(57)【要約】【課題】精度よく、効率的に、ポリペプチドの立体構造のａｂ  ｉｎｉｔｉｏな予測ができる技術を提供する。【解決手段】ポリペプチドの立体構造モデルを予測する立体構造モデル予測装置１００であって、予測対象のポリペプチドのアミノ酸配列である予測対象配列データを取得する予測対象取得部１０２と、立体構造モデルの断片要素となるべき複数の断片モデルを取得する断片モデル取得部１０６と、複数の断片モデルを、断片両端の連結部で隣接断片モデルと重複かつ位置合わせしながら連結して、予測対象配列データに対応する配列を有する断片連結中間モデルを生成する中間モデル生成部１１０と、断片連結中間モデルに含まれる複数の連結部のうち１以上の連結部を屈曲させることにより、予測対象配列データの立体構造モデルを生成する立体構造モデル生成部１１６と、を備える立体構造モデル予測装置１００を提供する。【選択図】図１
2007086923.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ポリペプチドの立体構造モデルを予測する立体構造モデル予測装置であって、
予測対象のポリペプチドのアミノ酸配列である予測対象配列データを取得する予測対象取得部と、
立体構造モデルの断片要素となるべき複数の断片モデルを取得する断片モデル取得部であって、各々の断片モデルは、連続する所定数のアミノ酸配列の三次元データである、断片モデル取得部と、
前記複数の断片モデルを、断片両端の連結部で隣接断片モデルと重複かつ位置合わせしながら連結して、前記予測対象配列データに対応する配列を有する断片連結中間モデルを生成する中間モデル生成部であって、連結される各断片モデルとしては、前記予測対象配列データの該当部分の配列を有する複数の断片モデルの中から、前記連結部で隣接断片モデルと位置合わせしたときの三次元的位置ずれが最小になる断片モデルを抽出する、中間モデル生成部と、
前記断片連結中間モデルに含まれる前記複数の連結部のうち１以上の連結部を屈曲させることにより、ポリペプチドの立体構造モデルの構造安定性指標に基づき、前記断片連結中間モデルに対して構造安定性が増大するように、前記予測対象配列データの立体構造モデルを生成する立体構造モデル生成部と、
前記立体構造モデル生成部により生成された前記予測対象配列データの立体構造モデルを出力する出力部と、
を備える、立体構造モデル予測装置。
【請求項２】
請求項１記載の立体構造モデル予測装置において、
前記中間モデル生成部は、
前記予測対象配列データの該当部分の配列を有する前記複数の断片モデルの各々を前記隣接断片モデルと位置合わせしたときの前記三次元的位置ずれを計算する位置ずれ計算部と、
前記位置ずれ計算部の計算結果に基づいて、前記三次元的位置ずれが最小になる断片モデルを抽出する抽出部と、
前記抽出された断片モデルを連結部で前記隣接断片モデルと重複かつ位置合わせしながら、前記三次元的位置ずれが最小になるように連結する連結延長部と、
を備える、立体構造モデル予測装置。
【請求項３】
請求項１または２記載の立体構造モデル予測装置において、
前記中間モデル生成部は、前記断片モデルの連結部のアミノ酸残基の一部の原子を前記隣接断片と位置合わせしたときの、前記アミノ酸残基の別の原子の三次元的位置ずれが最小になる断片モデルを抽出するように構成されている、立体構造モデル予測装置。
【請求項４】
請求項１乃至３いずれかに記載の立体構造モデル予測装置において、
前記中間モデル生成部は、前記断片モデルおよび前記隣接断片モデルの両連結部のアミノ酸残基のＣα−Ｃｓ軸をＣα同士が一致し、Ｃα−Ｃｓ軸同士が一直線上になるように位置合わせし、前記両連結部の前記アミノ酸残基のカルボン酸基由来の酸素原子を前記酸素原子同士が同一平面上になるように位置合わせしたときの、前記両連結部の前記アミノ酸残基のアミノ基由来の窒素原子同士の距離が最小になる断片モデルを抽出するように構成されている、立体構造モデル予測装置。
【請求項５】
請求項１乃至４いずれかに記載の立体構造モデル予測装置において、
前記立体構造モデル生成部は、
前記連結部における前記三次元的位置ずれに基づいて、前記複数の連結部のうち可動性が所定の水準以上である連結部を、可動性連結部として検出する可動性連結部検出部と、
前記可動性連結部を屈曲させるモデル屈曲部と、
を備える、立体構造モデル予測装置。
【請求項６】
請求項５に記載の立体構造モデル予測装置において、
前記可動性連結部検出部は、前記複数の連結部のうち、前記三次元的位置ずれが所定値以上であって、所定の種類のアミノ酸残基を含む連結部を、前記可動性連結部であるとして検出するように構成されている、立体構造モデル予測装置。
【請求項７】
請求項５または６記載の立体構造モデル予測装置において、
前記立体構造モデル生成部は、前記複数の連結部のうち、コイル構造の一部を形成しているアミノ酸残基を含む連結部を検出するコイル構造検出部をさらに備え、前記コイル構造の一部を形成しているアミノ酸残基を含む連結部を屈曲対象から除外するように構成されている、立体構造モデル予測装置。
