の立体構造と機能未知のタンパク質の立体構造に基づいて機能未知のタンパク質の機能を識別する装置である。機能既知のタンパク質の情報としては、複数のレセプタの立体構造データが用いられる。さらに、複数のリガンドの立体構造データが用いられる。レセプタ及びリガンドは詳細にはレセプタタンパク質及びリガンドタンパク質であるが、ここでは簡略化してレセプタ及びリガンドと呼ぶ。タンパク質機能識別装置１は、これら立体構造データを基に、機能未知タンパク質の立体構造から機能を特定する。
【００２８】
図１に示すように、タンパク質機能識別装置１は、複数のレセプタの立体構造を記憶するレセプタ記憶部３、複数のリガンドの立体構造を記憶するリガンド記憶部５、複数のレセプタ及び複数のリガンドの立体構造データから教師データを生成する教師データ部７、機能未知タンパク質の立体構造を入力する未知タンパク質入力部９、機能未知タンパク質の立体構造と複数のリガンドの立体構造のデータから識別入力データを生成する識別入力データ部１１、教師データ及び識別入力データを処理して機能未知タンパク質の機能を識別する学習識別部１３及び識別された機能の情報を出力する出力部１５を備えている。
【００２９】
レセプタ記憶部３は、上述のように機能既知の複数のレセプタの立体構造データを記憶し、また、リガンド記憶部５は、複数のリガンドの立体構造データを記憶する。リガンドについても、機能既知のリガンドのデータが記憶されてよい。立体構造データとしては、ＰＤＢ（Protein Data Bank）形式のデータが好適に用いられる。
【００３０】
教師データ部７は、教師データ生成部２１及び教師データ記憶部２３を有している。教師データ生成部２１が、レセプタ記憶部３の複数のレセプタの立体構造及びリガンド記憶部５の複数のリガンドの立体構造から教師データを生成し、生成された教師データが教師データ記憶部２３に記憶される。以下の教師データの生成処理について詳細に説明する。
【００３１】
図２は、教師データ生成部２１の構成を示している。図２に示すように、教師データ生成部２１は、教師ドッキング評価部３１、教師ドッキングデータ記憶部３３、教師残基電荷評価部３５及び教師残基電荷データ記憶部３７を有している。教師ドッキング評価部３１は、複数のレセプタと複数のリガンドから作られる各組合せに対してドッキングシミュレーションを行って形状相補性評価値を算出し、算出した形状相補性評価値を教師ドッキングデータ記憶部３３に格納する。教師残基電荷評価部３５は、複数のレセプタの各々についての電荷情報を算出し、算出した電荷情報を教師残基電荷データ記憶部３７に格納する。
【００３２】
教師ドッキング評価部３１は、図示のように、グリッド変換部４１、４３、ＰＳＣ変換部４５、４７及びドッキングシミュレーション部４９を有する。
【００３３】
グリッド変換部４１には、レセプタ記憶部３からレセプタの立体構造が入力される。グリッド変換部４１は、ＰＤＢ形式で表現されているレセプタの立体構造をグリッドデータに変換する。同様に、グリッド変換部４３には、リガンド記憶部５からリガンドの立体構造が入力され、グリッド変換部４３は、ＰＤＢ形式で表現されているリガンドの立体構造をグリッドデータに変換する。ＰＤＢ形式のデータは、タンパク質中の各原子の座標データで構成されている。これに対して、グリッドデータは、等間隔の多数のグリッド点のデータで構成されており、各グリッド点が、構造属性値（構造上、タンパク質のどの部分（表面、内部、外部）に位置するかの情報）を有する。グリッドデータとしては、Ｖｏｘｅｌ表現形式のデータが好適に用いられる。Ｖｏｘｅｌ表現については後述する。変換された各レセプタのグリッドデータを、レセプタグリッドデータといい、変換された各リガンドのグリッドデータを、リガンドグリッドデータという。レセプタグリッドデータはＰＳＣ変換部４５に入力され、リガンドグリッドデータは、ＰＳＣ変換部４７に入力される。
【００３４】
ＰＳＣ変換部４５、４７は、入力されたタンパク質立体構造のグリッドデータを、ドッキングシミュレーションを実行するために必要なＰＳＣ表現形式に変換する。ＰＳＣとは、ボストン大学のＷｅｎｇらにより開発されたＺＤＯＣＫ（非特許文献３を参照）にて定義されたPair wise Shape Complementarity接触表面スコア関数の略である。ＰＳＣ変換部４５は、各レセプタのグリッドデータをＰＳＣ接触表面スコア関数に従ってＰＳＣ表現へと変換する。同様に、ＰＳＣ変換部４７は、各リガンドのグリッドデータをＰＳＣ接触表面スコア関数に従ってＰＳＣ表現へと変換する。ＰＳＣ接触表面スコア関数については後述する。変換された各レセプタのＰＳＣデータを、レセプタＰＳＣデータといい、変換された各リガンドのＰＳＣデータを、リガンドＰＳＣデータという。レセプタＰＳＣデータ及びリガンドＰＳＣデータは、ドッキングシミュレーション部４９へと入力される。
【００３５】
ドッキングシミュレーション部４９は、レセプタＰＳＣデータとリガンドＰＳＣデータを用いて、ドッキングシミュレーション計算を実行する。ドッキングシミュレーションは、２つのタンパク質の立体表面の凹凸を合わせてみて、２つの立体表面の凹凸がどの程度合っているかを表す形状相補性評価値を算出する。本実施の形態では、形状相補性評価値として、接触表面スコア値Ｓｐｓｃが得られる。ドッキングシミュレーションの詳細については後述する。
【００３６】
