(57)【要約】本発明の好適な態様はクエリー配列と１または複数のテンプレート配列との間の好適な配列アラインメントを決定する方法であり、以下の工程を含むものである：１）１または複数のブリッジ／バルジ・ギャップを決定するために少なくとも２つの参照用の配列をアラインさせる工程；２）各々の可能性のあるクエリー配列のアラインメントと各テンプレート配列との間のアラインメントスコアを、クエリー配列と各テンプレート配列との間の所与の配列アラインメントがブリッジ／バルジ・ギャップを生成するか否かに基づいて決定する工程、および、３）クエリー配列と各テンプレート配列とのアラインメントスコアに基づいて好適な配列アラインメントを決定する工程。【特許請求の範囲】
【請求項１】
クエリー配列と少なくとも１つのテンプレート配列との好適なアラインメントを決定する方法であって、以下の工程：
ａ．１または複数のブリッジ／バルジ・ギャップを決定するために少なくとも２つの参照用（ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ）配列をアラインさせる工程、
ｂ．前記クエリー配列の可能性のあるアラインメントと各前記テンプレート配列との間の少なくとも１つのアラインメントスコアを決定する工程；ここで各前記アラインメントスコアは、前記クエリー配列と各前記テンプレート配列との間の前記アラインメントが、ブリッジ／バルジ・ギャップを作るか否かを反映するものであり、そして、
ｃ．前記アラインメントスコアに基づいて前記クエリー配列と各前記テンプレート配列との間の好適なアラインメントを決定する工程、
を含む方法。
【請求項２】
前記好適なアラインメントが至適アラインメントである、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
工程ｂが以下の工程：
ａ．前記クエリー配列と各前記テンプレート配列について、行列要素がｓｉｊである配列アラインメント類似性行列を形成する工程、および、
ｂ．各前記配列アラインメント類似性行列のダイナミック漸進的変化（ｄｙｎａｍｉｃ ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）から、行列要素がＳｉｊである配列アラインメント和行列を決定する工程であって、各前記和行列の行列要素が、前記クエリー配列と各前記テンプレート配列とのアラインメントから形成されうる可能性のあるアラインメントギャップが、ブリッジ／バルジ・ギャップを作るか否かを反映するものである工程、を含む請求項１に記載の方法。
【請求項４】
工程ｂが以下の工程：
ａ．下記式：
Ｓｉｊ＝ｓｉｊ＋Ｍａｘ｛Ｓｉ＋１，ｊ＋１，Ｓｉ＋１，ｊ＋２　ｔｏ　ｊｍａｘ−ＧＡＰ，Ｓｉ＋２　ｔｏ　ｉｍａｘ，ｊ＋２−ＧＡＰ，Ｓｍ，ｎ−ブリッジ／バルジ｝
によって、各前記配列アラインメント類似性行列のダイナミック漸進的変化から前記配列アラインメント和行列を計算する工程であって、ここで、ＧＡＰは前記クエリー配列と各前記テンプレート配列との間のアラインメントギャップについてのギャップペナルティを表し、ブリッジ／バルジは前記和行列のｍ，ｎ行列要素において開始して前記和行列のｉ，ｊ行列要素において終結する既知のブリッジまたはバルジについてのペナルティを表し、そしてＭａｘ｛Ｓｉ＋１，ｊ＋１，Ｓｉ＋１，ｊ＋２　ｔｏ　ｊｍａｘ−ＧＡＰ，Ｓｉ＋２　ｔｏ　ｉｍａｘ，ｊ＋２−ＧＡＰ，Ｓｍ，ｎ−ブリッジ／バルジ｝はかっこ内にふくまれる４つの項の最大値のことをいうものである工程、
を含む請求項３に記載の方法。
【請求項５】
クエリー配列と少なくとも１つのテンプレート配列との好適なアラインメントを決定する方法であって、以下の工程：
ａ．少なくとも１つのブリッジ／バルジ・ギャップを決定するために少なくとも２つの参照用配列をアラインさせる工程、
ｂ．前記クエリー配列と各前記テンプレート配列から配列アラインメント類似性行列を形成する工程、
ｃ．各前記配列アラインメント類似性行列のダイナミック漸進的変化から配列アラインメント和行列を決定する工程であって、各前記和行列の行列要素が、前記クエリー配列と各前記テンプレート配列のアラインメントから形成されうる可能性のあるアラインメントギャップが、ブリッジ／バルジ・ギャップを作るか否かを反映するものである工程、そして、
ｄ．各前記和行列の前記ダイナミック漸進的変化から、前記クエリー配列と各前記テンプレート配列との間の好適なアラインメントを決定する工程、
を含む方法。
【請求項６】
前記好適なアラインメントが至適アラインメントである、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
クエリー配列と少なくとも１つのテンプレート配列との好適なアラインメントを決定する方法であって、以下の工程：
ａ．少なくとも１つのブリッジ／バルジ・ギャップを決定するために少なくとも２つの参照用配列をアラインさせる工程、
ｂ．前記クエリー配列と各前記テンプレート配列とについて、行列要素がｓｉｊである配列アラインメント類似性行列を計算する工程、
ｃ．下記式：
Ｓｉｊ＝ｓｉｊ＋Ｍａｘ｛Ｓｉ＋１，ｊ＋１，Ｓｉ＋１，ｊ＋２　ｔｏ　ｊｍａｘ−ＧＡＰ，Ｓｉ＋２　ｔｏ　ｉｍａｘ，ｊ＋２−ＧＡＰ，Ｓｍ，ｎ−ブリッジ／バルジ｝
によって、各前記配列アラインメント類似性行列のダイナミック漸進的変化から行列要素がＳｉｊである配列アラインメント和行列を計算する工程であって、ここで、ＧＡＰは前記クエリー配列と各前記テンプレート配列との間のアラインメントギャップについてのギャップペナルティを表し、ブリッジ／バルジは前記和行列のｍ，ｎ行列要素において開始して前記和行列のｉ，ｊ行列要素において終結する既知のブリッジまたはバルジについてのペナルティを表し、そしてＭａｘ｛Ｓｉ＋１，ｊ＋１，Ｓｉ＋１，ｊ＋２　ｔｏ　ｊｍａｘ−ＧＡＰ，Ｓｉ＋２　ｔｏ　ｉｍａｘ，ｊ＋２−ＧＡＰ，Ｓｍ，ｎ−ブリッジ／バルジ｝はかっこ内にふくまれる４つの項の最大値のことをいうものである工程、そして、
ｄ．前記クエリー配列と各前記テンプレート配列との好適なアラインメントを、前記和行列のダイナミック漸進的変化から決定する工程、
を含む方法。
【請求項８】
前記好適なアラインメントが至適アラインメントである、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
一次配列相同性モデリング方法において使用するために、少なくとも１つのクエリー配列と少なくとも１つのテンプレート配列との好適なアラインメントを決定する方法であって、以下の工程：
ａ．１または複数のブリッジ／バルジ・ギャップを決定するために少なくとも２つの参照用配列をアラインさせる工程、
ｂ．各前記クエリー配列と各前記テンプレート配列との可能性のあるアラインメントについて、少なくとも１つのアラインメントスコアを決定する工程；ここで、各前記アラインメントスコアは各前記クエリー配列と各前記テンプレート配列との間の前記アラインメントが、ブリッジ／バルジ・ギャップを作るか否かを反映するものである工程、そして、
ｃ．前記アラインメントスコアに基づいて各前記クエリー配列と各前記テンプレート配列との好適なアラインメントを決定する工程であって、前記好適なアラインメントがおよそ１０％からおよそ２０％の相同的残基を含むものである工程、
を含む方法。
【請求項１０】
前記好適なアラインメントが至適アラインメントである、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記一次配列相同性方法が、前記クエリー配列の三次元構造を決定するための方法である、請求項９に記載の方法。
【請求項１２】
前記一次配列相同性モデリング方法が、前記クエリー配列の三次元構造を決定するための方法である、請求項１０に記載の方法。
【請求項１３】
前記一次配列相同性モデリング方法が、少なくとも２つのクエリー配列の間の一次配列相同性関連（ｔｈｅ ｐｒｉｍａｒｙ ｓｅｑｕｅｎｃｅ ｈｏｍｏｌｏｇｙ ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｓ）を決定するための方法である、請求項９に記載の方法。
【請求項１４】
前記一次配列相同性モデリング方法が、少なくとも２つのクエリー配列の間の配列相同性関連を決定するための方法である、請求項１０に記載の方法。
【請求項１５】
一次配列相同性モデリング方法における使用のために、少なくとも１つのクエリー配列と少なくとも１つのテンプレート配列との好適なアラインメントを決定する方法であって、以下の工程：
ａ．少なくとも１つのブリッジ／バルジ・ギャップを決定するために、少なくとも２つの参照用配列をアラインさせる工程；
ｂ．各前記クエリー配列と各前記テンプレート配列について配列アラインメント類似性行列を形成する工程、
ｃ．各前記配列アラインメント類似性行列のダイナミック漸進的変化から配列アラインメント和行列を決定する工程であって、ここで、各前記和行列の行列要素が、各前記クエリー配列と各前記テンプレート配列とのアラインメントから形成されうる可能性のあるアラインメントギャップが、ブリッジ／バルジ・ギャップを作るか否かを反映するものである工程；そして、
ｄ．各前記和行列の前記ダイナミック漸進的変化から各前記クエリー配列と各前記テンプレート配列との好適なアラインメントを決定する工程であって、ここで前記好適なアラインメントがおよそ１０％からおよそ２０％の相同的残基を含むものである工程、
を含む方法。
【請求項１６】
前記好適なアラインメントが至適アラインメントである、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記一次配列相同性方法が、前記クエリー配列の三次元構造を決定するための方法である、請求項１５に記載の方法。
【請求項１８】
前記一次配列相同性モデリング方法が、前記クエリー配列の三次元構造を決定するための方法である、請求項１６に記載の方法。
【請求項１９】
前記一次配列相同性モデリング方法が、少なくとも２つのクエリー配列の間の一次配列相同性関連を決定するための方法である、請求項１５に記載の方法。
【請求項２０】
前記一次配列相同性モデリング方法が、少なくとも２つのクエリー配列の間の一次配列相同性関連を決定するための方法である、請求項１６に記載の方法。
【請求項２１】
一次配列相同性モデリング方法における使用のために、少なくとも１つのクエリー配列と少なくとも１つのテンプレート配列との好適なアラインメントを決定する方法であって、以下の工程：
ａ．少なくとも１つのブリッジ／バルジ・ギャップを決定するために少なくとも２つの参照用配列をアラインさせる工程、
ｂ．各前記クエリー配列と各前記テンプレート配列について行列要素がｓｉｊである配列アラインメント類似性行列を計算する工程、
ｃ．下記式：
Ｓｉｊ＝ｓｉｊ＋Ｍａｘ｛Ｓｉ＋１，ｊ＋１，Ｓｉ＋１，ｊ＋２　ｔｏ　ｊｍａｘ−ＧＡＰ，Ｓｉ＋２　ｔｏ　ｉｍａｘ，ｊ＋２−ＧＡＰ，Ｓｍ，ｎ−ブリッジ／バルジ｝
によって、各前記配列アラインメント類似性行列のダイナミック漸進的変化から行列要素がＳｉｊである配列アラインメント和行列を計算する工程であって、ここで、ＧＡＰは前記クエリー配列と各前記テンプレート配列との間のアラインメントギャップについてのギャップペナルティを表し、ブリッジ／バルジは前記和行列のｍ，ｎ行列要素において開始して前記和行列のｉ，ｊ行列要素において終結する既知のブリッジまたはバルジについてのペナルティを表し、そしてＭａｘ｛Ｓｉ＋１，ｊ＋１，Ｓｉ＋１，ｊ＋２　ｔｏ　ｊｍａｘ−ＧＡＰ，Ｓｉ＋２　ｔｏ　ｉｍａｘ，ｊ＋２−ＧＡＰ，Ｓｍ，ｎ−ブリッジ／バルジ｝はかっこ内にふくまれる４つの項の最大値のことをいうものである工程、そして、
ｄ．前記和行列のダイナミック漸進的変化から、各前記クエリー配列と各前記テンプレート配列との好適なアラインメントを決定する工程であって、ここで前記好適なアラインメントがおよそ１０％からおよそ２０％の相同的残基を含むものである工程、
を含む方法。
【請求項２２】
前記好適なアラインメントが至適アラインメントである、請求項２１に記載の方法。
【請求項２３】
前記一次配列相同性モデリング方法が、前記クエリー配列の三次元構造を決定するための方法である、請求項２１に記載の方法。
【請求項２４】
前記一次配列相同性モデリング方法が、前記クエリー配列の三次元構造を決定するための方法である、請求項２２に記載の方法。
【請求項２５】
前記一次配列相同性モデリング方法が、少なくとも２つのクエリー配列の間の一次配列相同性関連を決定するための方法である、請求項２１に記載の方法。
【請求項２６】
前記一次配列相同性モデリング方法が、少なくとも２つのクエリー配列の間の一次配列相同性関連を決定するための方法である、請求項２２に記載の方法。
【請求項２７】
少なくとも１つのテンプレート配列との一次配列相同性モデリングに基づいて、クエリー配列の三次元構造を決定する方法であって、前記クエリー配列と前記テンプレート配列との間の前記アラインメントが、請求項２、請求項６、請求項８、請求項１２、請求項２０および請求項２４に記載の方法によって決定される方法。
【請求項２８】
少なくとも１つのテンプレート配列との一次配列相同性モデリングに基づいて少なくとも２つのクエリー配列の間の一次配列相同性関連を決定する方法であって、前記クエリー配列と前記テンプレート配列との前記アラインメントが、請求項２、請求項６、請求項８、請求項１４、請求項２２および請求項２６に記載の方法によって決定される方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