【請求項８】
請求項５乃至７いずれかに記載の立体構造モデル予測装置において、
前記モデル屈曲部は、前記連結部に含まれるアミノ酸残基の骨格における回転可能箇所を回転させることにより、前記連結部を屈曲されるように構成されている、立体構造モデル予測装置。
【請求項９】
請求項８記載の立体構造モデル予測装置において、
前記モデル屈曲部は、前記連結部に含まれる前記アミノ酸残基のＮ−Ｃαの二面角φおよびＣα−Ｃｓの二面角ψを回転させるように構成されている、立体構造モデル予測装置。
【請求項１０】
請求項５乃至９いずれかに記載の立体構造モデル予測装置において、
前記モデル屈曲部は、ポリペプチドの立体構造モデルの構造安定性指標を計算する構造安定性計算部をさらに備え、前記構造安定性指標が最大となるように、前記連結部を屈曲させるように構成されている、立体構造モデル予測装置。
【請求項１１】
請求項１０記載の立体構造モデル予測装置において、
前記構造安定性計算部は、
前記ポリペプチドの立体構造モデルの疎水性指標と、
前記ポリペプチドの立体構造モデルの体積指標と、
前記ポリペプチドの立体構造モデルの水素結合指標と、
前記ポリペプチドの立体構造モデルのファンデルワールス力指標と、
に基づいて、前記ポリペプチドの立体構造モデルの構造安定性指標を計算する、立体構造モデル予測装置。
【請求項１２】
請求項１乃至１１いずれかに記載の立体構造モデル予測装置において、
前記断片モデル取得部は、３残基以上６残基以下のアミノ酸配列を有する断片モデルを取得するように構成されている、立体構造モデル予測装置。
【請求項１３】
請求項１乃至１２いずれかに記載の立体構造モデル予測装置において、
前記中間モデル生成部は、前記複数の断片モデルを、断片両端の１残基からなる連結部を隣接断片と重複かつ位置合わせしながら連結するように構成されている、立体構造モデル予測装置。
【請求項１４】
ポリペプチドの立体構造モデルを予測する立体構造モデル予測方法であって、
予測対象のポリペプチドのアミノ酸配列である予測対象配列データを取得するステップと、
立体構造モデルの断片要素となるべき複数の断片モデルを取得するステップであって、各々の断片モデルは、連続する所定数のアミノ酸配列の三次元データである、前記複数の断片モデルを取得するステップと、
前記複数の断片モデルを、断片両端の連結部で隣接断片モデルと重複かつ位置合わせしながら連結して、前記予測対象配列データに対応する配列を有する断片連結中間モデルを生成するステップであって、連結される各断片モデルとしては、前記予測対象配列データの該当部分の配列を有する複数の断片モデルの中から、前記連結部で隣接断片モデルと位置合わせしたときの三次元的位置ずれが最小になる断片モデルを抽出する、前記断片連結中間モデルを生成するステップと、
前記断片連結中間モデルに含まれる前記複数の連結部のうち１以上の連結部を屈曲させることにより、ポリペプチドの立体構造モデルの構造安定性指標に基づき、前記断片連結中間モデルに対して構造安定性が増大するように、前記予測対象配列データの立体構造モデルを生成するステップと、
前記立体構造モデルを生成するステップにより生成された前記予測対象配列データの立体構造モデルを出力するステップと、
を含む、立体構造モデル予測方法。
【請求項１５】
ポリペプチドの立体構造モデルの予測をコンピュータに実行させるための立体構造モデル予測プログラムであって、
予測対象のポリペプチドのアミノ酸配列である予測対象配列データを取得するステップと、
立体構造モデルの断片要素となるべき複数の断片モデルを取得するステップであって、各々の断片モデルは、連続する所定数のアミノ酸配列の三次元データである、前記複数の断片モデルを取得するステップと、
前記複数の断片モデルを、断片両端の連結部で隣接断片モデルと重複かつ位置合わせしながら連結して、前記予測対象配列データに対応する配列を有する断片連結中間モデルを生成するステップであって、連結される各断片モデルとしては、前記予測対象配列データの該当部分の配列を有する複数の断片モデルの中から、前記連結部で隣接断片モデルと位置合わせしたときの三次元的位置ずれが最小になる断片モデルを抽出する、前記断片連結中間モデルを生成するステップと、
前記断片連結中間モデルに含まれる前記複数の連結部のうち１以上の連結部を屈曲させることにより、ポリペプチドの立体構造モデルの構造安定性指標に基づき、前記断片連結中間モデルに対して構造安定性が増大するように、前記予測対象配列データの立体構造モデルを生成するステップと、
前記立体構造モデルを生成するステップにより生成された前記予測対象配列データの立体構造モデルを出力するステップと、
をコンピュータに実行させる、立体構造モデル予測プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ポリペプチドの立体構造モデル予測装置、立体構造モデル予測方法およびそれらに用いる立体構造モデル予測プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