教師ドッキング評価部３１は、上述したデータの処理、すなわちレセプタ記憶部３及びリガンド記憶部５からのデータ取得と、グリッド変換部４１、４３、ＰＳＣ変換部４５、４７及びドッキングシミュレーション部４９での処理を複数回繰り返す。これにより、複数のレセプタと複数のリガンドによって作られる多数の組合せの各々について、ドッキングシミュレーションが行われ、形状相補性評価値が得られる。
【００３７】
上記の複数回の処理は、内外２重ループの計算により実現される。まず、内側のループは、リガンド記憶部５に蓄えられている全てのリガンドデータに対するループである。このループは、１つのレセプタに着目し、リガンドを順次取り替えて計算を繰り返す。例えば、リガンド記憶部５に蓄えられているデータ数が２００個であった場合、内側のループは２００回繰り返される。得られるＳｐｓｃも２００個になる。したがって、この例では、１つの教師ドッキングデータの構成は、レセプタの名前と、２００個のＳｐｓｃとから成る。
【００３８】
次に、外側のループは、レセプタ記憶部３に蓄えられている全てのレセプタデータに対するループである。レセプタ記憶部３に蓄えられているデータ数が１００個であった場合、外側のループは１００回繰り返される。従って、外側及び内側のループを考慮すると、得られる教師ドッキングデータの数は、２００×１００＝２００００個となる。
【００３９】
なお、グリッドデータへの変換と、ＰＳＣデータへの変換は、各レセプタ及び各リガンドに対して１回だけ行われてもよい。この場合、複数のレセプタＰＳＣデータ及び複数のリガンドＰＳＣデータが保持される。そして、ドッキングシミュレーションが、複数のレセプタＰＳＣデータ及び複数のリガンドＰＳＣデータの全組合せに対して行われる。
【００４０】
図４は、教師ドッキング評価部３１で得られるデータを示している。図示のように、複数のレセプタと複数のリガンドの全部の組合せのＳｐｓｃが得られる。図の例では、レセプタ及びリガンドに番号が付されている。図中のＳ（ｉ、ｊ）は、レセプタｉとリガンドｊのＳｐｓｃを表す。図４は上述の例に対応しており、１００個のレセプタと２００個のリガンドから２００００個のＳｐｓｃが求められている。
【００４１】
次に、教師残基電荷評価部３５による電荷情報の生成について説明する。教師残基電荷評価部３５は、レセプタ記憶部３から複数のレセプタの立体構造データを取得する。各レセプタの立体構造データに対して、下記の処理が行われて、電荷情報が算出される。
【００４２】
教師残基電荷評価部３５は、分子表面計算部５１、アミノ酸残基計数部５３及び電荷計算部５５を有する。分子表面計算部５１は、溶媒露出面積を計算し、タンパク質表面に露出しているアミノ酸残基（表面露出残基）を検出する。ここでは、水分子程度の大きさを持つプローブ球をタンパク質表面に沿って転がし、プローブ球に接触するアミノ酸残基を検出することで、表面露出残基を検出する。検出時にプローブ球が接触した部分（転がった部分）の面積が、溶媒露出面積として求められる。アミノ酸残基計数部５３は、正電荷残基の数、負電荷残基の数及びヒスチジン残基の数を数える。溶媒露出面積計算において判定された表面露出残基だけを対象に、その全ての真空状態における電荷残基の数を計数する。ヒスチジン残基は、ｐＨによって正負が変わる残基である。ここでは、ヒスチジン残基は中性として扱われる。電荷計算部５５は、レセプタデータと分子表面計算部５１及びアミノ酸残基計数部５３の処理結果から、タンパク質（レセプタ）全体の全電荷と、タンパク質表面の全電荷と、これら２つの電荷の差分を求める。このようにして、教師残基電荷評価部３５は、図５に示されるように、下記の真空状態における電荷情報（Ｅ１）〜（Ｅ１０）を求める。得られた電荷情報は、教師残基電荷データ記憶部３７に格納される。
【００４３】
(Ｅ１)  タンパク質（レセプタ）の溶媒露出面積
(Ｅ２)  タンパク質全体の正電荷残基の数
(Ｅ３)  タンパク質全体の負電荷残基の数
(Ｅ４)  タンパク質全体のヒスチジン残基の数
(Ｅ５)  タンパク質全体の全電荷（正電荷＋負電荷）
酸解離定数pKaなどを考慮しない真空状態における正負電荷の数と全電荷を計算する。上述したように、ヒスチジンは中性と仮定し、上記電荷の計算には含めない。
(Ｅ６)  タンパク質表面の正電荷残基の数
(Ｅ７)  タンパク質表面の負電荷残基の数
(Ｅ８)  タンパク質表面のヒスチジン残基の数
(Ｅ９)  タンパク質表面の全電荷（正電荷＋負電荷）
(Ｅ１０)タンパク質全体の全電荷とタンパク質表面の全電荷の差（＝Ｅ５−Ｅ９）
【００４４】
以上により、教師データ生成部２１では、教師ドッキング評価部３１がレセプタとリガンドのドッキングシミュレーションを行い、シミュレーション結果のＳｐｓｃ（形状相補性評価値）を教師ドッキングデータ記憶部３３に格納する。また、教師残基電荷評価部３５が、複数のレセプタの各々の電荷情報を算出して、教師残基電荷評価部３５に格納する。これらのデータは、教師データとして教師データ記憶部２３に格納される。また、複数のレセプタの各々が持つ既知の機能の情報が、レセプタ記憶部３から読み出されて、教師データの一部として教師データ記憶部２３に格納される。本実施の形態の例では、レセプタの機能は、抗体、酵素、その他の３種類であり、教師データ記憶部２３は、各レセプタがどの種類の機能を持つかの情報を記憶する。
【００４５】