（技術分野）
本発明はタンパク質の相同性関連を判定するためのコンピュータによる方法の分野に関する。
【０００２】
（背景技術）
ヒトゲノムの配列決定がゲノム科学において画期的な成功である一方、それによって次なる大きな挑戦、すなわちヒトゲノムによってコードされる各々のタンパク質の正確な構造モデルを作るための挑戦も生じてくる。コードされるすべてのタンパク質の構造の実験による決定には何十年も要求されるであろうことから、構造ゲノム科学が急速に進展するとすれば、三次元タンパク質構造を決定するためのコンピュータによる方法が必須であるといえる。Ｓ． Ｋ． Ｂｕｒｌｅｙ， Ｓ． Ｃ． Ａｌｍｏ， Ｊ．Ｂ． Ｂｏｎａｎｎｏ ｅｔ ａｌ， Ｎａｔｕｒｅ Ｇｅｎ． ２３， １５１−１５７ （１９９９）を参照されたい。この参考文献およびここにおいて引用するすべての他の参考文献を、参考文献として本発明に合体させる。
【０００３】
タンパク質はアミノ酸の直鎖状のポリマーである。天然のタンパク質は２０もの異なるタイプのアミノ酸残基を含んでいる可能性があり、各アミノ酸残基は特有の側鎖を含む。タンパク質におけるアミノ酸残基の特定の直鎖状の配列は、タンパク質の一次配列、すなわち一次構造を規定する。タンパク質の一次構造は周知の方法を用いて比較的容易に決定することができる。
【０００４】
タンパク質は三次元の構造へとフォールディングされる。このフォールディングはアミノ酸の配列とタンパク質の環境とによって決定される。多くの天然のタンパク質の三次元構造の調査によって、多くの繰り返しパターンが明らかとなった。アルファへリックス、平行ベータシート、および逆平行ベータシートとして知られるパターンが一般に観察される。これらの一般の構造パターンに関する記載は、Ｔｈｅ Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ａｎｄ Ａｃｔｉｏｎ ｏｆ Ｐｒｏｔｅｉｎｓ， Ｗ． Ａ． Ｂｅｎｊａｍｉｎ， Ｉｎｃ． Ｃａｌｉｆｏｒｎｉａ （１９６９）において、Ｄｉｃｋｅｒｓｏｎ， Ｒ． Ｅ． ｅｔ ａｌ によって提供されている。これらのパターンの一つに各アミノ酸残基を割り当てることによって、タンパク質の二次構造が規定される。
【０００５】
タンパク質の生物学的性質は、その三次元の（３Ｄ）コンフォメーションに直接的に依存している。３Ｄコンフォメーションは酵素の活性、結合タンパク質の能力および特異性、そして受容体分子の構造的な特性を決定するものである。タンパク質分子の三次元構造はそのように重要なものであるため、あるタンパク質の三次元構造をその既知のアミノ酸配列から容易に決定するための方法が大いに望まれるということが、従来から認識されていた。しかしながら、実験によるデータなくしてそのような決定を行うことは非常に難しいことであることが判明している。
【０００６】
過去においてはタンパク質の三次元構造は多くの異なる実験的方法を用いて決定されてきた。おそらく、タンパク質構造を決定するためのよく知られた方法はＸ線結晶学の技術の使用を伴うものであろう。この技術の一般的な総説は、Ｐｈｙｓｉｃａｌ Ｂｉｏ−ｃｈｅｍｉｓｔｒｙ， Ｖａｎ Ｈｏｌｄｅ， Ｋ． Ｅ． （Ｐｒｅｎｔｉｃｅ−Ｈａｌｌ， Ｎｅｗ Ｊｅｒｓｅｙ １９７１）， ｐｐ．２２１−２３９ または Ｐｈｙｓｉｃａｌ Ｃｈｅｍｉｓｔｒｙ ｗｉｔｈ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ ｔｏ ｔｈｅ Ｌｉｆｅ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ， Ｄ． Ｅｉｓｅｎｂｅｒｇ ＆ Ｄ． Ｃ． Ｃｒｏｔｈｅｒｓ （Ｂｅｎｊａｍｉｎ Ｃｕｍｍｉｎｇｓ， Ｍｅｎｌｏ Ｐａｒｋ １９７９） においてみることができる。この技術を用いると三次元構造を正確に解明することができる。さらにタンパク質構造は、ニュートロン回折技術の使用によって、すなわち核磁気共鳴（ＮＭＲ）によって決定することができる。たとえば、Ｐｈｙｓｉｃａｌ Ｃｈｅｍｉｓｔｒｙ， ４ｔｈ Ｅｄ． Ｍｏｏｒｅ， Ｗ． Ｊ． （Ｐｒｅｎｔｉｃｅ−Ｈａｌｌ， Ｎｅｗ Ｊｅｒｓｅｙ １９７２） および ＮＭＲ ｏｆ Ｐｒｏｔｅｉｎｓ ａｎｄ Ｎｕｃｌｅｉｃ Ａｃｉｄｓ， Ｋ． Ｗｕｔｈｒｉｃｈ （Ｗｉｌｅｙ−Ｉｎｔｅｒｓｃｉｅｎｃｅ， Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ １９８６） を参照されたい。
【０００７】
これらの実験技術はすべて少なくとも１つの重大な欠点を有する。すなわち、それらは大きな労働力を要し、したがって時間がかかって不経済である。現代の配列決定技術によって、三次元タンパク質構造へと翻訳される必要のある一次配列の急速に大きくなりつつあるデータベースが作られている。実際、完全に配列決定されているヒトゲノムを含む５００以上のゲノムに関して、三次元構造はこれらの配列のおよそ２％について決定されているにすぎない。日々、一次配列に対する、予測された三次元構造の比は小さくなりつつある。
【０００８】
一次配列から三次元構造をより速く予測するために、生化学者らは、困難で複雑な実験室的技術ではなくてコンピュータおよびソフトウェアによってなされるべきである構造決定を可能にするような様々なコンピュータによるアプローチに取り組んでいる。これらのコンピュータによるアプローチの中でもっとも有望なものの一つは、その配列の三次元構造が探索されておりここにおいてクエリー配列またはクエリーペプチドとよばれるある一次配列の、三次元構造が既知でありここにおいてテンプレート配列またはテンプレートペプチドとよばれ普通はそのような配列のデータベースである１または複数の一次配列に対する、類似性を比較するものである。これが一次配列相同性モデリングの１つの態様である。
【０００９】
高いレベルにおいては、多くの一次配列相同性モデリング方法は２つの工程において特徴付けることができる。アラインメント工程とよばれる第一の工程において、その三次元構造が探索されているクエリー配列が、データベースに含まれる１または複数のテンプレート配列に対してアライン（整列）される。各テンプレート配列についての三次元構造は全部あるいは大部分が既知である。クエリーペプチドとテンプレートペプチドとの間の各々のアラインメント比較が行われた後、当該方法によってあるスコアが与えられる。データベースにおいて各々の比較がなされた後、最も高いスコアを示すアラインメントペアは、至適にアラインされたクエリー配列／テンプレート配列を反映するものである。至適配列アラインメントは、クエリー配列に関する最も正確な構造決定をもたらすために用いられる。なお、至適以下のスコアをもたらすクエリー／テンプレートアラインメントは、クエリー配列に関する有用な構造情報を与えるために用いることができる。
【００１０】
モデリング工程とよばれる第二の工程において、クエリーペプチドの構造情報は、テンプレート配列においてアラインされた配列または部分配列（サブ配列）に対応する構造情報に基づいて予測することができる。一次配列相同性方法のうちもっとも一般的なものは、アラインされたテンプレート配列の三次元構造に基づいてクエリー配列の三次元構造を予測するために配列相同性を用いる。なお、その他の一次配列相同性モデリング技術は、アラインされたテンプレート配列の一次配列に基づいて、１または複数のクエリー配列の間の一次配列相同性関連を決定しようとするものである。
【００１１】
本発明は、第一の工程を実行するための改良方法、すなわち、クエリー配列とテンプレート配列との間の至適アラインメントを決定するための改良方法に関する。
【００１２】
現在の最先端技術を用いた、Ａ， Ｓａｌｉ ａｎｄ Ｔ． Ｌ． Ｂｌｕｎｄｅｌｌ， Ｊ． Ｍｏｌ．　Ｂｉｏｌ． ２３４， ７７９−８１５ （１９９３） によるＭＯＤＥＬＬＥＲなどの一次配列相同性モデリング技術は、正確な三次元構造を作り出すために、クエリーペプチドとテンプレートペプチドとの間に少なくとも３０−４０％の配列同一性を要求するものである。Ｒ． Ｓａｎｃｈｅｚ ａｎｄ Ａ． Ｓａｌｉ， Ｐｒｏｃ． Ｎａｔｌ． Ａｃａｄ． Ｓｃｉ． ＵＳＡ ９５， １３５９７−１３６０２ （１９９８） を参照されたい。現在の最先端技術を用いた方法によると、醸造酵母のゲノムにコードされている可溶性タンパク質の残基では２０％以下のものが信頼できる構造モデルに割り当てられることができる。既出。
【００１３】
ＭＯＤＥＬＬＥＲはクエリー配列とテンプレート配列との間の好適なアラインメントを決定するために、ダイナミックプログラミングアプローチを用いるものである。それは、配列アラインメントの技術における多くのダイナミックプログラミングアプローチにおいて典型的なものである。この配列アラインメントは次にＭＯＤＥＬＬＥＲによってクエリー配列の三次元構造を構築するために用いられる。
【００１４】
ダイナミックプログラミング法はＮｅｅｄｌｅｍａｎおよびＷｕｎｓｃｈによって最初に紹介されて以来、配列相同性を決定するために用いられてきたものである。Ｓ． Ｂ． Ｎｅｅｄｌｅｍａｎ ａｎｄ Ｃ． Ｄ． Ｗｕｎｓｃｈ， Ｊ． Ｍｏｌ． Ｂｉｏｌ． ４８， ４４３−４５３ （１９７０）； Ｔ． Ｆ． Ｓｍｉｔｈ， Ｍ． Ｓ． Ｗａｔｅｒｍａｎ， Ａｄｖ． Ａｐｐｌ． Ｍａｔｈ．， ２， ４８２−４８９ （１９８１）； ［Ｍ． Ｇｒｉｂｓｋｏｖ， Ａ． Ｄ． ＭｃＬａｃｈｌａｎ， ａｎｄ Ｄ． Ｅｉｓｅｎｂｅｒｇ， Ｐｒｏｃ． Ｎａｔｌ． Ａｃａｄ． Ｓｃｉ． Ｕ．Ｓ．Ａ．， ８４， ４３５５ （１９８７）； Ｍ． Ｇｒｉｂｓｋｏｖ， Ｍ． Ｈｏｍｙａｋ， Ｊ． Ｅｄｅｎｆｉｅｌｄ， ａｎｄ Ｄ． Ｅｉｓｅｎｂｅｒｇ， ＣＡＢＩＯＳ ４， （１９８８）； Ｍ． Ｇｒｉｂｓｋｏｖ， Ｄ． Ｅｉｓｅｎｂｅｒｇ， Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ ｉｎ Ｐｒｏｔｅｉｎ Ｃｈｅｍｉｓｔｒｙ （Ｔ． Ｅ． Ｈｕｇｌｉ， ｅｄ．）， ｐ． １０８． Ａｃａｄｅｍｉｃ Ｐｒｅｓｓ， Ｓａｎ Ｄｉｅｇｏ， Ｃａｌｉｆ．， １９８９； Ｍ， Ｇｒｉｂｓｋｏｖ， Ｒ． Ｌｕｔｈｙ， ａｎｄ Ｄ． Ｅｉｓｅｎｂｅｒｇ， Ｍｅｔｈ． ｉｎ Ｅｎｚ． １８３， １４６ （１９９０）］を参照されたい。一般的な意味において、配列アラインメントを決定するためのダイナミックプログラミングアプローチは以下の工程を含む：（１）２つの配列における残基の各ペアがマッチする場合の類似性スコアからなる行列（和行列）を作る工程、および（２）ダイナミックプログラミングを用いて和行列を構築することによって２つの配列の間の至適アラインメントを決定する工程。Ｎｅｅｄｌｅｍａｎ−Ｗｕｎｓｃｈダイナミックプログラミングパラダイムに基づいてタンパク質配列類似性を検出するための多くの変法が開発されてきた。
【００１５】
元々のＮｅｅｄｌｅｍａｎ−Ｗｕｎｓｃｈ研究においては２つのタンパク質の間の残基同一性のみが和行列の作成において考慮されていた。より最新の方法は、ｐｏｉｎｔ−ａｃｃｅｐｔｅｄ ｍｕｔａｔｉｏｎ（ＰＡＭ）行列またはＢＬＯＳＵＭ行列のような残基置換スコアリングシステムを用いてアラインメント和行列を作成する。前者についてはＭ． Ｏ． Ｄａｙｈｏｆｆ Ｅｄ． Ａｔｌａｓ ｏｆ Ｐｒｏｔｅｉｎ Ｓｅｑｕｅｎｃｅ ａｎｄ Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ Ｖｏｌ．５， Ｓｕｐｐｌ．３， ｐｐ．３４５−３５２， １９７９における”Ａ Ｍｏｄｅｌ ｏｆ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎａｒｙ Ｃｈａｎｇｅ ｉｎ Ｐｒｏｔｅｉｎｓ”、後者については Ｓ． Ｈｅｎｉｋｏｆｆ ａｎｄ Ｊ． Ｇ． Ｈｅｎｉｋｏｆｆ， Ｐｒｏｃ． Ｎａｔｌ． Ａｃａｄ． Ｓｃｉ． ＵＳＡ ８９， １０９１５−１０９１９ （１９９２）を参照されたい。アラインメントスコア行列を作成するために更なる情報を用いることができ、それには多重配列アラインメント、残基環境プロフィール（いわゆるプロフィールスレッディング技術）、二次構造予測、および溶媒接触性予測からの情報が含まれるが、ここに挙げたものはほんの一部でしかない。Ｓ． Ｆ． Ａｌｔｓｈｕｌ， Ｔ． Ｌ． Ｍａｄｄｅｎ， Ａ． Ａ． Ｓｃｈａｆｆｅｒ ｅｔ ａｌ．， Ｎｕｃｌ． Ａｃｉｄｓ Ｒｅｓ． ２５， ３３８９−３４０２ （１９９７）； Ｊ． Ｕ． Ｂｏｗｉｅ， Ｒ． Ｌｕｔｈｙ ａｎｄ Ｄ． Ｅｉｓｅｎｂｅｒｇ， Ｓｃｉｅｎｃｅ ２５３， １６４−１７０ （１９９１）； Ｂ． Ｒｏｓｔ， Ｒ． Ｓｃｈｎｅｉｄｅｒ ａｎｄ Ｃ． Ｓａｎｄｅｒ， Ｊ． Ｍｏｌ． Ｂｉｏｌ． ２７０， ４７１−４８０ （１９９７）を参照されたい。
【００１６】