予測対象のアミノ酸配列を有するポリペプチド（タンパク質）が生体内でとる三次元立体構造を予測する立体構造予測問題は、Ｘ線結晶構造解析やＮＭＲなどにより実験的に解こうとすると、費用が高額となり多くの時間がかかる。そのため、近年、既知の類似のパターンを検索するスレッディング法や、ａｂ  ｉｎｉｔｉｏ法などの、バイオインフォマティクスの手法を用いて上記の問題を解くための研究開発が行われている。
【０００３】
ａｂ  ｉｎｉｔｉｏ法とは、予測したいタンパク質の立体構造が既知構造データベースになかった場合、シミュレーションによって新しい構造を作り出し、その構造の妥当性を評価し、もっともらしい構造を予測構造とする方法を意味する。本来、ａｂ  ｉｎｉｔｉｏという言葉の意味は、「第一原理から」ということであり、物理や化学の業界では量子力学の基礎方程式を近似なしに解くことを意味すると連想される。しかし、タンパク質立体構造予測では、程度の差こそあれ経験的な要素を含まざるを得ないので、この分野では単に「新規構造を予測できる能力を持つ方法」をａｂ  ｉｎｉｔｉｏ法と呼んでいる。
【０００４】
さて、ａｂ  ｉｎｉｔｉｏ法の基本原理は「与えられたアミノ酸配列のとりうる立体構造の中で最も安定な構造を探す」ということである。これを実現するには、なるべく精密に、しかし（計算の都合上）計算可能なレベルにまで簡素化したタンパク質の相互作用エネルギーを設計し、最も安定な構造を探索する必要がある。
【０００５】
しかしながら、現在でも、ａｂ  ｉｎｉｔｉｏな（第一原理に基づく、すなわち類似パターンの検索などを行うことなく新規構造を予測できる）立体構造予測を行うことは、依然として困難である。その要因として、探索すべき構造空間が広大であることと、適切なエネルギー関数の設計が非常に難しいことが挙げられる。
【０００６】
例えば、各アミノ酸の各回転自由度が取り得る配位をそれぞれ３つと考えても、アミノ酸１００残基の小型タンパク質の構造数は３200（約１０95）という天文学的な数字となる。その網羅的な探索は困難であり、非常に効率的な構造探索法が必要である。さらに、構造探索時の最適化関数＝エネルギー関数が、ファンデルワールス力、静電相互作用、水和エネルギーなどの膨大かつ複雑な相互作用からなっており、それら相互作用エネルギーを精密かつ高速に評価することは極めて難しい。
【０００７】
従来の蛋白質構造予測装置としては、例えば特許文献１に記載されたものがある。同文献に記載された蛋白質構造予測装置は、ある配列Ａの周りに存在している類似の配列が構造空間上でどの構造クラスターに属するか（どのような似方をしていれば、どの構造クラスターに属するか）を計算し、この配列の周りに仮想的なクラスターを作成する。そして、この蛋白質構造予測装置は、ある未知構造配列Ｘが与えられたとき、これが配列Ａに似ている、配列Ｃに似ているなどの情報を取得し、これらの情報に基づいて仮想クラスターを組み合わせて、最終的に配列がどの構造クラスターに属するかを予測する。
【０００８】
この蛋白質構造予測装置による全体構造の予測は、次の手順で行う。まず、得られた部分構造の候補について、相関の強さの度合い（確信度）を比較し、相関が強く部分配列の長い部分構造を抽出してデータとして保存しておく。このとき、相関の弱い部分構造も、確率と共に抽出してデータとして保存しておく。そして、保持したデータを用いて、フォールディング・シミュレーションを行う。
【０００９】
なお、この文献において、フォールディング・シミュレーションとは、既に予測済みの構造の候補に隣接する次の構造の候補として、保持したデータから部分構造の候補を抽出して連結することにより、予測構造を変化させていくことを意味する。そして、この蛋白質構造予測装置は、予測構造の全体の構造のトポロジーが完成したら、全原子系での構造精密化（最適化）を行う。
【００１０】
また、従来のタンパク質立体構造予測の現状に関する文献として、例えば非特許文献１が挙げられる。同文献には、ａｂ  ｉｎｉｔｉｏ法として、フラグメントアセンブリ法（ＦＡ法）が記載されている。ＦＡ法の基本的な考え方は、「新規立体構造であっても、その断片構造は既知構造データベースに存在するはずなので、それを組み合わせることにより新しい構造を作ることができる」というものである。
【００１１】
ＦＡ法のプロトコルは次の通りである。まず、予測したいタンパク質のフラグメント配列（例えば９残基長）と似た配列を、プロファイル比較法などを用いて既知構造データベースから探し、そのフラグメントが取り得る構造の候補を幾つか（例えば２０個）選ぶ。次に、そのフラグメント候補をつなぎ合わせることによって全体構造を構築し、その構造の妥当性を疎水性相互作用などのエネルギーによって評価する。
【００１２】
図２４は、従来公知のフラグメントアセンブリ法（ＦＡ法）について説明するための概念図である。なお、この図では、フラグメントの長さを例として１５残基としている。このとき、フラグメントのライブラリは、１５残基という比較的長いアミノ酸配列からなるフラグメントを含むことになる。
【００１３】