以上に教師データ部７について説明した。次に、識別入力データ部１１について説明する。識別入力データ１１は、機能未知タンパク質の立体構造データから、教師データに基づいた識別処理に適用されるべき識別入力データを生成する構成である。教師データ部７と識別入力データ部１１は概ね同様の構成を有しているが、処理されるデータが異なる。すなわち、教師データ部７は、レセプタ記憶部３から得られる機能既知のレセプタの立体構造データを処理するのに対して、識別入力データ部１１は、未知タンパク質入力部９から入力される機能未知タンパク質の立体構造データを処理する。以下の説明において、教師データ部７と共通する事項の説明は適当に省略する。
【００４６】
図１に示されるように、識別入力データ部１１は、識別入力データ生成部２５及び識別入力データ記憶部２７を有している。識別入力データ生成部２５には、識別入力データ部１１から、機能未知タンパク質の立体構造データが入力される。この立体構造データは、レセプタ記憶部３及びリガンド記憶部５のデータと同様にＰＤＢ形式のデータである。識別入力データ生成部２５が、機能未知タンパク質の立体構造及びリガンド記憶部５の複数のリガンドの立体構造から識別入力データを生成し、生成された識別入力データが識別入力データ記憶部２７に記憶される。
【００４７】
図３は、識別入力データ生成部２５の構成を示している。図３に示すように、識別入力データ生成部２５は、入力ドッキング評価部６１、入力ドッキングデータ記憶部６３、入力残基電荷評価部６５及び入力残基電荷データ記憶部６７を有している。入力ドッキング評価部６１は、機能未知タンパク質と複数のリガンドから作られる各組合せに対してドッキングシミュレーションを行って形状相補性評価値を算出し、算出した形状相補性評価値を入力ドッキングデータ記憶部６３に格納する。入力残基電荷評価部６５は、機能未知タンパク質の電荷情報を算出し、算出した電荷情報を入力残基電荷データ記憶部６７に格納する。
【００４８】
入力ドッキング評価部６１は、グリッド変換部７１、７３、ＰＳＣ変換部７５、７７及びドッキングシミュレーション部７９を有している。グリッド変換部７１は、ＰＤＢ形式の機能未知タンパク質の立体構造データをグリッドデータに変換する。ここでも、Ｖｏｘｅｌ表現のデータが生成される。この機能未知タンパク質のグリッドデータは、ＰＳＣ変換部７５によりＰＳＣデータに変換される。また、グリッド変換部７３及びＰＳＣ変換部７７は、教師データの生成と同様に、各リガンドの立体構造データをグリッドデータに変換し、さらにＰＳＣデータに変換する。
【００４９】
ドッキングシミュレーション部７９は、機能未知タンパク質とリガンドに対してドッキングシミュレーションを行う。ドッキングシミュレーション処理は、教師データ生成におけるドッキングシミュレーション処理と同様でよい。ただし、レセプタＰＳＣデータの代わりに、機能未知タンパク質のＰＳＣデータがリガンドＰＳＣデータとドッキングされる。そして、機能未知タンパク質とリガンドのＳｐｓｃが形状相補性評価値として得られる。
【００５０】
入力ドッキング評価部６１は、上記の処理を複数回繰り返すことにより、機能未知タンパク質と複数のリガンドの各々とのＳｐｓｃを求める。この複数回のシミュレーションのために、１重ループの計算が好適に行われる。このループは、リガンド記憶部５に蓄えられている全てのリガンドに対するループであり、そして、教師データの生成処理にて説明された内側のループと同様である。リガンド記憶部５に蓄えられているリガンドのデータ数が２００個であった場合、ループは２００回繰り返され、２００個のＳｐｓｃが得られる。そして、機能未知タンパク質の名前と共に、２００個のＳｐｓｃが入力ドッキングデータ記憶部６３に記憶される。
【００５１】
次に、入力残基電荷評価部６５による電荷情報の生成について説明する。入力残基電荷評価部６５は、教師残基電荷評価部３５と同様の構成を有する。ただし、教師残基電荷評価部３５がレセプタの立体構造データを処理するのに対して、入力残基電荷評価部６５は機能未知タンパク質の立体構造データを処理する。そして、入力残基電荷評価部６５は、機能未知タンパク質についての電荷情報として、前出の（Ｅ１）〜（Ｅ１０）のデータを算出する（図５）。電荷情報は入力残基電荷データ記憶部６７に格納される。
【００５２】
入力残基電荷評価部６５は、分子表面計算部８１、アミノ酸残基計数部８３及び電荷計算部８５を有しており、これらは、教師残基電荷評価部３５の分子表面計算部５１、アミノ酸残基計数部５３及び電荷計算部５５とそれぞれ対応する。
【００５３】
以上により、識別入力データ生成部２５では、入力ドッキング評価部６１が機能未知タンパク質とリガンドのドッキングシミュレーションを行い、シミュレーション結果のＳｐｓｃ（形状相補性評価値）を入力ドッキングデータ記憶部６３に格納する。また、入力残基電荷評価部６５が、機能未知タンパク質の電荷情報を算出して、入力残基電荷データ記憶部６７に格納する。これらのデータは、識別入力データとして識別入力データ記憶部２７に格納される。
【００５４】
次に、学習識別部１３について説明する。学習識別部１３は、教師データを学習して機能未知タンパク質の機能を識別する構成である。
【００５５】
図６は、学習識別処理の概念を示している。教師データは、複数のレセプタの各々の機能と、複数のレセプタと複数のリガンドの全組合せの各々におけるＳｐｓｃと、複数のレセプタの各々の電荷情報であった。図６では、教師データが、レセプタ別のデータとして整理されている。レセプタ及びリガンドには番号が付されている。図中のＳ（ｉ，ｊ）は、レセプタｉとリガンドｊのＳｐｓｃである。また、Ｅ１（ｉ）は、レセプタｉの電荷情報Ｅ１である（電荷情報Ｅ２〜Ｅ１０についても同様、以下同じ）。図示のように、各レセプタ１，２・・・は、全リガンド１〜２００とのドッキングのＳｐｓｃと、電荷情報Ｅ１〜Ｅ１０を有する。また、レセプタは、機能（抗体、酵素、その他）により複数の機能カテゴリ１、２、３に分類される。