これらは非常に簡単な和行列を用いるものであるが、Ｎｅｅｄｌｅｍａｎ−Ｗｕｎｓｃｈ研究によってもたらされた根本的な貢献は、２つのタンパク質の間の至適グローバルアラインメントを決定するために、所与のスコアリングおよびギャップヒエラルキーについてダイナミックプログラミングを適用したことにあった（ギャップは最終的なアラインメントにおいて他方の残基にアラインされない残基によって示され、ここで「グローバル」とは一方の配列の全体およびすべての可能性のあるプレフィックスを他方のサブ配列に対してマッチさせることを意味する）。より現代的なアプローチが開発されているが、これらは概して、類似性スコアとともに他方の残基にアラインされない残基についてのギャップスコアから計算される和行列を介して、至適グローバル、ローカルまたはグローバル−ローカルアラインメント経路を発見する工程を含む。Ｄ．Ｆｉｓｃｈｅｒ ａｎｄ Ｄ． Ｅｉｓｅｎｂｅｒｇ， Ｐｒｏｔｅｉｎ Ｓｃｉ． ５， ９４７−９５５ （１９９６） を参照されたい。Ｔ． Ｆ． Ｓｍｉｔｈ ａｎｄ Ｍ． Ｓ． Ｗａｔｅｒｍａｎ， ”Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ Ｃｏｍｍｏｎ Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ Ｓｕｂｓｅｑｕｅｎｃｅｓ”， Ｊ． Ｍｏｌｏｃｕｌａｒ Ｂｉｏｌｏｇｙ， １４７， ｐｐ． １９５−１９７， １９８１，は、「ゼロトリック」を導入することによってローカルアラインメント問題を解決した：もしダイナミックプログラミングテーブルのあるエントリが負であったら、至適ローカルアラインメントは最初の部分がスコアを低くするためにこのエントリを通ることができない；したがってそれをゼロに置換すればよく、その結果プレフィックスは中断される。（この簡単なトリックはコンピュータ科学の分野において最大サブベクトル法として知られている）。ついで Ｏ． Ｇｏｔｏｈは、”Ａｎ Ｉｍｐｒｏｖｅｄ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｆｏｒ Ｍａｔｃｈｉｎｇ Ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌ Ｓｅｑｕｅｎｃｅｓ，” Ｊ． Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ Ｂｉｏｌｏｇｙ， １６２， ｐｐ．７０５−７０８， １９８２において、アフィンギャップペナルティ（ギャップの数および長さについての異なるコスト）は線形ギャップペナルティとおよそ同様に効率的に解決されるということを示した。複数の類似のセグメントの同定が、Ｍ． Ｓ． Ｗａｔｅｒｍａｎ ａｎｄ Ｍ． Ｅｇｇｅｒｔによって、”Ａ Ｎｅｗ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｆｏｒ Ｂｅｓｔ Ｓｕｂｓｅｑｕｅｎｃｅｓ Ａｌｉｇｎｍｅｎｔ Ｗｉｔｈ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｔｏ ｔＲＮＡ−ｒＲＮＡ Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ，” Ｊ． Ｍｏｌｌｅｃｕｌａｒ Ｂｉｏｌｏｇｙ， １９７， ｐｐ． ７２３−７２８， １９８７において達成された。
【００１７】
ＭＯＤＥＬＬＥＲはアラインメントを行うために標準的なダイナミックプログラミング法を用いるが、ＭＯＤＥＬＬＥＲには最終的なアラインメントを改良するために様々な向上がなされてきた。第一に、異なるギャップペナルティを用いて何度もダイナミックプログラミングを行うことによってコンセンサスアラインメントが決定される。第二に、例えばギャップがテンプレート二次構造に位置するか（高いペナルティを課す）否か、あるいはループ領域に位置するか（ゆるいペナルティを課す）否かなどの、特定のギャップの環境に基づいてギャップペナルティが変更される。これらの追加的な技術を用いても、ＭＯＤＥＬＬＥＲは一般にクエリータンパク質配列についての正確な構造モデルを構築するのに十分な質を有するアラインメントを得るためには、少なくとも３０％の相同性を要求する。そのような相同性モデリングアプローチのもう一つの限界は、テンプレート構造において存在していない長いループ領域についてのものであり、それによってしばしば、最初から信頼できないもの、あるいはそのようなループ領域をモデリングするためのデータベース探索方法を利用することが必要となる。現行の相同性モデリング技術においてこれらのような限界があるために、改良されたタンパク質構造予測方法についての必要性が存在するのである。
【００１８】
ＭＯＤＥＬＬＥＲのような三次元タンパク質構造を予測するための一次配列相同性モデリングプログラムだけでなく、ＰＳＩ　ＢＬＡＳＴおよびＨＭＭなどの一次配列相同性モデリングプログラムもまた、配列アラインメント方法を用いるものであり、それゆえに三次元構造の予測のために用いられる一次配列相同性モデリングプログラムと同様の限界を有するのである。Ｓ． Ｆ． Ａｌｔｓｃｈｕｌ， Ｔ． Ｌ． Ｍａｄｄｅｎ， Ａ． Ａ． Ｓｃｈａｆｆｅｒ ｅｔ ａｌ．， Ｎｕｃｌ． Ａｃｉｄｓ Ｒｅｓ． ２５，３３８９−３４０２ （１９９７）；Ｋ． Ｋａｒｐｌｕｓ， Ｃ． Ｂａｒｒｅｔｔ ａｎｄ Ｒ． Ｈｕｇｈｅｙ， Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ １４， ８４６−８５６ （１９９８） を参照されたい。ＰＳＩ　ＢＬＡＳＴおよびＨＭＭにおける現在のアラインメントアプローチは、クエリー配列とテンプレート配列の間の構造的関連であるファミリー相同性を、少なくとも３０％の配列相同性があれば、信頼性のある決定をすることができる。これは多くのファミリー相同性決定にとっては不充分である。３０％未満の配列同一性を有する同じ構造的ファミリーに属する多くのタンパク質が多岐にわたる進化によってもたらされる。Ｓ． Ａ． Ｔｅｉｃｈｍａｎｎ， Ｃ． Ｃｈｏｔｈｉａ， ａｎｄ Ｍ． Ｇｅｒｓｔｅｉｎ， Ｃｕｒｒ． Ｏｐｉｎ． Ｓｔｒｕｃｔ． Ｂｉｏｌ． ９， ３９０−３９９ （１９９９）を参照されたい。そして非常によく似た構造を有し、配列同一性が２０％よりもかなり低い、多くのタンパク質が存在する。いかなる構造的相同体も有さないと信じられている、タンパク質データバンクにおけるタンパク質の３分の２近くが、実際は構造的な相同体を有していると評価される。Ｓ． Ｅ． Ｂｒｅｎｎｅｒ， Ｃ． Ｃｈｏｔｈｉａ， ａｎｄ Ｔ． Ｈｕｂｂａｒｄ， Ｃｕｒｒ． Ｏｐｉｎ． Ｓｔｒｕｃｔ． Ｂｉｏｌ ７， ３６９−３７６ （１９９７） を参照されたい。もしこれらの構造的相同性およびファミリー関連を決定すべきである場合、より低い配列相同性レベルにおいて正確であるような配列アラインメント方法が要求される。
【００１９】
したがって、本発明の一つの目的は３０％未満の配列相同性においても有効であるような一次配列相同性モデリングの方法の改良である。その類似性決定においていかなる構造情報も包含しない配列比較方法と異なり、本発明による方法は、テスト配列と比較配列との間のアラインメントの正確性を大幅に向上させるために、実験的に構造が決定されている複数の参照用配列アラインメントからの情報を利用するものである。このように向上されたアラインメントの正確性は、最先端技術を用いた配列比較方法と比べて、関連の遠い構造的相同体の検出を大いに向上させるものであり、構造の知られている配列に対して３０％よりはるかに低い配列同一性を有する配列についての正確な構造モデルの作成をもたらすものである。
【００２０】
その他のアラインメント法におけるのと同様に、本発明による好適なアラインメントを決定するための方法は、問題となるタンパク質の配列（クエリー配列）と構造が既知である比較配列、すなわちテンプレート配列のデータベースとを比較して配列類似性を認識することを試み、そしてその後クエリー配列の構造を構築するものである。しかしながら、多くの過去のアラインメント方法と異なり、本発明による方法においては、参照用配列のデータベースを先に分析して各々のテンプレートの中にある、アラインメントギャップの位置を決定する。このアラインメントギャップはここにおいて、ブリッジおよびバルジとよばれる。好適な実施態様において、ブリッジおよびバルジ情報は、タンパク質構造データベース（例えば、ｔｈｅ Ｐｒｏｔｅｉｎ Ｄａｔａ Ｂａｎｋ （ＰＤＢ））におけるすべてあるいは実質的にすべての参照用配列間の多重配列アラインメントから抽出される。ブリッジ／バルジを決定するために用いられる参照用配列のデータベースは、好適な配列アラインメントを決定するために用いられるテンプレート配列のデータベースと同一の配列を含むものであってよい。２つのタンパク質構造の間のペアワイズ構造アラインメントを決定するための方法は当業者に周知であり、そして例えば、ＨｏｌｍおよびＳａｎｄｅｒによって開発されたＤａｌｉ法を含む。Ｈｏｌｍ， Ｌ ａｎｄ Ｓａｎｄｅｒ， Ｃ． Ｊ． Ｍｏｌ． Ｂｉｏｌ． ２３３： １２３−１３８ （１９９３）； Ｈｏｌｍ， Ｌ． ａｎｄ Ｓａｎｄｅｒ， Ｃ．， Ｓｃｉｅｎｃｅ， ２７３， ５９５−６０２ （１９９６）を参照されたい。本発明による方法は、クエリー配列の可能性のあるアラインメント配列とテンプレート配列との間のアラインメントスコアを決定するためにブリッジおよびバルジ情報を使用する。これらのアラインメントスコアは次にクエリー配列と複数のテンプレート配列との間についてコンピュータ計算されて、クエリー配列と複数のテンプレート配列との間の至適アラインメントが決定されうる。
【００２１】
本発明による方法によって作成されたアラインメントは、周知の技術と組み合わされて用いられて、配列アラインメントから三次元構造が構築されうる。１つの好適な態様では、好適な配列アラインメントを作成するために、本発明によるアラインメント方法を用い、そしてＡ． Ｓａｌｉ ａｎｄ Ｔ． Ｌ． Ｂｌｕｎｄｅｌｌ， ２３４ Ｊ． Ｍｏｌ． Ｂｉｏｌ．， ７７９−８１５ （１９９３） による比較モデリングパッケージＭＯＤＥＬＬＥＲを用いて、この好適な配列アラインメントに基づくクエリー配列の予測三次元構造が作成される。ＭＯＤＥＬＬＥＲは２つの方法を組み合わせたものとして理解することができる：１）第一にＭＯＤＥＬＬＥＲは、三次元構造が既知であるテンプレート配列のデータベースにおける１または複数のテンプレート配列に対する、クエリー配列の好適な配列アラインメントを決定する；そして２）次に、ＭＯＤＥＬＬＥＲは工程１からのインプットに基づきクエリー配列の三次元構造を構築する。したがって、本発明による好適な方法は、相同性モデリングに基づくクエリー配列の三次元構造を予測するための組み合わせ方法を改良するために、ＭＯＤＥＬＬＥＲの配列アラインメント方法の代わりに、そして、三次元構造構築のためのその方法と組み合わせて使用することができる。
【００２２】
（表および図の簡単な説明）
図１は、プログラムｃｌｕｓｔａｌ　Ｗによって、クエリー配列：
ＬＶＡＦＡＤＦＧ−ＳＶＴＦＴＮＡＥＡＴＳＧＧＳＴＶＧＰＳＤＡＴＶＭＤＩＥＱＤＧＳＶＬＴＥＴＳＶＳＧＤＳ−ＶＴＶ
に対してみつかった７つの相同性配列を示すものである。
【００２３】
図２は、２つの文字列”ＢＩＧＴＯＷＮＳＯＷＮ”および”ＢＩＧＢＲＯＷＮＴＯＷＮＯＷＮ”の配列アラインメントから形成されうる類似性行列（ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ ｍａｔｒｉｘ）を表すものである。
【００２４】
図３は、現在の最先端技術を用いた配列アラインメント法による、図２における類似性行列から形成される部分的に完成した和行列（ｓｕｍ ｍａｔｒｉｘ）を表すものである。
【００２５】
図４は、図３の和行列のさらに完成した段階を表すものである。
【００２６】
図５は、図４の灰色のセルに貢献したＧＡＰペナルティの量を示すものである。
【００２７】
図６は、最先端技術を用いた現在の配列アラインメント法による、２つの文字列”ＢＩＧＴＯＷＮＳＯＷＮ”および”ＢＩＧＢＲＯＷＮＴＯＷＮＯＷＮ”の配列アラインメントについての完成した和行列を表すものである。
【００２８】
図７は、ＰＩＲ形式において、図６からの最も高いスコアを示すアラインメントを表すものである。
【００２９】
図８は、本発明による方法のために要求されるインプットデータを模式的に表すものである。
【００３０】
図９は、文字列”ＢＩＧＴＯＷＮＳＯＷＮ”と”ＢＩＧＢＲＯＷＮＴＯＷＮＯＷＮ”についての、推測されるブリッジ／バルジ・セットを表すものである。
【００３１】
図１０は、図９におけるブリッジ／バルジ・セットに基づいて、文字列”ＢＩＧＴＯＷＮＳＯＷＮ”と”ＢＩＧＢＲＯＷＮＴＯＷＮＯＷＮ”についての、割り当てられたアラインメントギャップを表すものである。
【００３２】
図１１は、本発明の方法によって、図２の類似性行列から形成された、部分的に完成した和行列を表すものである。
【００３３】
図１２は、図１１の和行列がさらに完成した状態を表すものである。
【００３４】
図１３は、図１２の灰色のセルに貢献するギャップペナルティの量を示すものである。
【００３５】
図１４は、本発明の方法によって、２つの文字列”ＢＩＧＴＯＷＮＳＯＷＮ”と”ＢＩＧＢＲＯＷＮＴＯＷＮＯＷＮ”との配列アラインメントについての完成した和行列を示すものである。
【００３６】
図１５は、図１４からの最も高いスコアを示すアラインメントを、ＰＩＲ形式で表すものである。
【００３７】
図１６は、本発明による方法によって作成されたＭＧ００１のリボン構造を表すものである。
【００３８】
図１７は、本発明による方法によって決定された、８Ｃ００１とｌｂ４ｋＡとの間の至適配列アラインメントをＰＩＲ形式において表すものである。
【００３９】