そして、従来公知のフラグメントアセンブリ法（ＦＡ法）では、このライブラリから、予測対象配列の一部とのホモロジーサーチにより得られるフラグメントを抽出して、ランダムな連結構造を形成し、この連結構造の全体エネルギーを最適化する。なお、この最適化の過程で、妥当性の高い構造をクラスタリングする。
【００１４】
このように、従来公知のフラグメントアセンブリ法（ＦＡ法）では、フラグメント候補をつなぎ合わせることによって全体構造を構築し、その構造の妥当性を疎水性相互作用などのエネルギーによって評価していた。
【００１５】
【特許文献１】特開２００３−１９６５７５号公報
【非特許文献１】広川  貴次、富井  健太郎  他  著、「タンパク質立体構造予測の現状と未来」、人工知能学会論文誌、２０巻４号０５１２（２００５年）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１６】
しかしながら、上記文献記載の従来技術は、以下の点で改善の余地を有していた。
【００１７】
第一に、特許文献１に記載の蛋白質構造予測装置では、予測対象のタンパク質の該当部分とはアミノ酸配列が一部異なる類似の部分構造の候補に基づいて、予測対象のタンパク質の立体構造が予測されるため、予測の精度の面で改善の余地がある。さらに、この蛋白質構造予測装置では、部分構造の候補を置換することにより予測構造を変化させるため、予測精度は、あらかじめ与えられた部分構造の候補の精度に依存することになり、やはり予測制度の面で改善の余地がある。
【００１８】
また、この蛋白質構造予測装置では、配列類似性の検索を行うことにより、部分配列の比較的長い部分構造を選択しているため、計算機の処理すべき情報量が多くなり、予測のための計算の効率性の面で改善の余地がある。
【００１９】
さらに、この蛋白質構造予測装置では、部分構造のライブラリから、予測対象配列と類似の部分配列を含む比較的長い部分構造を類似検索して用いるため、部分構造のライブラリに類似の部分構造が含まれていない場合には、適切な予測を行うことが困難である。そのため、この蛋白質構造予測装置では、ａｂ  ｉｎｉｔｉｏな立体構造予測を行うことは困難である。
【００２０】
第二に、非特許文献１に記載のＦＡ法では、フラグメント置換のためのアルゴリズムが複雑であるため、計算機の処理すべき情報量が多くなり、予測のための計算の効率性の面で改善の余地がある。
【００２１】
本発明は上記事情に鑑みてなされたものであり、精度よく、効率的に、ポリペプチドの立体構造のａｂ  ｉｎｉｔｉｏな予測ができる技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００２２】
本発明によれば、ポリペプチドの立体構造モデルを予測する立体構造モデル予測装置であって、予測対象のポリペプチドのアミノ酸配列である予測対象配列データを取得する予測対象取得部と、立体構造モデルの断片要素となるべき複数の断片モデルを取得する断片モデル取得部であって、各々の断片モデルは、連続する所定数のアミノ酸配列の三次元データである、断片モデル取得部と、複数の断片モデルを、断片両端の連結部で隣接断片モデルと重複かつ位置合わせしながら連結して、予測対象配列データに対応する配列を有する断片連結中間モデルを生成する中間モデル生成部であって、連結される各断片モデルとしては、予測対象配列データの該当部分の配列を有する複数の断片モデルの中から、連結部で隣接断片モデルと位置合わせしたときの三次元的位置ずれが最小になる断片モデルを抽出する、中間モデル生成部と、断片連結中間モデルに含まれる複数の連結部のうち１以上の連結部を屈曲させることにより、ポリペプチドの立体構造モデルの構造安定性指標に基づき、断片連結中間モデルに対して構造安定性が増大するように、予測対象配列データの立体構造モデルを生成する立体構造モデル生成部と、立体構造モデル生成部により生成された予測対象配列データの立体構造モデルを出力する出力部と、を備える、立体構造モデル予測装置が提供される。
【００２３】
この構成によれば、複数の断片モデルを連結して予測対象配列データと同一の配列を有する断片連結中間モデルを生成することができる。そして、この構成によれば、断片連結中間モデルの連結部をさらに屈曲させることにより、ポリペプチドの立体構造モデルを生成することができる。
【００２４】
したがって、断片モデルを用いつつも三次元的位置ずれに注目して断片連結中間モデルを生成し、さらに屈曲を行うことにより立体構造モデルを生成するため、高い予測精度が得られる。また、断片モデルを連結するという処理により断片連結中間モデルを生成し、屈曲の際に連結部を屈曲させるため、優れた予測精度を実現しつつ、速い計算速度も実現できる。さらに、断片モデルから断片連結中間モデルを生成し、断片中間モデルを屈曲して立体構造モデルを生成するため、ａｂ  ｉｎｉｔｉｏな予測が可能である。すなわち、この構成によれば、精度よく、効率的に、ポリペプチドの立体構造のａｂ  ｉｎｉｔｉｏな予測ができる。
【００２５】