【００５６】
一方、識別入力データは、図示のように、機能未知タンパク質についてのデータである。図中のＳ（ｔ，ｊ）は、機能未知タンパク質とリガンドｊのＳｐｓｃを表し、Ｅ１（ｔ）は、機能未知タンパク質の電荷情報Ｅ１を表す。複数のＳｐｓｃと電荷情報を有する点では、レセプタのデータと同様である。
【００５７】
ここで、本発明は、機能が共通する複数のレセプタにおいては、教師データ（すなわち、形状相補性評価値（２００個のＳｐｓｃ）及び電荷情報（Ｅ１〜Ｅ１０））が類似することに着目する。そして、学習識別部１３は、複数の形状相補性評価値及び電荷情報が機能未知タンパク質と類似するレセプタの機能を求めることにより、機能未知タンパク質の機能を識別する。つまり、学習識別部１３は、機能未知タンパク質の情報が、３つの機能カテゴリのうちのどのグループの情報と最も類似するかを求める。
【００５８】
学習識別部１３は、上記の処理を実現するために、教師データに含まれる電荷情報及び形状相補性評価値をレセプタ機能によって複数の機能カテゴリに分類し、識別入力データに含まれる未知タンパク質の電荷情報及び形状相補性評価値がどの機能カテゴリに属するかを判別する処理を行う。学習識別部１３は、いわゆる機械学習を行うように構成されている。具体的には、学習識別部１３の処理はサポートベクトルマシン（以下、ＳＶＭ）を用いて実現され、その際のカーネルとしてはＲａｄｉｕｓ  Ｂａｓｉｓ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎが用いられる。
【００５９】
図７は、ＳＶＭの概念を示している。ＳＶＭでは、複数のベクトルが複数のグループに分けられる。そして、複数のグループの間の分離面が求められる。分離面は、ベクトル空間を分離する面であり、超平面といわれる。
【００６０】
図７に示すように、本実施の形態では、教師データから、複数のレセプタにそれぞれ対応する複数のレセプタベクトルが得られる。レセプタベクトルは、図示のように、レセプタ名と、複数のＳｐｓｃと、電荷情報と、機能からなる。複数のＳｐｓｃは、複数のリガンドにそれぞれ対応する。また、電荷情報は、前出の教師残基電荷評価部３５により得られた（Ｅ１）〜（Ｅ１０）の全情報である。機能は、抗体、酵素及びその他の３種類のいずれかである。図７では、図６と同様にレセプタ及びリガンドに番号が付されており、Ｓｐｓｃ（ｉ，ｊ）がレセプタｉとリガンドｊのＳｐｓｃであり、Ｅ１（ｉ）がレセプタｉの電荷情報Ｅ１（ｉ）である。図７の例は、図６の例に対応しており、レセプタの数が１００であり、リガンドの数が２００である。
【００６１】
図７に示すように、識別入力データからも、同様のベクトルデータが得られる。このベクトルデータを、識別入力ベクトルデータと呼ぶ。識別入力ベクトルデータは、複数のＳｐｓｃと電荷情報とを有する。ただし、機能が未知なので、識別入力ベクトルデータは機能の情報は持たない。
【００６２】
ＳＶＭへは、まず、複数のレセプタに対応する複数のレセプタベクトルデータが入力される。ＳＶＭは、それら複数のレセプタベクトルデータを、複数の機能カテゴリ（抗体、酵素、その他）に分ける分離面を検出する。ここでは、ＳＶＭの概念を示すために、「抗体と酵素の分離面」が示されている。実際には、「抗体とその他の分離面」及び「酵素とその他の分離面」も検出される。これら分離面は、タンパク質機能識別装置１の記憶装置に保持されてよい。
【００６３】
上記のようにして分離面が得られた後に、識別入力ベクトルデータがＳＶＭに入力される。ＳＶＭは、分離面と識別入力ベクトルの位置関係から識別入力ベクトルが属する機能カテゴリを判別する。判別された機能カテゴリに対応する機能が、機能未知タンパク質の機能として求められる。学習識別部１３により求められた機能の情報は、識別結果として出力部１５から出力される。
【００６４】
以上に、タンパク質機能識別装置１の各部構成と処理について説明した。次に、グリッドデータ変換、接触表面スコア、ドッキングシミュレーションついて、さらに詳しく説明する。
【００６５】
「グリッドデータ変換（Ｖｏｘｅｌ表現）」
前述したように、本実施の形態では、ドッキングシミュレーションの前に、タンパク質（レセプタ、リガンド及び機能未知タンパク質）の立体構造データが、グリッドデータに変換される。この際、以下に説明するようなＶｏｘｅｌ表現形式にて、グリッドデータが生成される。
【００６６】
Ｖｏｘｅｌ表現は、ＰＤＢ形式のタンパク質立体構造に対してＶｏｘｅｌ化という変換処理をすることで行われる。Ｖｏｘｅｌ化とは、対象となるタンパク質を３次元のｌ×ｍ×ｎグリッドに離散化し、タンパク質の形状に起因する幾何学的な特性に従って、各グリッド点に対してタンパク質の構造属性値であるＳＵＲＦＡＣＥ（Ｓ）、ＩＮＮＥＲＥ（Ｉ）、ＣＡＶＩＴＹ（Ｃ）、ＯＵＴＥＲ（Ｏ）の何れかを割り当てる処理である。ｌ、ｍ、ｎの値は、グリッドが作る空間が処理対象のタンパク質全てのサイズをカバーできる程度に大きくなければならない。本実施の形態の例では、ｌ＝ｍ＝ｎ＝６４に設定されている。また、グリッド間隔は１．２オングストロームに設定されている。