図１８は、左側にｌａｗ５の結晶構造を、右側に本発明による方法によって予測されたＳＣ００１の構造を示すものである。
【００４０】
図１９は、オレイン酸と共結晶化された、ｌｄｋｆからの鎖Ａの空間充填表示を示すものである。
【００４１】
図２０は、ｌｄｋｆ（ｇｉ７７６６９０６と称される）と構造ｌａ２８の鎖Ａの配列との本発明の方法によるＰＩＲアラインメントを示すものである。
【００４２】
図２１は、ｌｄｋｆの鎖Ａの予測構造と結晶構造との間のレインボーリボンオーバーレイを示すものである。
【００４３】
図２２は、オレイン酸結合ポケットを形成する２２のキー残基についての、本発明の方法によるｌｄｋｆの予測構造と、結晶構造とのオーバーレイを示すものである。
【００４４】
図２３は、エストラジオールと共結晶化されたｌａ２５２（ＰＤＢコード）の棒状図を示すものである。エストラジオールリガンドは空間充填形式において示されている。
【００４５】
図２４は、エストロゲン受容体の配列（ｇｉ３６５９９３１と称する）と、ｌａ２８Ａと称する構造ｌａ２８の鎖Ａの配列との間の、ＰＩＲ形式における本発明の方法によるアラインメントを示すものである。
【００４６】
図２５は、本発明の方法によるエストロゲン受容体の予測構造とｌａ５２の鎖Ａの結晶構造とのレインボーリボンオーバーレイを示すものである。
【００４７】
図２６は、エストラジオール結合ポケットを形成する１９のキー残基についての、エストロゲン受容体の本発明の方法による予測構造と、結晶構造とのオーバーレイを示すものである。
【００４８】
図２７は、ｌｅ１２Ａと称されるハロロドプシンの配列と、ｌｃ３ｗＡと称されるバクテリオロドプシンの配列との、本発明による方法によって作成されたＰＩＲ形式におけるアラインメントを示すものである。
【００４９】
図２８は、図２７におけるアラインメントを用いて作成された三次元構造と、ハロロドプシン結晶構造であるＰＤＢコードｌｅ１２の鎖Ａとを比較した、レインボーリボンオーバーレイを示すものである。
【００５０】
図２９は、ｌｃ３ｗＡと称されるバクテリオロドプシンの配列と、ｌｆ８８Ａと称されるＰＤＢ構造ｌｆ８８の鎖Ａであるロドプシンの配列との、ＰＩＲ形式における本発明の方法から形成されたアラインメントを示すものである。
【００５１】
図３０は、図２９におけるアラインメントを用いて作成された三次元構造と、バクテリオロドプシン結晶構造であるＰＤＢコードｌｃ３ｗの鎖Ａとを比較したレインボーリボンオーバーレイを示すものである。
【００５２】
図３１は、６ｐｒｃＭと称される光合成反応中心膜貫通鎖の配列と、６ｐｒｃＬと称されるＰＤＢ構造６ｐｒｃの鎖Ｌである光合成反応中心からの異なる鎖の配列との、ＰＩＲ形式における本発明の方法によって形成されたアラインメントを示すものである。
【００５３】
図３２は、図３１におけるアラインメントを用いて作成した三次元構造と、ＰＤＢコード６ｐｒｃの鎖Ｍの結晶構造とを比較した、レインボーリボンオーバーレイを示すものである。
【００５４】
図３３は、ｌｂｘｗＡと称されるｏｍｐＡの配列と、ｌｑｊ８Ａと称されるＰＤＢ構造ｌｑｊ８の鎖ＡであるｏｍｐＸの配列との、ＰＩＲ形式における本発明によるアラインメントを示すものである。
【００５５】
図３４は、図３３におけるアラインメントを用いて作成した三次元構造と、ＰＤＢコードｌｂｘｗの鎖ＡであるｏｍｐＡの結晶構造とを比較した、レインボーリボンオーバーレイを示すものである。
【００５６】
図３５は、ｌｏｓｍＡと称されるｏｍｐＫ３６の配列と、ポリン（ｐｏｒｉｎ）タンパク質２ｐｏｒの配列との、ＰＩＲ形式における本発明によるアラインメントを示すものである。
【００５７】
図３６は、図３５におけるアラインメントを用いて作成した三次元構造と、ＰＤＢコードｌｏｓｍの鎖ＡであるｏｍｐＫ３６結晶構造とを比較した、レインボーリボンオーバーレイを示すものである。
【００５８】
図３７は、ｌａ０ｔＰと称されるスクロース特異的ポリンの配列と、２ｍｐｒＡと称されるＰＤＢ構造２ｍｐｒの鎖Ａであるマルトポリン（ｍａｌｔｏｐｏｒｉｎ）の配列との、ＰＩＲ形式における本発明による方法によって形成されたアラインメントを示すものである。
【００５９】
図３８は、図３７におけるアラインメントを用いて作成した三次元構造と、ＰＤＢコードｌａ０ｔＰの鎖Ｐであるスクロース特異的ポリン結晶構造とを比較したレインボーリボンオーバーレイを示すものである。
【００６０】
表１は、ドメインｌｏｖａＡとｌｂｙ７Ａとの間の構造アラインメントをリストするものである。
【００６１】
表２は、ｌｏｖａＡとタンパク質ドメインｌｏｖａ、ｌｏｖａＣ、ｌａｚｘＩおよびｌｂｙ７Ａとの間のＤＡＬＩ構造アラインメントから得られる、ドメインｌｏｖａＡについてのブリッジおよびバルジの、ブリッジ／バルジ・ギャップ・リストを提供するものである。
【００６２】
表３は、最先端技術を用いた方法に対する本発明の方法の利点の比較を提供するものである。
【００６３】
表４は、ＳＣＯＰデータベースにおける２７の配列について、ファミリー、スーパーファミリー、フォールドおよびクラスレベルにおける配列相同性関連を認識する、本発明のアラインメント方法とＰＳＩ　Ｂｌａｓｔの相対的な能力を示すものである。
【００６４】
表５は、以前にモデリングされていない、マイコプラズマ・ゲニタリウム（ｇｅｎｉｔａｌｉｕｍ）の３４の配列について、本発明によるアラインメント方法を用いて正確にモデリングされた残基の数を示すものである。
【００６５】
表６は、マイコプラズマ・ゲニタリウム（ｇｅｎｉｔａｌｉｕｍ）のゲノムにおける最初の１８０配列について、本発明によるアラインメント法を用いた予測構造とＭｏｄＢａｓｅデータベースとの比較を提供するものである。信頼できる構造モデルに組み立てられた残基の数を各列において示す。全配列長の少なくとも８０％を含む実質的に完全なモデルを下線で強調してある。各方法によって作成された構造は同一の信頼性テストを合格したものである。これらのテストは発表されており（Ｓａｎｃｈｅｚ ａｎｄ Ｓａｌｉ １９９８）、構造が９５％を超える信頼限界を備えた正確なフォールドを有するような閾値を表している。
【００６６】
表７は、ｇａｐｐｅｄ−ＢＬＡＳＴによってＳＣ００１に対して配列類似性を有することが見出されたＰＤＢ構造を提供する。
【００６７】
表８は、ｌｏｖａＡと表示されたタンパク質ドメインとの間のＤＡＬＩ構造アラインメントから得られた、ドメインｌｏｖａＡについてのブリッジおよびバルジの部分的なリストを提供するものである。
【００６８】
（発明の概要）
本発明の好適な態様は、クエリー配列と少なくとも１つのテンプレート配列との間の好適な配列アラインメントを決定する方法であって、以下の工程を含む：１）２つまたはそれ以上の参照用配列をアラインさせて１または複数のブリッジ／バルジ・ギャップを決定する工程；２）クエリー配列と各テンプレート配列との間の所与の配列アラインメントがブリッジ／バルジ・ギャップを生じるか否かに基づいて、クエリー配列の各々の可能性のあるアラインメントと各テンプレート配列との間のアラインメントスコアを決定する工程、および３）クエリー配列と各テンプレート配列とのアラインメントスコアに基づいて好適な配列アラインメントを決定する工程。好適な配列アラインメントは、クエリー配列に関する有用な構造情報を決定するために用いることができるあらゆる配列アラインメントを包含するものである。至適配列アラインメントとは最も高いスコアを有するアラインメントのことである。１つの至適配列アラインメントはクエリー配列に関する最も正確な構造情報を作成するために用いられるが、至適以下の配列による配列アラインメントが、しばしば有用な構造情報および一次配列相同性関連を提供することがある。
【００６９】
本発明の別の態様は、クエリー配列とテンプレート配列との間の好適なアラインメントを決定する方法であり、以下の工程を含む：１）２つまたはそれ以上の参照用配列をアラインさせてブリッジ／バルジ・ギャップとして知られる１または複数の参照用アラインメント・ギャップを決定する工程；２）クエリー配列と１または複数のテンプレート配列について、配列アラインメント類似性行列を形成する工程；３）クエリー配列と各テンプレート配列とのアラインメントがブリッジ／バルジ・ギャップを作成するか否かに基づいた、各配列アラインメント類似性行列のダイナミック漸進的変化（ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）から配列アラインメント和行列を決定する工程；そして、４）各和行列のダイナミック漸進的変化から、クエリー配列と各テンプレート配列との間の好適なアラインメントを決定する工程。
【００７０】
本発明のさらに別の態様は、至適配列アラインメントを決定するための本発明の方法を用いて、１または複数のテンプレート配列との一次配列相同性モデリングに基づいて、クエリー配列の三次元構造を決定するための方法である。クエリー配列の三次元構造を予測するために、あるいは複数のクエリー配列の一次配列相同性関連を決定するために、本発明による好適なアラインメント方法と一次配列相同性モデリング方法とを組み合わせて用いると、現在の最先端技術が作るよりも低いアラインメント相同性においてクエリー配列の正確な構造モデルを作成することが可能となる。したがって、本発明のもう一つの態様は、クエリー配列とテンプレートとが１０−２０％の相同的な残基を含む場合に一次配列相同性モデリング方法を用いて、クエリー配列の三次元構造を予測する方法である。本発明のさらに別の態様は、クエリー配列とテンプレートとが１０−２０％の相同的な残基を含む場合に一次配列相同性モデリング方法を用いて少なくとも２つのクエリー配列について一次配列相同性関連を決定する方法である。
【００７１】
（発明の詳細な記載）
本発明の好適な態様は、クエリー配列と１または複数のテンプレート配列との間の好適な配列アラインメントを決定する方法であって、以下の工程を含むものである：１）ブリッジ／バルジ・ギャップとして知られる、１または複数の参照用アラインメントギャップを決定するために２またはそれ以上の参照用配列をアラインさせる工程；２）クエリー配列と各テンプレート配列との間の所与の配列アラインメントがブリッジ／バルジ・ギャップを作成するか否かに基づいて、各々の可能性のあるクエリー配列のアラインメントと各テンプレート配列との間のアラインメントスコアを決定する工程、そして３）各テンプレート配列との間のクエリー配列のアラインメントスコアに基づいて好適な配列アラインメントを決定する工程。
【００７２】
（参照用アラインメント・ギャップ−ブリッジ／バルジ・ギャップを決定するための好適な方法）
本発明の好適な方法において、参照用配列のデータベースにおける各参照用配列をその他のすべての参照用配列に対してアラインさせることにより、ブリッジ／バルジ・リストとして知られる参照用アラインメントギャップのリストが作成される。好ましくは、そのような参照用配列のデータベースは、絶え間なく発展している Ｐｒｏｔｅｉｎ Ｄａｔａ Ｂａｎｋ （ＰＤＢ）のように、すべてまたは統計的に有意な既知のタンパク質配列の見本を含んでいるものがよい。そのような構造比較技術は当業者に周知であり、そして例えばＨｏｌｍ ａｎｄ Ｓａｎｄｅｒによって開発されたＤａｌｉ法、Ｃｏｍｂｉｎａｔｏｒｉａｌ Ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ法（ＣＥ）、およびＶＡＳＴを含むものである。Ｈｏｌｍ， Ｌ． ａｎｄ Ｓａｎｄｅｒ， Ｃ． Ｊ． Ｍｏｌ． Ｂｉｏｌ． ２３３， １２３−１３８ （１９９３）； Ｈｏｌｍ， Ｌ． ａｎｄ Ｓａｎｄｅｒ， Ｃ．， Ｓｃｉｅｎｃｅ ２７３， ５９５−６０２ （１９９６）； Ｓｈｉｎｄｙａｌｏｖ， Ｉ． Ｎ．， ａｎｄ Ｂｏｕｒｎｅ， Ｐ． Ｅ．， Ｐｒｏｔｅｉｎ Ｅｎｇ． １１，７３９−７４７ （１９９８）； Ｇｉｂｒａｔ， Ｊ−Ｆ．， Ｍａｄｅｉ， Ｔ． ａｎｄ Ｂｒｙａｎｔ， Ｓ． Ｈ．， Ｃｕｒｒ． Ｏｐｉｎ． Ｓｔｒｕｃｔ． Ｂｉｏｌ． ６，３７７−３８５ （１９９６） を参照されたい。
【００７３】
【表１】
2004503038.tif 000002
【００７４】
表１はタンパク質ドメインｌｏｖａＡおよびｌｂｙ７Ａについて、プログラムＤａｌｉによって作成された構造アラインメントを示す（アラインメントのＣ−末端はｌｏｖａＡの残基１８９において切断されている）。表１によって示唆されるように、２つの配列がアラインされた場合、しばしば２つの配列の大きな領域が同一であり、アミノ酸残基が異なっている領域によって分かたれる。特に、ｌｏｖａＡをｌｂｙ７Ａに対してアラインさせた場合、最初の６３および最後の９１残基が２つの配列の間でマッチする。介在する領域が、短い配列長について、交互にアラインしたりアラインしなかったりする。例えば、ｌｏｖａＡにおける残基６９−７８は、このギャップの両側について構造が類似しているにもかかわらず、ｌｂｙ７Ａにおけるいかなる残基ともアラインしない。したがって、ｌｂｙ７Ａに関していえば、ｌｏｖａＡは９−残基のバルジをこの領域において有している。逆に、ｌｏｖａＡに関していえば、ｌｏｖａＡのこの領域における９残基を、構造ｌｂｙ７Ａがブリッジしている。
【００７５】