本発明によれば、ポリペプチドの立体構造モデルを予測する立体構造モデル予測方法であって、予測対象のポリペプチドのアミノ酸配列である予測対象配列データを取得するステップと、立体構造モデルの断片要素となるべき複数の断片モデルを取得するステップであって、各々の断片モデルは、連続する所定数のアミノ酸配列の三次元データである、複数の断片モデルを取得するステップと、複数の断片モデルを、断片両端の連結部で隣接断片モデルと重複かつ位置合わせしながら連結して、予測対象配列データに対応する配列を有する断片連結中間モデルを生成するステップであって、連結される各断片モデルとしては、予測対象配列データの該当部分の配列を有する複数の断片モデルの中から、連結部で隣接断片モデルと位置合わせしたときの三次元的位置ずれが最小になる断片モデルを抽出する、断片連結中間モデルを生成するステップと、断片連結中間モデルに含まれる複数の連結部のうち１以上の連結部を屈曲させることにより、ポリペプチドの立体構造モデルの構造安定性指標に基づき、断片連結中間モデルに対して構造安定性が増大するように、予測対象配列データの立体構造モデルを生成するステップと、立体構造モデルを生成するステップにより生成された予測対象配列データの立体構造モデルを出力するステップと、を含む、立体構造モデル予測方法が提供される。この方法によっても、上記の立体構造モデル予測装置の場合と同様の作用効果が得られる。
【００２６】
本発明によれば、ポリペプチドの立体構造モデルの予測をコンピュータに実行させるための立体構造モデル予測プログラムであって、予測対象のポリペプチドのアミノ酸配列である予測対象配列データを取得するステップと、立体構造モデルの断片要素となるべき複数の断片モデルを取得するステップであって、各々の断片モデルは、連続する所定数のアミノ酸配列の三次元データである、複数の断片モデルを取得するステップと、複数の断片モデルを、断片両端の連結部で隣接断片モデルと重複かつ位置合わせしながら連結して、予測対象配列データに対応する配列を有する断片連結中間モデルを生成するステップであって、連結される各断片モデルとしては、予測対象配列データの該当部分の配列を有する複数の断片モデルの中から、連結部で隣接断片モデルと位置合わせしたときの三次元的位置ずれが最小になる断片モデルを抽出する、断片連結中間モデルを生成するステップと、断片連結中間モデルに含まれる複数の連結部のうち１以上の連結部を屈曲させることにより、ポリペプチドの立体構造モデルの構造安定性指標に基づき、断片連結中間モデルに対して構造安定性が増大するように、予測対象配列データの立体構造モデルを生成するステップと、立体構造モデルを生成するステップにより生成された予測対象配列データの立体構造モデルを出力するステップと、をコンピュータに実行させる、立体構造モデル予測プログラムが提供される。このプログラムによっても、上記の立体構造モデル予測装置の場合と同様の作用効果が得られる。
【００２７】
なお、上記の装置、方法およびプログラムは、本発明の一態様であり、本発明の装置、方法およびプログラムは、以上の構成要素の任意の組合せであってもよい。また、本発明のシステム、記録媒体なども、同様の構成を有する。
【００２８】
なお、本発明において、ポリペプチドとは、典型的には、タンパク質である。
【発明の効果】
【００２９】
本発明によれば、複数の断片モデルを連結して断片連結中間モデルを生成し、さらに断片連結中間モデルを屈曲させてポリペプチドの立体構造モデルを生成するため、精度よく、効率的に、ポリペプチドの立体構造のａｂ  ｉｎｉｔｉｏな予測ができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３０】
本発明において、上記の中間モデル生成部は、予測対象配列データの該当部分の配列を有する複数の断片モデルの各々を隣接断片モデルと位置合わせしたときの三次元的位置ずれを計算する位置ずれ計算部と、位置ずれ計算部の計算結果に基づいて、三次元的位置ずれが最小になる断片モデルを抽出する抽出部と、抽出された断片モデルを連結部で隣接断片モデルと重複かつ位置合わせしながら、三次元的位置ずれが最小になるように連結する連結延長部と、を備えてもよい。
【００３１】
本発明において、上記の中間モデル生成部は、断片モデルの連結部のアミノ酸残基の一部の原子を前記隣接断片と位置合わせしたときの、アミノ酸残基の別の原子の三次元的位置ずれが最小になる断片モデルを抽出するように構成することができる。この構成によれば、連結部のアミノ酸残基における同じ種類の原子同士を位置合わせするため、三次元的位置ずれを正確に計算し、局所的な予測精度を高くできる。
【００３２】
本発明において、上記の中間モデル生成部は、断片モデルおよび隣接断片モデルの両連結部のアミノ酸残基のＣα−Ｃｓ軸をＣα同士が一致し、Ｃα−Ｃｓ軸同士が一直線上になるように位置合わせし、両連結部のアミノ酸残基のカルボン酸基由来の酸素原子を酸素原子同士が同一平面上になるように位置合わせしたときの、両連結部のアミノ酸残基のアミノ基由来の窒素原子同士の距離が最小になる断片モデルを抽出するように構成することができる。この構成によれば、断片モデルの連結部のアミノ酸残基のＣα−Ｃｓ軸、カルボン酸基由来の酸素原子およびアミノ基由来の窒素原子の配置に基づいて、上記の三次元的位置ずれを判定するため、三次元的位置ずれを正確に計算し、局所的な予測精度を高くできる。