【００６７】
図８〜図１３は、Ｖｏｘｅｌ化の処理の流れを示している。ＶｏｘｅｌモデルＶｏｘｅｌ（Ｖ）は、主に２つの特徴を持つ。１つは、タンパク質表面の凹凸をより忠実にモデル化するために、コノリー表面を決定する際に用いるプローブ球の半径の大きさを原子種に応じて適応的に定義した点である。更に、原子種のｖａｎ  ｄｅｒ  Ｗａａｌｓ半径の大きさに応じたボーナス半径を加えることにより、一般的に広く用いられている水分子などの一定値半径によるタンパク質表面よりも、より鋭敏な凹凸面を決定することができる。もう１つの特徴は、２つのタンパク質の形状相補性をより正確に計算するために、Ｖｏｘｅｌ化の最終段階で表面の厚さを変更し、タンパク質の表面と内部をより厳密に区別して定義した点である。ボーナス半径の大きさやＶｏｘｅｌ化された表面の厚みの決定は、最終的な識別性能が最大になる様に好適に調整される。
【００６８】
ＶｏｘｅｌモデルＶｏｘｅｌ（Ｖ）を式（１）に定義する。ここで、ＩＮＮＥＲ（Ｉ）はタンパク質分子が存在する領域を示し、ＳＵＲＦＡＣＥ（Ｓ）はタンパク質表面の領域を示す。ＣＡＶＩＴＹ（Ｃ）はタンパク質の内側で、かつ、タンパク質分子が存在しない領域を示す。ＯＵＴＥＲ（Ｏ）はタンパク質分子が存在しない領域で、かつ、ＣＡＶＩＴＹ（Ｃ）ではない領域を示す。ただし、ＤＥＦＡＵＬＴ（Ｄ）は、Ｖｏｘｅｌ（Ｖ）の初期領域を示す属性値であり、Ｉ、Ｏ、Ｓ、Ｃの何れの属性値も取らない空集合
を示す。ＴＭＰ−ＳＵＲＦＡＣＥ（Ｓｔｍｐ）は、一時的にタンパク質表面と定義する領域を示す。
【数１】
0005170630.tif 000002
【００６９】
Ｖｏｘｅｌ化の流れを式（２）に定式化する。また、図８〜図１３は、Ｖｏｘｅｌ化の流れの詳細をステップ毎に示している。
【数２】
0005170630.tif 000003
【００７０】
・手順１（ＤＥＦＡＵＬＴの決定）：Ｖｏｘｅｌの全てのグリッド点に対して、初期属性値ＤＥＦＡＵＬＴを割り当てる。
【００７１】
・手順２（ＩＮＮＥＲの決定）：原子の空間重心を中心とした半径Ｒｉ（＝Ｒｖｉ＋Δｒｉ）の球体内に含まれるグリッド点に対して、ＩＮＮＥＲを割り当てる。ここで、Ｒｖｉは各原子のｖａｎ  ｄｅｒ  Ｗａａｌｓ半径であり、Δｒｉは原子種毎に定義する半径の増分である。
【００７２】
・手順３（ＯＵＴＥＲの決定）：Ｖｏｘｅｌの境界とＩＮＮＥＲで囲まれた領域に含まれるグリッド点に対して、ＯＵＴＥＲを割り当てる。
【００７３】
・手順４（ＴＭＰ−ＳＵＲＦＡＣＥの決定）：ＯＵＴＥＲに隣接するＩＮＮＥＲに対して、ＴＭＰ−ＳＵＲＦＡＣＥを一時的に割り当てる。このＴＭＰ−ＳＵＲＦＡＣＥは、手順５において最終的なＳＵＲＦＡＣＥを決定する際の基準となる、ＩＮＮＥＲとＯＵＴＥＲの境界層である。
【００７４】
・手順５（ＳＵＲＦＡＣＥの決定）：閾値以上のＯＵＴＥＲと隣り合うＴＭＰ−ＳＵＲＦＡＣＥに対して、ＳＵＲＦＡＣＥを割り当てる。残りのＴＭＰ−ＳＵＲＦＡＣＥに対して、ＩＮＮＥＲを割り当てる。この閾値を変更することによって、Ｖｏｘｅｌ化されたタンパク質表面の厚さを調整することができる。
【００７５】
・手順６（ＣＡＶＩＴＹの決定）：残りのＤＥＦＡＵＬＴに対して、ＣＡＶＩＴＹを割り当てる。
【００７６】
「ＰＳＣ接触表面スコア関数」
次に、ＰＳＣ接触表面スコア関数は、Ｖｏｘｅｌ表現のグリッドデータを、シミュレーション用のＰＳＣデータに変換するために使用される。
【００７７】
ＰＳＣ接触表面スコア関数は、タンパク質間の形状相補性を評価するために定義される関数であり、上述のＶｏｘｅｌ化されたタンパク質（ＩＮＮＥＲ、ＯＵＴＥＲ、ＳＵＲＦＡＣＥ、ＣＡＶＩＴＹ）に対するスコアの配点方法を定義する。この関数を用いて、後述のドッキングシミュレーションにて接触表面スコアＳｐｓｃが計算される。本実施の形態では、接触表面スコア関数として、ＺＤＯＣＫ（非特許文献３を参照）で定義されたＰａｉｒｗｉｓｅ  Ｓｈａｐｅ  Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｉｔｙ（ＰＳＣ）を採用した。以下に、ＰＳＣ接触表面スコア関数についてさらに説明するが、本実施の形態のＰＳＣ接触表面スコア関数は非特許文献３に従っている。
【００７８】
図１４は、ＰＳＣ接触表面スコア関数の概要を示しており、接触表面スコア関数によってレセプタとリガンドの各グリッド点にスコアが付けられている。式（３）は、図１４のスコアを与えるＰＳＣ接触表面スコア関数を示している。式（３）は、レセプタとリガンドで配点法が異なるという特徴を持つ。また、レセプタのポケット構造にリガンドを誘導するように、レセプタのポケット周辺に高いスコアを配置する戦略を取っている。
【数３】
0005170630.tif 000004
【００７９】
式（３）の接触表面スコア関数について詳細に説明する。式中のＲｐｓｃとＬｐｓｃは、それぞれ、レセプタとリガンドの接触表面スコア関数である。また、Ｒｅ[  ]とＩｍ[  ]は、それぞれ複素関数の実部と虚部を示している。式３により、レセプタの接触表面スコア関数Ｒｐｓｃの実部、虚部、リガンドの接触表面スコア関数Ｌｐｓｃの虚部が定義される。
【００８０】