当該技術分野において各タンパク質についてデータベース全体に対する構造比較データベースを構築することができることがよく知られている。例えば、Ｈｏｌｍ ａｎｄ Ｓａｎｄｅｒ， Ｓｃｉｅｎｃｅ ２７３， ５９５−６０２ （１９９６） のＦＳＳＰデータベースを参照されたい。ある配列アラインメントのセットが与えられるとある所与の構造に関しての様々な配列アラインメントにおいて生じる、すべてのブリッジおよびバルジのリストを作成することが可能である。一般的に、本発明の方法による結果は、ブリッジ／バルジ情報を決定するために用いられるデータベースにおいて含まれる配列およびゲノムの数が増えるにつれて、一般的に向上する。表２はＰｒｏｔｅｉｎ Ｄａｔａｂａｎｋ （ＰＤＢ）における様々な配列をアラインすることによって得られる、ブリッジおよびバルジ情報の部分的なリストを示す。タンパク質ドメインｌｏｖａＡについては、Ｆ． Ｃ． Ｂｅｒｎｓｔｅｉｎ， Ｔ． Ｆ． Ｋｏｅｔｚｌｅ， Ｇ． Ｊ． Ｂ． Ｗｉｌｌｉａｍｓ ｅｔ ａｌ． Ｊ． Ｍｏｌ． Ｂｉｏｌ． １１２， ５３５−５４２ （１９７７）； Ｈ． Ｍ． Ｂｅｒｍａｎ， Ｊ． Ｗｅｓｔｂｒｏｏｋ， Ｚ． Ｆｅｎｇ， Ｇ． Ｇｉｌｌｉｌａｎｄ， Ｔ． Ｎ． Ｂｈａｔ， Ｈ． Ｗｅｉｓｓｉｇ， Ｉ． Ｎ． Ｓｈｉｎｄｙａｌｏｖ， Ｐ． Ｅ． Ｂｏｕｒｎｅ Ｎｕｃｌｅｉｃ Ａｃｉｄｓ Ｒｅｓｅａｒｃｈ， ２８： ２３５−２４２ （２０００）； ＷＷＷ ａｄｄｒｅｓｓ： ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｒｃｓｂ．ｏｒｇ／ｐｄｂ を参照されたい。表１におけるｌｏｖａＡとｌｂｙ７Ａのアラインメントから得られたブリッジを下線で強調してある。
【００７６】
【表２】
2004503038.tif 000003
【００７７】
ブリッジ／バルジ情報を決定するための他の好適な方法は、クエリー配列と、複数のゲノムにわたる多数の配列の実質的に代表的な見本を含むあらゆる大きな配列データベースからのテンプレート配列との一連の相同性配列を決定するために、Ｓ． Ｆ． Ａｌｔｓｃｈｕｌ， Ｗ． Ｇｉｓｈ， Ｗ． Ｍｉｌｌｅｒ， Ｅ． Ｗ． Ｍｅｙｅｒｓ， ａｎｄ Ｄ． Ｊ． Ｌｉｐｐｍａｎ， Ｊ． Ｍｏｌ． Ｂｉｏｌ． ２１５，４０３−４１０ （１９９０）のＢＬＡＳＴのようなアルゴリズムを用いるものである。この好適な態様によるブリッジ／バルジ・リストを決定するために用いられるデータベースは、好ましくは、クエリーおよびテンプレート配列と少なくとも４５％の相同性を有するすべての既知の配列を含むものである。１つの好適なデータベースは、現在１００以上の異なる生物からの６００，０００以上の配列を含む、ＮＩＨにおける非−重複タンパク質配列データバンクであろう。そしてブリッジ／バルジ・リストは、Ｊ． Ｄ． Ｔｈｏｍｐｓｏｎ， Ｄ． Ｇ． Ｈｉｇｇｉｎｓ， Ｔ． Ｊ． Ｇｉｂｓｏｎ， Ｎｕｃｌ． Ａｃｉｄｓ Ｒｅｓ． ２２， ４６７３−４６８０ （１９９４）によるｃｌｕｓｔａｌ　Ｗのような、当該技術分野において周知のあらゆる多重配列アラインメントアルゴリズムを用いた、クエリー配列とテンプレート配列とから形成される配列相同性セットから決定することができる。図１は（ｃｌｕｓｔａｌ　Ｗによって行った）配列：
ＬＶＡＦＡＤＦＧＳＶＴＦＴＮＡＥＡＴＳＧＧＳＴＶＧＰＳＤＡＴＶＭＤＩＥＱＤＧＳＶＬＴＥＴＳＶＳＧＤＳＶＴＶ
についてみつかった７つの相同性配列を示す。
【００７８】
クエリー配列に関してみれば、この多重配列アラインメントは２つの異なる１−残基バルジ領域を含み、これらはクエリー配列において”Ｇ−Ｓ”および”Ｓ−Ｖ”点によって表されている。図１の多重アラインメントは１つのブリッジ領域も含んでおり、ここでクエリー配列における残基”ＳＴＶＧＰＳＤ”は配列４におけるギャップ領域によってブリッジされている。もし相同性配列の三次元モデルが存在すれば、みつかったブリッジおよびバルジのそれぞれは、三次元構造によって課される物理的限界に応じているということを確かめることができることに注目されたい。
【００７９】
ブリッジ／バルジ・リストの他のソースは、三次元タンパク質構造によって課される物理的限界に応じたブリッジおよびバルジ・ギャップのリストからなる。例えば、テンプレート配列における各残基におけるＣ−アルファ炭素の間の残基間距離のリストを作ることができる。ある境界の間にある残基間距離は、適切なブリッジ／バルジ・ギャップの候補であると考えることができる。例えば、およそ、５オングストローム離れた２残基は１残基によって分かたていることの非常によい候補であるといえる。構造におけるこの点の１残基のブリッジは全体の折り畳みを破壊するものではなく、（もしこれらの残基が実際にクエリー構造において１より多い残基離れているとすれば）ブリッジ／バルジ・ギャップセットに含まれていることについて考慮されうる。このようにして、テンプレート配列の三次元構造を破壊しないブリッジおよびバルジのセットも、ブリッジ／バルジ・ギャップセットにおいて用いられうる。
【００８０】
細胞膜中に全部または一部が位置する、膜内タンパク質の構造は、それらに対応する可溶性タンパク質とそれらとを区別する多くの独特の性質を有する。そのような特性の一つは、膜中に位置するタンパク質の領域について膜タンパク質によって示される高度な構造相同性である。逆にいえば、これらのタンパク質中の細胞内および細胞外のループは非常に可動的であってほとんど構造的に保存されていないことが知られている。本発明による方法は、特にそのような配列をモデリングするのに適している。ある膜タンパク質のテンプレート構造が与えられれば、細胞内および細胞外ループ領域を同定することができ、その膜テンプレートについてのブリッジ／バルジギャップのリストが増強され、そのためすべての可能性のあるループ長が候補となるアラインメントセットにおいて存在することになる。さらに、そのタンパク質の高度に保存された膜内構造を破壊するような、ブリッジ／バルジ・ギャップは、ブリッジ／バルジ・セットから除くことができ、したがって、この高度に保存された構造を維持するような配列アラインメントのみが至適アラインメントにおいて考慮されるものである。標準的なギャップの開始（ｏｐｅｎｉｎｇ）および伸長（ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ）についてのパラメータは、ブリッジ／バルジ・ギャップ開始および伸長と同様に、膜タンパク質については可溶性タンパク質とは独立に決定されるべきである。
【００８１】
ブリッジおよびバルジのリストは、所与の配列比較について本質的に存在することが知られているギャップのタイプに関して貴重な情報を含んでいる。本発明による好適な方法において、ブリッジ／バルジ・セットにおいてリストされた各々のギャップは、クエリー配列とテンプレート配列との間の至適アラインメントを決定することに関与するための機会を与えられるのである。クエリー配列とテンプレート配列との間の至適配列アラインメントを決定するための、当該技術分野における現在の方法では、提案されたアラインメントギャップが本質的にどこに見られるかについて考慮しないものである。
【００８２】
当業者であれば、そのような考慮がなぜ重要であるかについて、いち早く高い評価を下すであろう。２つの配列を比較する場合、相対的配列相同性が下がるにつれて、一般にアラインメントギャップの頻度とサイズは増加するものである。ギャップについての物理的基礎が存在するか否かを考慮しなければ、至適アラインメントの決定は、配列の三次元構造の物理的実体から離れたものになるのである。
【００８３】
（配列アラインメントを計算するための好適な方法−和行列）
クエリー配列とテンプレート配列との間の至適配列アラインメントを決定するための好適な方法は、提案されたアラインメントギャップが既知のブリッジ／バルジ・ギャップを生じるか否かを考慮するアルゴリズムによって、和行列を算出するために配列類似性行列をダイナミックに漸進的変化（ｅｖｏｌｖｉｎｇ）することを含む。類似性行列とダイナミックプログラミングを用いることは現在のアラインメント技術においても一般に用いられているが、現在のアラインメント技術は、提案されたブリッジ／バルジ・ギャップが物理的に存在するか否かを参照することによって至適アラインメントを決定するものではないのである。
【００８４】
（実施例１）
実施例１は、和行列を計算するために類似性行列をダイナミックに漸進的変化させることによって至適配列アラインメントを決定するための現在の方法を示すものである。図２は、２つの配列、”ＢＩＧＴＯＷＮＳＯＷＮ”と”ＢＩＧＢＲＯＷＮＴＯＷＮＯＷＮ”について構築された例示的な類似性行列を示し、ここでは非常に簡単なスコアリング関数（ｓｃｏｒｉｎｇ ｆｕｎｃｔｉｏｎ）を用いている。つまり、行列の位置ｉおよびｊにおける文字が同一であればｓｉ，ｊ＝２、および行列の位置ｉおよびｊにおける文字が異なればｓｉ，ｊ＝０である。
【００８５】
ダイナミックプログラミングにおいて和行列は、類似性行列をダイナミックに漸進的変化させることから計算することができる。類似性行列の要素ｓｉｊと和行列の要素Ｓｉｊとを結びつけるための例示的な漸進的変化スキームを等式１に示す。
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ここでｓｉ，ｊは類似性行列におけるセル（ｉ，ｊ）のスコアを示し、そしてＭａｘは括弧で表した３つの項についての最大値を示す。ＧＡＰは提案されたギャップ開始（ｏｐｅｎｉｎｇ）および伸長（ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ）についてのギャップペナルティを表す。例示的なギャップスコアリングペナルティを等式２において示す。
ＧＡＰ＝開始−ｋ（伸長）　　（２）
ここで”開始”は、ギャップの開始についてのペナルティ定数を示し、” ｋ（伸長）”は、ギャップ”ｋ”残基の伸長についてのペナルティ定数を表す定数である。
【００８６】
典型的なダイナミックプログラミングアルゴリズムは最下行から和行列を満たすことから始まり、行列を上へと移動しつづけてその行の各セルについてのスコアを右から左へと満たす。図３は構築されつつある和行列を示し、ここでギャップ開始および伸長ペナルティはそれぞれ２および１である。ｓｉ，ｊ＝２という類似性スコア行列からのスコアは、この実施例においてすでに和行列へと転換されている。図３では、和行列の最下の２行は完成されており、最下から３行目は完成されつつある。灰色で示された行列要素は、黒の行列要素のスコアの決定において考慮された行列要素を表している。対角線に沿った灰色で示された行列要素のうち最も暗い色のものは、黒い行列要素の値に貢献している行列要素である。
【００８７】
図４はさらに進展（ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ）の進んだ状態の和行列を示し、この時点において９つの下の行が完成している。上述のように灰色で示された行列要素は黒に色づけされた行列要素におけるスコアを決定する際に考慮された位置である。この場合において、最も高いスコアは黒いセルから２列離れた最も暗い灰色に色づけされた要素から来るものである。
【００８８】
図５は、図４からの黒く色づけされたセルについてのアラインメント候補（ｃａｎｄｉｄａｔｅｓ）である、灰色のセルについての、等式（１）において用いられたＧＡＰペナルティを示す。黒く色づけされたセルの直下および右側のセルはＧＡＰ＝０を有する。ＧＡＰ＝２の２つのセルがあり、ここではまずギャップが開始されるが伸長はされない。そして黒く色づけされたセルから離れたセルも伸長ペナルティ１を受け取り、したがってそれらの端から端までのＧＡＰペナルティは伸長の長さが増えるにしたがって１ユニットずつ増加する（等式１からのｋ）。
【００８９】
図６は、上述にように規定した行列要素ｓｉｊを有する類似性行列のダイナミック漸進的変化から形成された完成した和行列を示す。いったん和行列が完成すると、和行列の最上行および最左列におけるすべてのセルの中で最も高いスコアを示すセルをみつけること、そしてこの最大のスコアを示すセルを導き出すセルをさかのぼることによって至適アラインメントが見出される。この例において、最も高い左の至適アラインメントは最も高い左のセルにおいて始まり、そして太字で強調されている。最も高いスコアを示すアラインメントを、図７において、和行列から離れて、広く用いられているＰＩＲ形式において示す。
【００９０】
以上に教示し、等式２によって特徴付けられる現在のダイナミックプログラミング法は、和行列を算出するために類似性行列を漸進的変化させる際に、ブリッジ／バルジ情報を考慮しないものである。したがって、クエリー配列とテンプレート配列との間の至適配列アラインメントを決定するための現在の方法は、そのような決定を、提案されたブリッジ／バルジが本質的に物理的基礎を有しているかどうかについて参照せずに行っているのである。このことは、低い配列相同性を有する２つの配列の間の配列比較を作成する際に重要な意味を有し、そしてなぜ現行のアラインメント技術では相同性が低い場合にうまくいかないかを説明するものである。２つの配列を比較する場合、相対的な配列相同性が減少するにつれて、相対的なギャップのサイズと頻度は増加する。ギャップがいかなる本質的な先例（ｐｒｅｃｅｄｅｎｔ）を有するか否かを考慮しなければ、至適アラインメントの決定は物理的な実体から離れたものとなる。
【００９１】