【００３３】
本発明において、上記の立体構造モデル生成部は、連結部における三次元的位置ずれに基づいて、複数の連結部のうち可動性が所定の水準以上である連結部を、可動性連結部として検出する可動性連結部検出部と、可動性連結部を屈曲させるモデル屈曲部と、を備えてもよい。
【００３４】
この構成によれば、屈曲させる連結部を、可動性が所定の水準以上である連結部に限定しているため、計算速度が速くなる。また、断片連結中間モデルを屈曲させる場合、上記の三次元的位置ずれの大きい連結部を可動部位として屈曲させることにより、精度良く立体構造モデルを予測できる。
【００３５】
本発明において、可動性連結部検出部は、複数の連結部のうち、三次元的位置ずれが所定値以上であって、所定の種類のアミノ酸残基を含む連結部を、可動性連結部であるとして検出するように構成することができる。
【００３６】
この構成によれば、屈曲させる連結部を、可動性が所定の水準以上であって、所定の種類のアミノ酸残基を含む連結部に限定しているため、計算速度が速くなる。また、断片連結中間モデルを屈曲させる場合、上記の三次元的位置ずれが大きく所定の種類のアミノ酸残基を含む連結部を可動部位として屈曲させることにより、精度良く立体構造モデルを予測できる。
【００３７】
本発明において、上記の立体構造モデル生成部は、複数の連結部のうち、コイル構造の一部を形成しているアミノ酸残基を含む連結部を検出するコイル構造検出部をさらに備え、コイル構造の一部を形成しているアミノ酸残基を含む連結部を屈曲対象から除外するように構成することができる。
【００３８】
この構成によれば、断片連結中間モデルを屈曲させる場合、コイル構造の一部を形成しているアミノ酸残基を含む連結部を除外することにより、精度良く立体構造モデルを予測できる。
【００３９】
本発明において、上記のモデル屈曲部は、連結部に含まれるアミノ酸残基の骨格における回転可能箇所を回転させることにより、連結部を屈曲させるように構成することができる。
【００４０】
本発明において、上記のモデル屈曲部は、連結部に含まれるアミノ酸残基のＮ−Ｃαの二面角φおよびＣα−Ｃｓの二面角ψを回転させるように構成することができる。
【００４１】
本発明において、上記モデル屈曲部は、ポリペプチドの立体構造モデルの構造安定性指標を計算する構造安定性計算部をさらに備え、構造安定性指標が最大となるように、連結部を屈曲させるように構成することができる。この構成によれば、構造安定性指標が最大となるように連結部を屈曲するため、立体構造モデル全体の妥当性を高くできる。
【００４２】
本発明において、上記の構造安定性計算部は、ポリペプチドの立体構造モデルの疎水性指標と、ポリペプチドの立体構造モデルの体積指標と、ポリペプチドの立体構造モデルの水素結合指標と、ポリペプチドの立体構造モデルのファンデルワールス力指標と、に基づいて、ポリペプチドの立体構造モデルの構造安定性指標を計算してもよい。この構成によれば、これらの指標に基づいた構造安定性指標が最大となるように連結部を屈曲するため、立体構造モデル全体の妥当性を高くできる。
【００４３】
本発明において、上記の断片モデル取得部は、３残基以上６残基以下のアミノ酸配列を有する断片モデルを取得するように構成することができる。
【００４４】
この構成によれば、断片モデルは、局所的な立体構造を規定するために必要な３残基以上のアミノ酸配列を含んでいるため、ａｂ  ｉｎｉｔｉｏな予測が可能であり、局所的な立体構造の妥当性を向上できる。また、断片モデルは、６残基以下と短いため、断片モデルの種類が少なくてすみ、断片連結中間モデルを生成するための計算速度が速くなる。
【００４５】
本発明において、上記の中間モデル生成部は、複数の断片モデルを、断片両端の１残基からなる連結部を隣接断片と重複かつ位置合わせしながら連結するように構成することができる。この構成によれば、位置合わせすべき残基数が少ないため、断片連結中間モデルを生成するための計算速度が速くなる。
【００４６】
以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて説明する。尚、すべての図面において、同様な構成要素には同様の符号を付し、適宜説明を省略する。
【００４７】
図１は、実施の形態に係る立体構造モデル予測装置１００の構成を示した機能ブロック図である。立体構造モデル予測装置１００は、タンパク質等のポリペプチドの立体構造モデルを予測する装置である。
【００４８】
立体構造モデル予測装置１００は、予測対象のポリペプチドのアミノ酸配列である予測対象配列データを取得する予測対象取得部１０２を備える。予測対象配列データの形式は特に限定されず、例えば、アミノ酸配列を示すテキストデータであってもよく、アミノ酸配列に対応する塩基配列を示すテキストデータであってもよい。予測対象取得部１０２により取得された予測対象配列データは、予測対象記憶部１０４に格納され、中間モデル生成部１１０に渡される。