式（３）において、レセプタの接触表面スコア関数Ｒｐｓｃの実部についてみると、上述のようにレセプタのポケットに対しリガンドの凸面を効果的に誘導するために、ｂｏｎｕｓＲというパラメータが導入されている。このｂｏｎｕｓＲは、ＯＵＴＥＲのスコアの決定に用いられる。具体的には、ＯＵＴＥＲのグリッド点には、ｖａｎ  ｄｅｒ  Ｗａａｌｓ半径にｂｏｎｕｓＲを加算した距離の範囲内にあるＳＵＲＦＡＣＥのグリッド点の数がスコアとして与えられる。この処理では、ＳＵＲＦＡＣＥに近いＯＵＴＥＲには１以上のスコアが与えられるが、ＳＵＲＦＡＣＥから遠いＯＵＴＥＲのスコアは０になる。したがって、ＳＵＲＦＡＣＥ近傍のＯＵＴＥＲ（表面近傍の外周層）に、１以上のスコアが与えられる。そして、さらに、ポケット内のＯＵＴＥＲグリッド点の近くには多くのＳＵＲＦＡＣＥが存在するので、ポケット内ではスコアがより大きくなる。これにより、下記のドッキングシミュレーションにてポケットにリガンド凸面を効果的に誘導できる。図１４の例では、ポケットの底の部分のスコアが５である。
【００８１】
また、式（３）において、レセプタの接触表面スコア関数Ｒｐｓｃの実部としては、ＯＵＴＥＲ以外の部分には０が与えられる。また、リガンドの接触表面スコア関数Ｌｐｓｃの実部について見ると、ＳＵＲＦＡＣＥ及びＩＮＮＥＲに１が与えられ、その他の部分には０が与えられる。また、虚部については、レセプタとリガンドで共通であり、ＳＵＲＦＡＣＥ（表面）に３ｉが与えられ、ＩＮＮＥＲ，ＣＡＶＩＴＹ（内部）に９ｉが与えられ、ＯＵＴＥＲ（外部）は虚部を持たない。
【００８２】
タンパク質機能識別装置１では、グリッドデータ（Ｖｏｘｅｌデータ）をＰＳＣデータに変換する際に、式（３）の接触表面スコア関数にしたがって、すべてのグリッド点にスコアが付与される。すなわち、レセプタのリガンドの各グリッド点において、式（３）に従って実部及び虚部が決定される。
【００８３】
「ドッキングシミュレーション」
次に、接触表面スコア関数を用いたドッキングシミュレーションについて説明する。上記のように、接触表面スコア関数により、グリッドデータ（Ｖｏｘｅｌデータ）のすべてのグリッド点にスコアが付与されて、ＰＳＣデータに変換されている。ドッキングシミュレーションでは、レセプタのＰＳＣデータとリガンドのＰＳＣデータから、Ｓｐｓｃ（接触表面スコア値）が算出される。Ｓｐｓｃの計算では、レセプタとレセプタのＰＳＣデータが空間上で重ねられて、重なったグリッド点のスコア同士がかけ算される。全部のグリッド点のペアについてのスコアの積の総和が求められる。Ｓｐｓｃは、レセプタとリガンドをドッキングしたときに表面凹凸がどの程度合うかを表す評価値であり、本発明の形状相補性評価値の一種である。
【００８４】
ドッキングシミュレーションでは、レセプタとリガンドの位置関係を少しずつ変えたときのＳｐｓｃの最大値が探索される。これにより、レセプタとリガンドの凹凸が最もよく合うときの位置関係とＳｐｓｃが求められる。探索アルゴリズムは、レセプタに対するリガンドの回転・並進の全空間を網羅的に計算する。回転角の刻みを決定すると回転空間が決まる。例えば、回転角の刻みが１５°に設定される。この場合、リガンドの回転体の数は３６００個である。探索アルゴリズムには、レセプタとリガンドの回転体間の並進空間の高速探索のために、ＦＦＴが好適に用いられる。
【００８５】
式（４）は、Ｓｐｓｃを示している。前出の式（３）に従ってＶｏｘｅｌのすべてのグリッド点に対してスコアが割り当てられると、式（４）を用いてＳｐｓｃを計算することができる。
【数４】
0005170630.tif 000005
【００８６】
ここで、式（４）におけるｏ、ｐ、ｑは、レセプタに対してリガンドが移動するグリッド点の数である。例えば、レセプタとリガンドが接触しない場合は、接触表面スコアＳｐｓｃは、０となる。ＳＵＲＦＡＣＥとＳＵＲＦＡＣＥ同士の接触の場合は、レセプタのＯＵＴＥＲとリガンドのＳＵＲＦＡＣＥが重なり、Ｓｐｓｃは１（＝１×１）となる（虚数は無視される）。図１４に示したように、ポケットなどではレセプタのＯＵＴＥＲのスコアが１より大きく、これによりＳｐｓｃも１より大きくなる。また、ＩＮＮＥＲとＩＮＮＥＲ同士の接触の場合は、物理的に禁じられる内部同士の衝突に対するペナルティとして、−８１（＝９ｉ×９ｉ）が与えられる。ＳＵＲＦＡＣＥとＳＵＲＦＡＣＥが重なる場合も、ペナルティとして−９（＝３ｉ×３ｉ）が与えられる。
【００８７】
Ｓｐｓｃは、最終的に式（５）で表されるＲｐｓｃとＬｐｓｃの相関関数を用いて計算することができる。この計算を実施することがドッキングシミュレーションの実行であり、Ｓｐｓｃが出力値となる。
【数５】
0005170630.tif 000006
【００８８】
「本実施の形態の適用例」
次に、本実施の形態のタンパク質機能識別装置１によって実施された識別処理の具体例を説明する。
【００８９】
「サンプルについて」
図１５及び図１６は、それぞれ、レセプタ及びリガンドのサンプルを示している。この例では、サンプルとして、５２個のレセプタと５０（２つの重複を含む）個のリガンドを教師データ及び入力データとして用いた。すべてのサンプルは、ボストン大学のＷｅｎｇらのＰｒｏｔｅｉｎ−Ｐｒｏｔｅｉｎ  Ｄｏｃｋｉｎｇ  Ｂｅｎｃｈｍａｒｋ  ２．０（非特許文献４）から抽出した。このベンチマークデータセットに限らず、レセプタとリガンドからなるタンパク質ペアのデーセットには、実験による立体構造の採取状況により二つのデータ分類ｂｏｕｎｄとｕｎｂｏｕｎｄがある。ｂｏｕｎｄは、タンパク質ペアが結合した状態のままで得られた立体構造データを指し、ｕｎｂｏｕｎｄは、タンパク質ペアが結合していない状態で、個別に得られた立体構造データを指している。この分類観点から見ると、ＰＤＢ（Ｐｒｏｔｅｉｎ  Ｄａｔａ  Ｂａｎｋ）に登録されている殆どのデータがｕｎｂｏｕｎｄに分類される。この例では、上記ベンチマークデータセットから、更に生化学的機能（抗体−抗原、酵素−阻害剤、酵素―基質など）については、Ｗｅｎｇらによって定義された難易度を考慮し、なるべく偏りが小さくなるタンパク質ペアをサンプルとして用いた（図１５、図１６）。このタンパク質ペアの内訳は以下の通りである。レセプタの５２個は、１２個の“抗体”、１９個の“酵素”、２１個の“その他”から成る。リガンドの５０個は、１１（２つの重複を含む）個の“抗原”、１９個の“基質又は阻害剤”、２０個の“その他”から成る。