本発明の方法は、和行列を形成するための類似性行列のダイナミックプログラミングスキームが低い配列相同性においても正確であろうとしたら、ダイナミックプログラミングスキームは、提案されたアラインメントが本質的に先例を有するか否かを考慮しなければならないということを理解することに基づくものである。本発明の好適な方法は、クエリー配列とテンプレート配列との間の至適配列アラインメントを決定するための現在の方法と同様に、インプット類似性行列から和行列をアウトプットするためにダイナミックプログラミングを用いる。しかし、至適配列アラインメントを決定するための本方法は、もう一つのインプット変数、すなわち、提案されたアラインメントにおけるブリッジ／バルジが、本質的に物理的基礎を有するか否かも考慮するものである。図８は、本発明による方法に要求される２つの基本的なインプットを図示したものである。
【００９２】
本発明による好適な方法において、行列要素ｓｉｊを有する類似性行列が等式３によってダイナミックに漸進的変化されて、行列要素Ｓｉｊを有する和行列が算出される。
2004503038.tif 000005
【００９３】
等式３における項は、等式２における項と同じように規定され、さらなる項ブリッジ／バルジを有する。ブリッジ／バルジは、和行列のｍ，ｎ行列要素において始まり、和行列のｉ，ｊ行列要素において終わる、既知のブリッジまたはバルジについてのペナルティに対応する。Ｍａｘ｛Ｓｉ＋１，、ｊ＋１，Ｓｉ＋１，ｊ＋２　ｔｏ　ｊｍａｘ−ＧＡＰ，Ｓｉ＋２　ｔｏ　ｉｍａｘ，ｊ＋２−ＧＡＰ，Ｓｍ，ｎ−ブリッジ／バルジ｝は括弧内に含まれる４つの項の最大値のことを指す。類似性行列は当該技術分野において周知のあらゆる方法によって作ることができる。
【００９４】
（実施例２）
実施例２は、等式３によって記載される好適な方法からのブリッジ／バルジ情報を含ませることが、図２における類似性行列および図９におけるブリッジ／バルジ・セットに基づく、”ＢＩＧＴＯＷＮＳＯＷＮ”と”ＢＩＧＢＲＯＷＮＴＯＷＮＯＷＮ”の間の好適なアラインメントの決定に、どのように影響を与えるかを示すものである。この計算の目的のため、既知のブリッジ／バルジ・セットには存在しないギャップについてのギャップ開始および伸長ペナルティはそれぞれ３および２とし、既知のブリッジ／バルジ・セットに存在するギャップについてのギャップ開始および伸長ペナルティはそれぞれ１および０とする。図１０は、図９におけるブリッジ／バルジ・ギャップ・セットによって割り当てられたブリッジおよびバルジギャップを示す。したがって、図１０は、ブリッジ／バルジ・セットがどのように、類似性行列からの和行列のダイナミック漸進的変化をコントロールするのかを示すものである。
【００９５】
本発明の好適な方法は、最初に、最下行から始まって和行列を満たすことによって進み、そして行列を上へ進み、行における各セルについてのスコアを右から左へと満たしていく。
【００９６】
図１１において、和行列の最も下の３行が完成されており、最下行から４行目は満たされつつある。ここにおいても、灰色に色づけされた行列要素は黒に色づけされた行列要素におけるスコアを決定する際に考慮される可能性のある行列要素であって、最も暗い灰色に色づけされた行列要素は実際に黒い行列要素のスコアに貢献している行列要素である。図１０において最も太い矢印によって示されるように、暗い灰色の行列要素から黒への遷移（ｔｒａｎｓｉｔｉｏｎ）は、図９において示されるブリッジ／バルジ・セットによって認められるものである。
【００９７】
図１２はさらに進展（ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ）した状態の和行列を示し、最下の１２行は完成している。上述のように、灰色に色づけされた行列セルは、黒に色づけされたセルにおけるスコアを決定する際に考慮される位置である。この場合では、最も高いスコアは、ブリッジ／バルジ・ギャップ・セットにある暗い灰色に色づけられたセルから来るものである。
【００９８】
図１３は、図１２からの黒く色づけされたセルについてのアラインメント候補である灰色のセルについて、等式２において用いられたＧＡＰペナルティを示す。暗い灰色のセルから黒いセルへの遷移は、ブリッジ／バルジ・ギャップ・セットにおけるものであり、したがって、ギャップペナルティ１を有する。
【００９９】
図１４は、”ＢＩＧＴＯＷＮＳＯＷＮ”と”ＢＩＧＢＲＯＷＮＴＯＷＮＯＷＮ”との推測されるアラインメントについての本発明による好適な方法による和行列を示す。いったん和行列が完成すると、和行列の最上行および最左列におけるすべてのセルを通じて最も高いスコアを示すセルを見つけて、この最大のスコアを示すセルを導き出すセルをさかのぼることによって、至適アラインメントを見出すことができる。この実施例について、至適アラインメントは最上左のセルにおいて始まり、太字で強調されている。ブリッジ／バルジ・ギャップ・セットにおいてリストされた至適アラインメントにおけるギャップを示すために、矢印が用いられている。この場合において得られたグローバル至適アラインメントは、図６において得られた標準的ダイナミックプログラミングアラインメントと異なることに注意されたい。和行列からはなれて、図１５において最も高いスコアを示すアラインメントを、広く用いられているＰＩＲ形式において示す。図１５から、この実施例において得られる最も高いスコアを示すアラインメントは、両配列において残基を除外する最終的なアラインメントにおいてバルジギャップが存在することから、クエリー配列およびテンプレート配列のいずれからの残基も連続的にアラインさせないことが明らかである。
【０１００】
（ブリッジ／バルジ・ぺナルティを決定する好適な方法）
ダイナミックプログラミングにおいてギャップ開始および伸長ペナルティを決定する方法は、当該技術分野においてよく知られている。好適な方法は、経験的に、これらのパラメータを、至適アラインメントが知られている多数のタンパク質配列について最適な結果が得られるように調整することである。一般的な方法は、多くの異なるギャップ開始および伸長ペナルティの組み合わせからの結果を編集し、テストセットのなかで最適のものを実行するパラメータを選択することである。この方法は、例えば、Ｂ． Ｒｏｓｔ， Ｒ． Ｓｃｈｎｅｉｄｅｒ ａｎｄ Ｃ． Ｓａｎｄｅｒ， Ｊ． Ｍｏｌ． Ｂｉｏｌ． ２７０， ４７１−４８０ （１９９７） において教示されている。配列アラインメントを至適化するための標準的ダイナミックプログラミング方法のパラメータ付けを行う際に、パラメータ付けされなければならない２つの変数は、ギャップ開始およびギャップ伸長ペナルティである。本発明による方法においては、標準的なギャップ開始およびギャップペナルティパラメータに加えて、ブリッジ／バルジ・セットギャップの開始についてのペナルティと伸長ペナルティもパラメータ付けされなければならない。これらのパラメータは、ダイナミックプログラミングに用いられる標準的なギャップ開始および伸長ペナルティを決定するために用いられる方法と同じ方法によって調整することができる。
【０１０１】
（三次元構造とファミリー相同性を決定するための好適な組み合わせ方法）
クエリー配列と１または複数のタンパク質構造テンプレートとの間のアラインメントが構築された後、クエリー配列の三次元構造を構築するために当該技術分野においてよく知られた様々な配列相同性モデリング法がある。１つの広く用いられている方法は、剛体アセンブリー（ｒｉｇｉｄ−ｂｏｄｙ ａｓｓｅｍｂｌｙ）であって、この方法では、テンプレートタンパク質のバックボーン残基の正確な配位が、クエリータンパク質において対応するアラインされた残基についての配位として用いられる。Ｋ． Ｂｒｅｗ， Ｔ． Ｃ． Ｖａｎａｍａｎ， ａｎｄ Ｒ． Ｃ． Ｈｉｌｌ， Ｊ． Ｍｏｌ． Ｂｉｏｌ． ４２， ６５−８６ （１９６９）； Ｔ． Ｌ． Ｂｌｕｎｄｅｌｌ， Ｂ． Ｌ． Ｓｉｂａｎｄａ， Ｍ． Ｊ． Ｅ． Ｓｔｒｅｎｂｅｒｇ， ａｎｄ Ｊ． Ｍ． Ｔｈｏｒｎｔｏｎ， Ｎａｔｕｒｅ ３２６， ３４７−３５２ （１９８７）； Ｗ． Ｊ． Ｂｒｏｗｎｅ， Ａ． Ｃ． Ｔ． Ｎｏｒｔｈ， Ｄ． Ｃ． Ｐｈｉｌｌｉｐｓ． Ｊ． Ｇｒｅｅｒ， Ｐｒｏｔｅｉｎｓ ７， ３１７−３３４ （１９９０）を参照されたい。当該技術分野においてよく知られている別の一連の方法は、セグメントマッチング法であり、これはテンプレートタンパク質における原子のおおよその配位に依存する。Ｔ． Ｈ． Ｊｏｎｅｓ， Ｓ． Ｔｈｉｒｕｐ， ＥＭＢＯ Ｊ． ５，８１９−８２２ （１９８６）； Ｍ． Ｃｌａｓｓｅｎｓ， Ｅ． Ｖ． Ｃｕｓｔｅｍ， Ｉ． Ｌａｓｔｅｒｓ， Ｓ． Ｗｏｄａｋ， Ｐｒｏｔｅｉｎ Ｅｎｇ． ４， ３３５−３４５ （１９８９）； Ｒ． Ｕｎｇｅｒ， Ｄ． Ｈａｒｅｌ， Ｓ． Ｗｈｅｒｌａｎｄ， Ｊ． Ｌ． Ｓｕｓｓｍａｍ， Ｐｒｏｔｅｉｎｓ ５， ３５５−３７３ （１９８９）； Ｍ． Ｌｅｖｉｔｔ， Ｊ． Ｍｏｌ． Ｂｉｏｌ． ２２６， ５０７−５５３ （１９９２）を参照されたい。さらに別のグループの方法ではテンプレートタンパク質の配位を明確には用いず、クエリー構造を作成するために用いられる一連の残基間距離の拘束（ｒｅｓｔｒａｉｎｔ）を生成するために、テンプレートを用いる。一連の拘束が与えられれば、ディスタンスジオメトリー法またはエネルギー最適化技術などの方法が用いられて、すべての拘束を満足するようなクエリーについての構造が作成される。Ｔ． Ｆ． Ｈａｖｅｌ ａｎｄ Ｍ． Ｅ． Ｓｎｏｗ， Ｊ． Ｍｏｌ． Ｂｉｏｌ． ２１７， １−７ （１９９１）； Ｓ． Ｍ． Ｂｒｏｃｋｅｌｈｕｒｓｔ， Ｒ． Ｎ． Ｐｅｒｈａｍ， Ｐｒｏｔ． Ｓｃｉｅｎｃｅ ２， ６２６−６３９ （１９９３）； Ａ． Ｓａｌｉ ａｎｄ Ｔ． Ｂｌｕｎｄｅｌｌ， Ｊ． Ｍｏｌ． Ｂｉｏｌ． ２３４， ７７９−８１５ （１９９３）； Ｓ． Ｓｒｉｎｉｖａｓａｎ， Ｃ． Ｊ． Ｍａｒｃｈ， ａｎｄ Ｓ． Ｓｕｎｄａｒｓａｍａｎ， Ｐｒｏｔｅｉｎ Ｅｎｇ． ６， ５０１−５１２ （１９９３）； Ａ． Ａｓｚｏｄｉ ａｎｄ Ｗ． Ｒ． Ｔａｙｌｏｒ， Ｆｏｌｄｉｎｇ Ｄｅｓｉｇｎ １， ３２５−３４ （１９９６） を参照されたい。３つのそれぞれのクラスのアルゴリズムの正確さと精度は、所与のクエリー−テンプレートアラインメントについて同程度であることが当該技術分野において広く知られている。
【０１０２】
本発明による方法は、複数のクエリー配列の間の相対的相同性関連を決定するためにも使用することができる。複数のクエリー配列の間の相対的相同性関連を決定するための好適な方法は、各クエリー配列の１または複数のテンプレート配列に対する至適アラインメントスコアを決定する工程、および、好適なアラインメントスコアを比較することによりクエリー配列間の相対的相同性を決定する工程を含む。１または複数の同一のテンプレート配列に対してのアラインメントスコアを有するクエリー配列は、より多岐のアラインメントスコアを有するクエリー配列に比べて、より密接に関連していると考えることができる。
【０１０３】
（現在の方法に対する本発明の好適な方法の利点）
好適な方法において、クエリー配列とテンプレート配列との間の至適配列アラインメントは、提案されたブリッジまたはバルジが本質において先例を有するか否かを参照することによって決定される。アラインメントの構築において用いられる各々のブリッジおよびバルジ・ギャップは、三次元データベースの中に存在するために、すべてのギャップが、分子幾何学違反のない三次元タンパク質モデルによって満足されうることが知られている（すなわちギャップは物理的である）。
【０１０４】
さらに、好適な方法は既知の構造からのブリッジおよびバルジ情報を用いるため、長いブリッジおよびバルジ・ギャップについての適切なコンフォメーションはすでにＰＤＢにある配列の中に存在している。このことは、現在の最先端技術を用いた方法に比べて大きな利益があることを表している。例えば、ＭＯＤＥＬＬＥＲプログラムによって作成されるアラインメントにおいては、クエリー配列におけるすべての残基が構造的テンプレートを有するための唯一の方法は、すべての異なるループ長の変化が考慮されるために十分な構造テンプレートが含まれているということである。本発明の方法によると、そのようなタスクを達成するために要求される構造テンプレートは最終的なコンセンサスアラインメントプロセスが始まる前にすでに決定されているのである。これによってギャップのある領域においてより正確な予測がなされる。というのは、最初からの、またはデータベース検索方法による、ループ構築はほとんど要求されないからである（そのような方法は一般的に、あまりよくモデルされなかったり間違った判断をされた構造領域をもたらす）。これらの向上が表３において要約されている。
【０１０５】
【表３】
2004503038.tif 000006
【０１０６】
下記の諸実施例において、本発明の方法を、様々な構造相同性モデリング問題を解くための最先端技術を用いたアラインメント技術と比較する。
【０１０７】
（実施例３）