【００４９】
また、立体構造モデル予測装置１００は、立体構造モデルの断片要素となるべき複数の断片モデルを取得する断片モデル取得部１０６を備える。これらの各々の断片モデルは、連続する所定数のアミノ酸配列の三次元データであり、より詳細には、本実施形態では３残基のアミノ酸配列の三次元データである。断片モデル取得部１０６により取得された断片モデルは、断片モデル記憶部１０８に格納され、中間モデル生成部１１０に渡される。
【００５０】
さらに、立体構造モデル予測装置１００は、詳しくは後述するように、複数の断片モデルを断片両端の連結部で隣接断片モデルと重複かつ位置合わせしながら連結して、予測対象配列データに対応する配列を有する断片連結中間モデルを生成する。ここで、隣接断片モデルは、順次連結していく過程で一つ前に連結された断片モデルを意味する。このとき、中間モデル生成部１１０は、連結される各断片モデルとして、予測対象配列データの該当部分の配列を有する複数の断片モデルの組み合わせの中から、連結部で隣接断片モデルと位置合わせしたときの三次元的位置ずれが最小になる断片モデルを抽出する。生成された断片連結中間モデルは、中間モデル記憶部１１２に格納され、立体構造モデル生成部１１４に渡される。
【００５１】
そして、立体構造モデル予測装置１００は、立体構造モデル生成部１１４を備え、立体構造モデル生成部１１４は、断片連結中間モデルに含まれる複数の連結部のうち１以上の連結部を屈曲させることにより、断片連結中間モデルから予測対象配列データの立体構造モデルを生成する。このとき、立体構造モデル生成部１１４は、ポリペプチドの立体構造モデルの構造安定性指標に基づき、断片連結中間モデルに対して構造安定性が増大するように、立体構造モデルを生成する。生成された立体構造モデルは、立体構造モデル記憶部１１６に格納され、出力部１１８に渡される。
【００５２】
出力部１１８は、立体構造モデル生成部１１４により生成された予測対象配列データの立体構造モデルを出力する。出力部１１８による立体構造モデルの出力の態様は、特に限定されず、例えば、印刷、画面表示などの態様でユーザに立体構造モデルを可視化されて出力されてもよく、あるいは立体構造モデルを規定する情報を電子データとしてインターネットやＬＡＮなどを介して他のＰＣやＦＡＸ端末などに出力されてもよく、ハードディスクやＦＤやＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体に書き込むことにより出力されてもよい。
【００５３】
図２は、実施の形態に係る立体構造モデル予測装置１００の機能について説明するための概念図である。立体構造モデル予測装置１００では、この図に示すように、まず、予測対象取得部１０２により予測対象配列データとしてアミノ酸配列クエリーを取得する。そして、中間モデル生成部１１０において、断片モデル取得部１０６により取得された短い断片モデルを用いて、詳しくは後述する決定論的または確率論的手法により断片連結中間モデルが生成される。
【００５４】
そして、立体構造モデル生成部１１４において、全体のポテンシャルエネルギーを最適化するために、一部の可動性の連結部において断片連結中間モデルが屈曲（フォールディング）されることにより、立体構造モデルが生成される。このとき、立体構造モデル生成部１１４は、距離関数（Ｃａｊ，Ｃｂｊ）＞所定の定数（ただしｉ≠ｊ）が満たされるかどうかにより、上記連結部が可動性の連結部であるか否かを判定する。
【００５５】
図３は、中間モデル生成部１１０の機能について説明するための概念図である。この図に示すように、中間モデル生成部１１０は、ＲＬＧＦＲＳＰＮＡＡＥＥＨＬＫ・・・という予測対象配列データを３残基ずつの短い配列に分ける。このとき、ＲＬＧ、ＧＦＲ、ＲＳＰ、ＰＮＡ、ＡＡＥ、ＥＥＨ、ＨＬＫ・・・というように、１残基ずつ重複する３残基配列が求められる。そして、各々の３残基配列に対する断片モデルが、断片モデル記憶部１０８に格納された多数の断片モデル群から読み出される。このとき、各３残基配列について、配列が同じでも立体形状が異なる複数の断片モデルが取得されることになる。例えば、配列ＧＦＲを有し、三次元形状が異なる複数の断片モデルが取得される。
【００５６】
さらに、この図に示すように、中間モデル生成部１１０により、上記の各３残基配列の複数の断片モデルの組み合わせの中から、連結部で隣接断片モデルと位置合わせしたときの三次元的位置ずれが最小になる断片モデルを抽出する。上記の例では、例えば配列ＧＦＲからなる複数の断片モデルが存在し、これらを配列ＲＬＧからなる隣接断片モデルと位置合わせして三次元的位置ずれを計算し、これにより、配列がＧＦＲであって、三次元的位置ずれが最小の断片モデルを抽出する。このようにして、連結断片中間モデルを生成するのに用いる断片モデルが一意に決定される。
【００５７】