【００９０】
「ＳＶＭの条件について」
ＳＶＭの条件を図１７に示す。実装は、ＬＩＢＳＶＭを用い、カーネルやパラメータは全てＤｅｆａｕｌｔを使用した。
【００９１】
「識別結果」
図１８及び図１９は、サンプルにおけるＳｐｓｃの評価結果を示している。図１８は、１個のレセプタについてのＳｐｓｃである。すなわち、１個のレセプタと５０個のリガンドとのＳｐｓｃを示している。図１９は、５２個のレセプタすべてについてのＳｐｓｃである。図１９の各ラインが、１個のレセプタと５０個のリガンドとのＳｐｓｃを示している。図１８及び図１９は、レセプタのリガンドに対する規格化Ｓｐｓｃの値を示している。規格化Ｓｐｓｃとは、各レセプタに対して得られたＳｐｓｃ群（リガンドの数のＳｐｓｃ群)の最大値を１に規格化した場合のＳｐｓｃである。図１８及び図１９において、横軸はLigand、縦軸は規格化Ｓｐｓｃを示す。図１８及び図１９は、Ｓｐｓｃのみを示している。タンパク質機能識別装置１では、図１８及び図１９のＳｐｓｃに加えて、電荷情報がＳＶＭに投入されて、機能識別が行われる。
【００９２】
図２０は、識別結果を表のかたちで示している。この例では、タンパク質機能識別装置１により、有病率（Prevalence）＝３３％の時に、正診率（Accuracy）＝９２％、感度＝８８％、特異度＝９４％、Recall＝８８％、Precision＝８８％の識別結果を得ることができた。
【００９３】
上記の識別結果によれば、大きな分類（抗体、酵素、その他）におけるタンパク質機能の識別を行うことができる。この大きな分類は、生物学的機能といえる。これに対して、大きな分類に属する各タンパク質の個々の機能は、生化学的機能といえる。上記の識別結果は、生化学分野の実験系研究者に機能未知のタンパク質の同定の為の実験戦略を提供できる。さらに、上記の識別結果は、生化学的機能識別の探索空間を大幅に縮小することができる。例えば、非特許文献１、２等の技術では、大きな分類のタンパク質機能が不明であるために、巨大な探索空間の中で微小な特徴量が探索される。これに対して、大きな分類が判明していれば、探索空間が大幅に縮小され、これにより、探索効率と精度の向上が期待できる。
【００９４】
機能の分類に関しては、下記のこともいえる。本実施の形態では、上記のように、大きな分類におけるタンパク質の機能が識別された。この大きな分類の各々において、本発明の適用により、さらに小さな分類における機能が識別されたよい。各々の小さな分類の中で、機能既知の複数のタンパク質の立体構造が用意されて、上述の本発明が適用される。さらに細かな分類での機能の識別も行われてよい。このようにして、本発明の機能識別を複数段階で行うことにより、より詳細な機能の識別が可能である。こうして、上記の大分類の生物学的機能だけでなく、より小さな分類の生化学的機能の識別にも本発明を適用することが可能である。
【００９５】
また、本実施の形態は、形状相補性評価値と電荷情報の処理に下記のような工夫をしており、これにより有利な効果が得られる。
【００９６】
まず、従来技術と比較の上で本発明の処理を整理する。形状相補性と電荷情報は、どちらもタンパク質の機能に重要な役割をもつ。従来は、形状相補性と電荷情報の両方をパラメータとする一つの統合スコアが算出される。つまり、この統合スコアは、形状相補性と電荷情報の関数であった。
【００９７】
これに対して、本発明のドッキングシミュレーションは、形状相補性評価値であるＳｐｓｃのみを求めている。電荷情報は、ドッキングシミュレーション結果とは別に処理される。そして、電荷情報は、ドッキングシミュレーション結果の形状相補性評価値と共にＳＶＭへ入力される。しかし、最後まで、電荷情報は、ドッキングシミュレーションのパラメータにはならない。
【００９８】
この点に関し、ＺＤＯＣＫは、形状相補性の評価の原理においては本発明と共通している。しかし、ＺＤＯＣＫも、形状相補性と電荷情報との関数によって統合スコアを求めており、この点では本発明と異なる。
【００９９】
さて、上述した本発明の構成は、以下の点で有利である。従来技術は、形状相補性と電荷情報の両方の関数である統合スコアを求めている。この統合スコアは、ドッキングするタンパク質（レセプタとリガンド）のデータが完全であること、すなわち、欠落部分がないことを前提としている。実験精度の問題でタンパク質の一部が欠落している場合、統合スコアが大きく影響を受け、精度が大幅に低下する。
【０１００】
これに対して、本発明では、形状相補性評価値と電荷情報が別々に扱われる。この場合、欠落の影響は、形状相補性評価値に留まる。電荷情報については別に処理されて、欠落の影響を受けにくい。これにより、最終の識別結果への欠落部分の影響が低減し、より高い識別精度が得られる。
【０１０１】