実施例３では、配列的には離れている構造的相同体を検出するために、Ｓ． Ｆ． Ａｌｔｓｃｈｕｌ， Ｔ． Ｌ． Ｍａｄｄｅｎ， Ａ． Ａ． Ｓｃｈａｆｆｅｒ ｅｔ ａｌ．， ２５ Ｎｕｃｌ． Ａｃｉｄｓ Ｒｅｓ．， ３３８９−３４０２ （１９９７） のＰＳＩ−ＢＬＡＳＴアルゴリズムと比較して、本発明の方法をテストする。ＰＳＩ−ＢＬＡＳＴは、相同性モデリングプログラムにおける最先端技術を現在代表するものである。Ｅ． Ｌｉｎｄａｈｌ ａｎｄ Ａ． Ｅｌｏｆｓｓｏｎ， ２９５ Ｊ． Ｍｏｌ． Ｂｉｏｌ．， ６１３−６２５ （２０００）を参照されたい。この実施例においては、Ｌｉｎｄａｈｌ ａｎｄ Ｅｌｏｆｓｓｏｎ によって概説されているテスト方法および２７の既知のタンパク質配列のセットを用いて、Ａ． Ｇ． Ｍｕｒｚｉｎ， Ｓ． Ｅ． Ｂｒｅｎｎｅｒ， Ｔ． Ｈｕｂｂａｒｄ ａｎｄ Ｃ． Ｃｈｏｔｈｉａ， Ｊ． Ｍｏｌ． Ｂｉｏｌ．， ２４７， ５３６−５４０ （１９９５）のＳＣＯＰタンパク質データベースにおいて、ファミリー、スーパーファミリー、フォールドおよびクラスレベルの構造類似性（ファミリーが最も密接な関連で、フォールドが最も弱い関連である）において２５％以下の配列相同性を有すると規定されている、構造隣接体を認識するためのその相対能力を判断するために各アルゴリズムがテストされた。このテストセットにおけるすべての構造類似性は、Ｈｏｌｍ ａｎｄ Ｓａｎｄｅｒ， ２７３ Ｓｃｉｅｎｃｅ， ５９５−６０２ （１９９６）のＦＳＳＰデータベースにおいても存在しており、したがって、フォールドおよびクラスレベルの類似性においてさえも、高い構造相同性の領域が存在することが保証された。全体的に見て、このテストにおいて９９のファミリー関連、１７１のスーパーファミリー関連、１８４のフォールド関連、および１９３１のクラス関連があった。全体ランクが１、５および１０（すなわち０、４および９の偽陽性）であるこれらの関連を認識する、好適な方法とＰＳＩ−ＢＬＡＳＴの能力が表４において示されている。これらの結果は、本発明による方法を用いると、スーパーファミリー、フォールドおよびクラス類似性レベルにおいて、配列認識能力が劇的に向上することを示すものである。
【０１０８】
【表４】
2004503038.tif 000007
【０１０９】
（実施例４）
実施例４は、広く入手可能な相同性モデリングパッケージと組み合わせて、本発明の方法がクエリー配列の三次元構造を予測するために用いることができることを示すものである。この実施例においては、Ａ． Ｓａｌｉ ａｎｄ Ｔ． Ｌ． Ｂｌｕｎｄｅｌｌ， Ｊ． Ｍｏｌ． Ｂｉｏｌ．， ２３４， ７７９−８１５ （１９９３）によるＭＯＤＥＬＬＥＲにおける最先端技術を用いたアラインメント技術のみを用いては正確な構造モデルを割り当てることができないような、マイコプラズマ・ゲニタリウム（ｇｅｎｉｔａｌｉｕｍ）のゲノムからの５４のクエリー配列が、本発明のアラインメント法とＭＯＤＥＬＬＥＲの三次元構造作成部分とを組み合わせて用いてモデリングされた。この実施例の結果を表５において要約する。表５は、本発明の方法を用いて好適な配列アラインメントを作成し、そしてＭＯＤＥＬＬＥＲを用いてこれらの好適なアラインメントに基づいて三次元タンパク質構造を作成した場合に、以前にはモデリングされていない８８００の残基に相当する、５４配列のなかで３５（６５％）をモデリングすることに成功したことを示す。これは、Ｍ． Ｊ． Ｓｉｐｐｌ， Ｐｒｏｔｅｉｎｓ， １７， ３５５−３６２ （１９９３） のＰＲＯＳＡＩＩからのＺ−スコアを用いる、Ｒ． Ｓａｎｃｈｅｚ ａｎｄ Ａ． Ｓａｌｉ， ”Ｌａｒｇｅ−ｓｃａｌｅ ｐｒｏｔｅｉｎ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｍｏｄｅｌｉｎｇ ｏｆ ｔｈｅ Ｓａｃｃｈａｒｏｍｙｃｅｓ ｃｅｒｅｖｉｓｉａｅ ｇｅｎｏｍｅ”， Ｐｒｏｃ． Ｎａｔｌ． Ａｃａｄ． Ｓｃｉ． ＵＳＡ， ９５， １３５９７−１３６０２ （１９９８） のｐＧテストによって判断されたものである。
【０１１０】
【表５】
2004503038.tif 000008
【０１１１】
これらの結果は明らかに現在のアラインメント技術よりも本発明の方法が改良されていることを示す。というのは前記３５のモデリングに成功した配列の各々について、最先端技術を用いたＭＯＤＥＬＬＥＲプログラムは成功しなかったからである。もしこれらの結果を完全なマイコプラズマ・ゲニタリウム（ｇｅｎｉｔａｌｉｕｍ）のゲノムについての判断の基礎とすると、本発明の方法によって、可溶性タンパク質残基の３０％以上に相当する、およそ４０，０００残基が正確に構造的にモデリングされることが可能となる。本発明の方法はいかなるゲノムについても同様に適用可能であることから、本発明の方法は、ヒトゲノムを含む、すべてのゲノムにわたって同様のモデリング改良を提供するものであろう。
【０１１２】
（実施例５）
実施例５は本発明の方法が、Ｒ． Ｓａｎｃｈｅｚ ａｎｄ Ａ． Ｓａｌｉ およびＭｏｄＢＡＳＥの方法よりも、マイコプラズマ・ゲニタリウム（ｇｅｎｉｔａｌｉｕｍ）のゲノムにおける最初の１８０配列については、優れた三次元構造を提供するということを示すものである。Ｒ． Ｓａｎｃｈｅｚ ａｎｄ Ａ． Ｓａｌｉ， Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ， １５， １０６０−１０６１ （１９９９） を参照されたい。この例においては、マイコプラズマ・ゲニタリウム（ｇｅｎｉｔａｌｉｔｕｍ）のゲノムにおける最初の１８０配列の三次元構造が、本発明による好適なアラインメント技術とＭＯＤＥＬＬＥＲの三次元構造作成能力とを組み合わせて用いることによって決定されている。この実験の結果とＳａｎｃｈｅｚ ａｎｄ Ｓａｌｉの結果を表６において示す。表６における最初の列は各配列の実際の残基の数を示している。残りの２つの列は本発明による方法（左から３番目の列）およびＳａｎｃｈｅｚ ａｎｄ Ｓａｌｉによる方法（最も右の列）によって正確にモデリングされた残基の数を示している。全配列長の少なくとも８０％を含む実質的に完全なモデルを下線で強調してある。各方法によって作成された構造は、同一の信頼性テストに合格したものである。これらのテストは発行されており（Ｓａｎｃｈｅｚ ａｎｄ Ｓａｌｉ １９９８）、構造が９５％を超える信頼限界を有する正しいフォールドを有するであろう閾値を表すものである。
【０１１３】
【表６】
2004503038.tif 000009
2004503038.tif 000010
2004503038.tif 000011
【０１１４】
おそらく、アラインメント法の効力を決定するための一つの最も重要な基準は、用いられる方法の、実質的に完全な構造モデルを予測する能力、すなわち、残基の少なくとも８０％を正確にモデリングする能力である。本発明による方法は１８０のマイコプラズマ・ゲニタリウム（ｇｅｎｉｔａｌｉｔｕｍ）の配列の、およそ２７％を少なくとも８０％の正確性をもってモデリングするものであったが、ＭｏｄＢａｓｅでは同じ正確性をもってそれらの配列の１３％しかモデリングしないものであった。したがって、本発明のアラインメント法は、現在の最先端技術を用いたアラインメント方法より少なくとも２倍改良されていることが示される。
【０１１５】
アラインメント方法の有効性を評価するための別の重要な基準は、用いられる方法の、正確に完全なドメインの構造を予測する能力である。この場合においても、本発明による方法を用いて三次元モデルを構築した場合、完全なドメインは１８０配列のうち１０６について正確にモデリングされたが（５９％）、それに対してＭｏｄＢａｓｅにおいては１８０配列のうち４８のみであった（２７％）。
【０１１６】
アラインメント方法の有効性の第３の測定基準は、用いられる方法の、構造モデルにおいてあらゆる残基の三次元位置を予測する能力である。この場合も、三次元モデルを構築するために本発明の方法を用いた場合は、５０，０００と見積もられる可溶性タンパク質残基のうち、２２，０００近く（およそ４４％）の配位が正確に位置付けられており、一方、ＭｏｄＢａｓｅはこの場合も半分以下の正確性であり、残基のうちおよそ２１％が正確に位置付けられている。
【０１１７】
図１６は、ＭＯＤＥＬＬＥＲと組み合わせて用いた本発明の方法に基づくＭＧ００１のリボン表示を示すものである。一方、ＭＯＤＢＡＳＥは、同じ配列について、不完全な構造フラグメントを提供するにすぎない。
【０１１８】
（実施例６）
実施例６は、広く入手可能な相同性モデリングパッケージと組み合わせて、本発明の方法を用いて、低い配列相同性において正確な三次元構造を予測することができることを示すものである。この実施例において、醸造酵母（サッカロマイセス・セレビシエ）からのＳＣ００１（ｏｒｆ　ＹＧＬ０４０Ｃ）の三次元構造が、低い相同性のテンプレート配列に基づいて決定されることを考慮されたい。ブリッジ／バルジ・リストを作成するために、ｇａｐｐｅｄ−ＢＬＡＳＴを用いてクエリー配列、ＳＣ００１に類似の配列を有するタンパク質データバンクにおけるタンパク質構造のリストを決定した。８つのＰＤＢ類似構造が見出され、これらを表７において示す。
【０１１９】
【表７】
2004503038.tif 000012
【０１２０】
好適なアラインメント方法の、低い配列相同性における正確な構造を作成する能力をさらに示すために、配列ｌｂ４ｋＡ（表７において示したもの）をテンプレート配列として用いて、ブリッジ／バルジ・リストを作成した。ＳＣ００１とｌｂ４ｋＡとの構造アラインメントは３５％の配列相同性を有し、そしてｌｂ４ｌｋＡから組み立てられた配列ＳＣ００１についての信頼できる構造モデルは、ＭＯＤＢＡＳＥにおいて存在していない。構造ｌｂ４ｋＡは３２６残基長である；ｌｂ４ｋＡについてＦＳＳＰファイルにおいて２１１の構造的にアラインされたタンパク質が存在する。これらのアラインメントによって、この構造について３４４４の可能性のあるブリッジおよびバルジが生じ、これらのうちのいくつかを以下の表８において示す。
【０１２１】
【表８】
2004503038.tif 000013
【０１２２】
本発明の方法による、ＳＣ００１とｌｂ４ｋＡとの至適配列アラインメントを図１７にＰＩＲ形式において示す。このアラインメントに用いられたギャップペナルティは、ギャップ開始および伸長ペナルティがそれぞれ１０．０と１．５であり、ブリッジおよびバルジの開始および伸長ペナルティがそれぞれ１．０と０．３であった。これらのギャップペナルティは既知の構造のセットについて得られたアラインメントを至適化することによって決定された。
【０１２３】
次にＰＩＲ形式アラインメントを、ＭＯＤＥＬＬＥＲ相同性モデリングソフトウェアについてのアラインメントインプットとして用いた。このアラインメントを用いてＭＯＤＥＬＬＥＲによって組み立てられた構造が、図１８において、実際のＳＣ００１の結晶構造、ｌａｗ５と比較されている（ｌａｗ５は左側で、予測が右側である）。アルファ炭素のＣＲＭＳは、３２６のマッチした残基について２．１１オングストロームであり、このこともまた、相同性モデリングプログラムと組み合わせて用いた好適なアラインメント方法によって、現在の方法によってはできないような、正確な構造モデルを作成することができたということを示している。
【０１２４】
（実施例７）
実施例７は、広く入手可能な相同性モデリングパッケージと組み合わせて、本発明の方法を用いて２５％よりかなり低い配列相同性において正確な三次元構造を予測することができるということを示すものである。
【０１２５】
ＲＸＲレチノイン酸受容体、ＰＤＢコードｌｄｋｆの鎖Ａの三次元構造について考えてみる。この構造について、当該タンパク質をオレイン酸と共結晶化した。オレイン酸リガンドを空間充填表示において示す、この構造のリボン図が、図１９において示されている。図２０は、ｌｄｋｆの配列（ｇｉ７７６６９０６と称する）と、ｌａ２８Ａと称する構造ｌａ２８の鎖Ａの配列との間のＰＩＲ形式におけるＳＴＲＵＣＴＦＡＳＴアラインメントを示す。全部で１９７残基がテンプレートに対してアラインされ、配列同一性は１９％のみである。図２１は、ｌｄｋｆの鎖Ａの予測構造と結晶構造との間のレインボーリボンオーバーレイを示す。至適にアラインしている１５８残基（完全な１９７残基の８０％）についてのアルファ−炭素のＣＲＭＳは１．６オングストロームである。図２２は、オレイン酸結合ポケットを形成する２２のキー残基についての予測構造（暗い色）および結晶構造（明るい色）のオーバーレイを示す。これら２２残基のバックボーン原子は１．７オングストロームまでオーバーレイし、側鎖の原子を含む、これら残基におけるすべての重要な原子は２．２オングストロームまでオーバーレイした。
【０１２６】
エストロゲン受容体、ＰＤＢコードｌａ５２の鎖Ａの三次元構造について考えてみる。この構造のために、当該タンパク質をダイマーとしてエストラジオールと共結晶化させた。エストラジオールリガンドを空間充填表示において示す、この構造の棒状図を図２３において示す。図２４は、エストロゲン受容体（ｇｉ３６５９９３１と称する）の配列と、ｌａ２８Ａと称する構造ｌａ２８の鎖Ａの配列との間の、ＰＩＲ形式における、本発明の方法によるアラインメントを示す。全部で２４１残基がテンプレートに対してアラインし、配列同一性は２３％である。図２５は、エストロゲン受容体の本発明の方法による予測構造と、ｌａ５２の鎖Ａの結晶構造とのレインボーリボンオーバーレイを示す。最もよくアラインしている１９３残基（完全な２４１残基の８０％）についてのアルファ−炭素のＣＲＭＳは、１．９オングストロームである。図２６は、エストラジオール結合ポケットを形成する１９のキー残基についての予測構造（暗い色）および結晶構造（明るい色）のオーバーレイを示す。これらの１９残基におけるバックボーン原子は０．８オングストロームまでオーバーレイし、側鎖原子を含むこれらの残基におけるすべての重要な原子は１．８オングストロームまでオーバーレイする。
【０１２７】
（実施例８）
実施例８は、広く入手可能な相同性モデリングパッケージと組み合わせて、低い配列相同性において細胞膜中に位置するタンパク質の正確な三次元構造を予測するために本発明の方法を用いることができることを示すものである。
【０１２８】
図２７は、本発明による方法によって作成した、ｌｅ１２Ａと称するハロロドプシンの配列と、ｌｃ３ｗＡと称するバクテリオロドプシンの配列との、ＰＩＲ形式におけるアラインメントを示すものである。全体で、２３３残基がテンプレートに対してアラインし、配列同一性は３２％である。図２８は、図２７におけるアラインメントを用いて作成した三次元構造と、ハロロドプシン結晶構造であるＰＤＢコードｌｅ１２の鎖Ａとを比較したレインボーリボンオーバーレイを示す。最もよくアラインしている１８７残基（完全な２３３残基の８０％）のアルファ−炭素のＣＲＭＳは０．９１オングストロームである。
【０１２９】
図２９は、ｌｃ３ｗＡと称されるバクテリオロドプシンの配列と、ｌｆ８８Ａと称されるＰＤＢ構造ｌｆ８８の鎖Ａであるロドプシンの配列との間の、ＰＩＲ形式における、本発明による方法によって形成されたアラインメントを示す。全部で２１４残基がテンプレートに対してアラインしており、配列同一性は１３％しかない。図３０は、図２９におけるアラインメントを用いて作成した三次元構造と、バクテリオロドプシン結晶構造であるＰＤＢコードｌｃ３ｗの鎖Ａとを比較した、レインボーリボンオーバーレイを示す。最もよくアラインしている１７２残基（完全な２１４残基の８０％）についてのアルファ−炭素のＣＲＭＳは５．２４オングストロームである。
【０１３０】
図３１は、６ｐｒｃＭと称される光合成反応中心の膜貫通鎖の配列と、６ｐｒｃＬと称されるＰＤＢ構造６ｐｒｃの鎖Ｌである光合成反応中心の異なる鎖の配列との、ＰＩＲ形式における本発明の方法から形成されたアラインメントを示す。全部で２９５残基がテンプレートに対してアラインされ、配列同一性は２８％である。図３２は、図３１におけるアラインメントを用いて作成された三次元構造と、ＰＤＢコード６ｐｒｃの鎖Ｍの結晶構造とを比較したレインボーリボンオーバーレイを示す。最もよくアラインしている２０７残基（完全な２５９残基の８０％）についてのアルファ−炭素ＣＲＭＳは１．００オングストロームである。
【０１３１】
図３３は、ｌｂｘｗＡと称されるｏｍｐＡの配列と、ｌｑｊ８Ａと称されるＰＤＢ構造ｌｑｊ８の鎖ＡであるｏｍｐＸの配列との、ＰＩＲ形式における本発明の方法によるアラインメントを示す。全部で１５３残基がテンプレートに対してアラインされ、配列同一性はわずか２１％である。図３４は、図３３におけるアラインメントを用いて作成した三次元構造と、ＰＤＢコードｌｂｘｗの鎖ＡであるｏｍｐＡ結晶構造とを比較した、レインボーリボンオーバーレイ示す。最もよくアラインしている１７２残基（完全な２１４残基のうち８０％）についてのアルファ−炭素のＣＲＭＳは２．５９オングストロームである。
【０１３２】
図３５は、ｌｏｓｍＡと称されるｏｍｐＫ３６の配列と、ポリン（ｐｏｒｉｎ）タンパク質２ｐｏｒの配列との、ＰＩＲ形式における本発明の方法によるアラインメントを示す。全部で３２３残基がテンプレートに対してアラインされ、配列同一性はわずか１２％である。図３６は、図３５におけるアラインメントを用いて作成された三次元構造と、ＰＤＢコードｌｏｓｍの鎖ＡであるｏｍｐＫ３６結晶構造とを比較したレインボーリボンオーバーレイを示す。最もよくアラインしている２５９残基（完全な３２３残基の８０％）についてのアルファ−炭素ＣＲＭＳは３．１１オングストロームである。
【０１３３】
図３７は、ｌａ０ｔＰと称されるスクロース特異的ポリンの配列と、２ｍｐｒＡと称されるＰＤＢ構造２ｍｐｒの鎖Ａであるマルトポリン（ｍａｌｔｏｐｏｒｉｎ）の配列との、ＰＩＲ形式における本発明による方法によって形成されたアラインメントを示す。全部で４１０残基がテンプレートに対してアラインされ、配列同一性は２１％である。図３８は、図３７におけるアラインメントを用いて作成した三次元構造と、ＰＤＢコードｌａ０ｔＰの鎖Ｐであるスクロース特異的ポリン結晶構造とを比較したレインボーリボンオーバーレイを示す。最もよくアラインしている３２８残基（完全な４１０残基の８０％）についてのアルファ−炭素ＣＲＭＳは２．２６オングストロームである。
【０１３４】
本発明は好適な実施態様および特定の実施例に言及して記載されてきたが、本発明の精神および枠内から逸脱することなく本発明の多くの改良および適応が可能であることが、当業者にとって容易に理解されるであろう。したがって、この記載は単に例示的なものとしてなされたものであって、請求項に記載された本発明の枠を限定するものとしてなされたものではないということが明らかに理解されるべきである。
【図面の簡単な説明】
【図１】図１は、プログラムｃｌｕｓｔａｌ　Ｗによって、クエリー配列：
ＬＶＡＦＡＤＦＧ−ＳＶＴＦＴＮＡＥＡＴＳＧＧＳＴＶＧＰＳＤＡＴＶＭＤＩＥＱＤＧＳＶＬＴＥＴＳＶＳＧＤＳ−ＶＴＶ
に対してみつかった７つの相同性配列を示すものである。
【図２】図２は、２つの文字列”ＢＩＧＴＯＷＮＳＯＷＮ”および”ＢＩＧＢＲＯＷＮＴＯＷＮＯＷＮ”の配列アラインメントから形成されうる類似性行列を表すものである。
【図３】図３は、現在の最先端技術を用いた配列アラインメント法による、図２における類似性行列から形成される部分的に完成した和行列を表すものである。
【図４】図４は、図３の和行列のさらに完成した段階を表すものである。
【図５】図５は、図４の灰色のセルに貢献したＧＡＰペナルティの量を示すものである。
【図６】図６は、最先端技術を用いた現在の配列アラインメント法による、２つの文字列”ＢＩＧＴＯＷＮＳＯＷＮ”および”ＢＩＧＢＲＯＷＮＴＯＷＮＯＷＮ”の配列アラインメントについての完成した和行列を表すものである。
【図７】図７は、ＰＩＲ形式において、図６からの最も高いスコアを示すアラインメントを表すものである。
【図８】図８は、本発明による方法のために要求されるインプットデータを模式的に表すものである。
【図９】図９は、文字列”ＢＩＧＴＯＷＮＳＯＷＮ”と”ＢＩＧＢＲＯＷＮＴＯＷＮＯＷＮ”についての、推測されるブリッジ／バルジ・セットを表すものである。
【図１０】図１０は、図９におけるブリッジ／バルジ・セットに基づいて、文字列”ＢＩＧＴＯＷＮＳＯＷＮ”と”ＢＩＧＢＲＯＷＮＴＯＷＮＯＷＮ”についての、割り当てられたアラインメントギャップを表すものである。
【図１１】図１１は、本発明の方法によって、図２の類似性行列から形成された、部分的に完成した和行列を表すものである。
【図１２】図１２は、図１１の和行列がさらに完成した状態を表すものである。
【図１３】図１３は、図１２の灰色のセルに貢献するギャップペナルティの量を示すものである。
【図１４】図１４は、本発明の方法によって、２つの文字列”ＢＩＧＴＯＷＮＳＯＷＮ”と”ＢＩＧＢＲＯＷＮＴＯＷＮＯＷＮ”との配列アラインメントについての完成した和行列を示すものである。
【図１５】図１５は、図１４からの最も高いスコアを示すアラインメントを、ＰＩＲ形式で表すものである。
【図１６】図１６は、本発明による方法によって作成されたＭＧ００１のリボン構造を表すものである。
【図１７】図１７は、本発明による方法によって決定された、８Ｃ００１とｌｂ４ｋＡとの間の至適配列アラインメントをＰＩＲ形式において表すものである。
【図１８】図１８は、左側にｌａｗ５の結晶構造を、右側に本発明による方法によって予測されたＳＣ００１の構造を示すものである。
【図１９】図１９は、オレイン酸と共結晶化された、ｌｄｋｆからの鎖Ａの空間充填表示を示すものである。
【図２０】図２０は、ｌｄｋｆ（ｇｉ７７６６９０６と称される）と構造ｌａ２８の鎖Ａの配列との本発明の方法によるＰＩＲアラインメントを示すものである。
【図２１】図２１は、ｌｄｋｆの鎖Ａの予測構造と結晶構造との間のレインボーリボンオーバーレイを示すものである。
【図２２】図２２は、オレイン酸結合ポケットを形成する２２のキー残基についての、本発明の方法によるｌｄｋｆの予測構造と、結晶構造とのオーバーレイを示すものである。
【図２３】図２３は、エストラジオールと共結晶化されたｌａ２５２（ＰＤＢコード）の棒状図を示すものである。エストラジオールリガンドは空間充填形式において示されている。
【図２４】図２４は、エストロゲン受容体の配列（ｇｉ３６５９９３１と称する）と、ｌａ２８Ａと称する構造ｌａ２８の鎖Ａの配列との間の、ＰＩＲ形式における本発明の方法によるアラインメントを示すものである。
【図２５】図２５は、本発明の方法によるエストロゲン受容体の予測構造とｌａ５２の鎖Ａの結晶構造とのレインボーリボンオーバーレイを示すものである。
【図２６】図２６は、エストラジオール結合ポケットを形成する１９のキー残基についての、エストロゲン受容体の本発明の方法による予測構造と、結晶構造とのオーバーレイを示すものである。
【図２７】図２７は、ｌｅ１２Ａと称されるハロロドプシンの配列と、ｌｃ３ｗＡと称されるバクテリオロドプシンの配列との、本発明による方法によって作成されたＰＩＲ形式におけるアラインメントを示すものである。
【図２８】図２８は、図２７におけるアラインメントを用いて作成された三次元構造と、ハロロドプシン結晶構造であるＰＤＢコードｌｅ１２の鎖Ａとを比較した、レインボーリボンオーバーレイを示すものである。
【図２９】図２９は、ｌｃ３ｗＡと称されるバクテリオロドプシンの配列と、ｌｆ８８Ａと称されるＰＤＢ構造ｌｆ８８の鎖Ａであるロドプシンの配列との、ＰＩＲ形式における本発明の方法から形成されたアラインメントを示すものである。
【図３０】図３０は、図２９におけるアラインメントを用いて作成された三次元構造と、バクテリオロドプシン結晶構造であるＰＤＢコードｌｃ３ｗの鎖Ａとを比較したレインボーリボンオーバーレイを示すものである。
【図３１】図３１は、６ｐｒｃＭと称される光合成反応中心膜貫通鎖の配列と、６ｐｒｃＬと称されるＰＤＢ構造６ｐｒｃの鎖Ｌである光合成反応中心からの異なる鎖の配列との、ＰＩＲ形式における本発明の方法によって形成されたアラインメントを示すものである。
【図３２】図３２は、図３１におけるアラインメントを用いて作成した三次元構造と、ＰＤＢコード６ｐｒｃの鎖Ｍの結晶構造とを比較した、レインボーリボンオーバーレイを示すものである。
【図３３】図３３は、ｌｂｘｗＡと称されるｏｍｐＡの配列と、ｌｑｊ８Ａと称されるＰＤＢ構造ｌｑｊ８の鎖ＡであるｏｍｐＸの配列との、ＰＩＲ形式における本発明によるアラインメントを示すものである。
【図３４】図３４は、図３３におけるアラインメントを用いて作成した三次元構造と、ＰＤＢコードｌｂｘｗの鎖ＡであるｏｍｐＡの結晶構造とを比較した、レインボーリボンオーバーレイを示すものである。
【図３５】図３５は、ｌｏｓｍＡと称されるｏｍｐＫ３６の配列と、ポリン（ｐｏｒｉｎ）タンパク質２ｐｏｒの配列との、ＰＩＲ形式における本発明によるアラインメントを示すものである。
【図３６】図３６は、図３５におけるアラインメントを用いて作成した三次元構造と、ＰＤＢコードｌｏｓｍの鎖ＡであるｏｍｐＫ３６結晶構造とを比較した、レインボーリボンオーバーレイを示すものである。
【図３７】図３７は、ｌａ０ｔＰと称されるスクロース特異的ポリンの配列と、２ｍｐｒＡと称されるＰＤＢ構造２ｍｐｒの鎖Ａであるマルトポリン（ｍａｌｔｏｐｏｒｉｎ）の配列との、ＰＩＲ形式における本発明による方法によって形成されたアラインメントを示すものである。
【図３８】図３８は、図３７におけるアラインメントを用いて作成した三次元構造と、ＰＤＢコードｌａ０ｔＰの鎖Ｐであるスクロース特異的ポリン結晶構造とを比較したレインボーリボンオーバーレイを示すものである。
【図１】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１５】
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【図１７】
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【図２０】
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【図２４】
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【図２７】
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【図２９】
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【図３１】
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【図３３】
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【図３５】
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【図３７】
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【国際公開パンフレット】
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【国際調査報告】
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