また、本発明では、Ｅ１〜Ｅ１０の電荷情報が利用された。この中で、Ｅ１０の電荷情報が重要である。Ｅ１０は、タンパク質全体の全電荷とタンパク質表面の全電荷の差（＝Ｅ５−Ｅ９）である。Ｅ１〜Ｅ９に加えてＥ１０をベクトル要素としてＳＶＭへ入力することにより、識別能力が向上した。
【０１０２】
以上に本発明の好適な実施の形態について説明した。上述したように、本発明によれば、機能既知の複数のレセプタの立体構造と複数のリガンドの立体構造から教師データが求められる。教師データは、各々のレセプタについて、各レセプタが複数のリガンドとそれぞれドッキングするときの複数の形状相補性評価値と、各レセプタの電荷情報とを含む。また、機能未知タンパク質の立体構造と複数のリガンドの立体構造から識別入力データが求められ、この識別入力データは、機能未知タンパク質が複数のリガンドとそれぞれドッキングするときの複数の形状相補性評価値と、機能未知タンパク質の電荷情報とを含む。そして、本発明は、上記の教師データを学習して機能未知タンパク質の機能を識別する。このように形状相補性評価値と電荷情報を用いることにより、タンパク質間相互作用を考慮した機能識別を行うことができ、高い識別能力で機能識別を行うことができる。
【０１０３】
以上に本発明の好適な実施の形態を説明した。しかし、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】
【０１０４】
以上のように、本発明にかかるタンパク質機能識別装置は、バイオインフォマティクスによりタンパク質の立体構造を基にしてタンパク質機能を識別する技術として有用である。
【図面の簡単な説明】
【０１０５】
【図１】本発明の実施の形態に係るタンパク質機能識別装置を示す図である。
【図２】教師データ生成部の構成を示す図である。
【図３】識別入力データ生成部の構成を示す図である。
【図４】教師ドッキング評価部で得られる形状相補性評価値のデータを示す図である。
【図５】電荷情報を示す図である。
【図６】学習識別処理を概念的に示す図である。
【図７】サポートベクトルマシンを用いた学習識別処理を示す図である。
【図８】Ｖｏｘｅｌ化の処理の流れを示す図であって、ＤＥＦＡＵＬＴの割り当て処理を示す図である。
【図９】Ｖｏｘｅｌ化の処理の流れを示す図であって、ＩＮＮＥＲの割り当て処理を示す図である。
【図１０】Ｖｏｘｅｌ化の処理の流れを示す図であって、ＯＵＴＥＲの割り当て処理を示す図である。
【図１１】Ｖｏｘｅｌ化の処理の流れを示す図であって、ＴＭＰ−ＳＵＲＦＡＣＥの割り当て処理を示す図である。
【図１２】Ｖｏｘｅｌ化の処理の流れを示す図であって、ＳＵＲＦＡＣＥの割り当て処理を示す図である。
【図１３】Ｖｏｘｅｌ化の処理の流れを示す図であって、ＣＡＶＩＴＹの割り当て処理を示す図である。
【図１４】ＰＳＣ接触表面スコア関数を説明するための図である。
【図１５】具体例におけるレセプタのサンプルを示す図である。
【図１６】具体例におけるリガンドのサンプルを示す図である。
【図１７】具体例におけるサポートベクトルマシンの処理条件を示す図である。
【図１８】サンプルにおけるＳｐｓｃの評価結果を示す図である。
【図１９】サンプルにおけるＳｐｓｃの評価結果を示す図である。
【図２０】本発明による識別結果の例を示す図である。
【符号の説明】
【０１０６】
１  タンパク質機能識別装置
３  レセプタ記憶部
５  リガンド記憶部
７  教師データ部
９  未知タンパク質入力部
１１  識別入力データ部
１３  学習識別部
１５  出力部
２１  教師データ生成部
２３  教師データ記憶部
２５  識別入力データ生成部
２７  識別入力データ記憶部
３１  教師ドッキング評価部
３３  教師ドッキングデータ記憶部
３５  教師残基電荷評価部
３７  教師残基電荷データ記憶部
４１、４３、７１、７３  グリッド変換部
４５、４７、７５、７７  ＰＳＣ変換部
４９、７９  ドッキングシミュレーション部
５１、８１  分子表面計算部
５３、８３  アミノ酸残基計数部
５５、８５  電荷計算部
６１  入力ドッキング評価部
６３  入力ドッキングデータ記憶部
６５  入力残基電荷評価部
６７  入力残基電荷データ記憶部
【図１】
0005170630.tif 000007
【図２】
0005170630.tif 000008
【図３】
0005170630.tif 000009
【図４】
0005170630.tif 000010
【図５】
0005170630.tif 000011
【図６】
0005170630.tif 000012
【図７】
0005170630.tif 000013
【図８】
0005170630.tif 000014
【図９】
0005170630.tif 000015
【図１０】
0005170630.tif 000016
【図１１】
0005170630.tif 000017
【図１２】
0005170630.tif 000018
【図１３】
0005170630.tif 000019
【図１５】
0005170630.tif 000020
【図１６】
0005170630.tif 000021
【図１７】
0005170630.tif 000022
【図２０】
0005170630.tif 000023
【図１４】
0005170630.tif 000024
【図１８】
0005170630.tif 000025
【図１９】
0005170630.tif 000026