図４は、生成された断片連結中間モデルを示している。図示するように、中間モデル生成部１１０により、ＲＬＧ、ＧＦＲ、ＲＳＰ、ＰＮＡ、ＡＡＥ、ＥＥＨ、ＨＬＫ・・・のそれぞれのアミノ酸配列を有する３残基の断片モデルを順に連結することにより、ＲＬＧＦＲＳＰＮＡＡＥＥＨＬＫ・・・というアミノ酸配列を有する断片連結中間モデルを生成する。
【００５８】
図５は、立体構造モデル生成部１１４の機能について説明するための概念図である。この図に示すように、立体構造モデル生成部１１４により、断片連結中間モデルの複数の連結部のうち１以上の連結部が屈曲（フォールディング）されて、ＲＬＧＦＲＳＰＮＡＡＥＥＨＬＫ・・・というアミノ酸配列に対応する立体構造モデルが生成される。
【００５９】
図６は、実施の形態に係る立体構造モデル予測装置１００の全体的な動作について説明するためのフローチャートである。まず、立体構造モデル予測装置１００は、予測対象取得部１０２により、予測対象のポリペプチドのアミノ酸配列である予測対象配列データを取得する（Ｓ１０２）。
【００６０】
さらに、立体構造モデル予測装置１００は、中間モデル生成部１１０により、複数の断片モデルを、断片両端の連結部で隣接断片モデルと重複かつ位置合わせしながら連結して断片連結中間モデルを生成する（Ｓ１０６）。続いて、立体構造モデル予測装置１００は、立体構造モデル生成部１１４により、断片連結中間モデルに含まれる前記複数の連結部のうち１以上の連結部を屈曲させて立体構造モデルを生成する（Ｓ１０８）。そして、立体構造モデル予測装置１００は、立体構造モデル生成部により生成された予測対象配列データの立体構造モデルを出力する（Ｓ１１０）。
【００６１】
図７は、断片モデル生成部２００の構成を示した機能ブロック図である。なお、断片モデル生成部２００は、立体構造モデル予測装置１００の内部に設けられていてもよい。あるいは、断片モデル生成部２００は、立体構造モデル予測装置１００の外部に設けられており、生成した断片モデルを立体構造モデル予測装置１００の断片モデル取得部１０２に出力するように構成されていてもよい。
【００６２】
断片モデル生成部２００は、外部のプロテインデータベース２０２などからネットワーク２０４を介してタンパク質立体構造情報（アミノ酸配列情報を含む）を取得するタンパク質立体構造情報取得部２０６を備える。このようにして取得されたタンパク質立体構造情報は、タンパク質立体構造情報記憶部２０８に格納される。
【００６３】
また、断片モデル生成部２００は、あらかじめ代表的な立体構造のカテゴリーに立体構造の類似度に基づいて分類されているタンパク質立体構造情報から、カテゴリーごとに代表的なタンパク質立体構造情報を抽出する代表的タンパク質立体構造抽出部２１０を備える。
【００６４】
なお、代表的タンパク質立体構造抽出部２１０は、あらかじめ分類されていないタンパク質立体構造情報を、代表的な立体構造のカテゴリーに立体構造の類似度に基づいて自ら分類する構成であってもよい。このようにして抽出された代表的なタンパク質立体構造情報は、代表的タンパク質立体構造記憶部２１２に格納される。
【００６５】
さらに、断片モデル生成部２００は、断片抽出部２１４により、代表的なタンパク質立体構造情報から、連続する所定数のアミノ酸配列の三次元データを抽出して断片モデルを生成する。断片抽出部２１４は、３残基以上６残基以下のアミノ酸配列を有する断片モデルを生成するように構成することができる。本実施形態では、３残基のアミノ酸配列を有する断片モデルを生成する。
【００６６】
例えば、断片抽出部２１４は、ＲＬＧＦＲＳＰＮＡＡＥＥＨＬＫ・・・というアミノ酸配列からなる代表的なタンパク質立体構造情報から、ＲＬＧ、ＧＦＲ、ＲＳＰ、ＰＮＡ、ＡＡＥ、ＥＥＨ、ＨＬＫ・・・のそれぞれのアミノ酸配列を有する３残基の断片モデルを切り出すように構成することができる。切り出された断片モデルは、断片モデル記憶部２１６に格納される。そして、断片モデル生成部２００は、出力部２１８により、切り出された断片モデルを、断片モデル取得部１０２へ出力する。
【００６７】
図８は、断片モデル生成部２００の機能について説明するための概念図である。断片モデル生成部２００は、例えば、タンパク質立体構造情報取得部２０６および代表的タンパク質立体構造抽出部２１０により、ＰＤＢ−ＲＥＰＲＤＢなどのプロテインデータベース２０２から代表的なタンパク質の立体構造情報を取得する。
【００６８】
例えば、このとき、代表的タンパク質立体構造抽出部２１０において、既に抽出された代表的なタンパク質の立体構造情報と配列類似性が６０％以下であるタンパク質の立体構造情報を抽出するように構成すると、本件特許出願時点で、ＰＤＢ−ＲＥＰＲＤＢからは、４１６７の代表的なタンパク質の立体構造情報を取得することができる。
【００６９】
次いで、断片モデル生成部２００は、断片抽出部２１４により、例えば、４１６７の代表的なタンパク質の立体構造情報から、３残基のアミノ酸配列の三次元データを抽出して８５７，０４８の断片モデルを生成する。このようにして得られた断片モデルのデータを三次元空間にプロットすると、図８（ａ）のようなプロットになる。図８（ｂ）は、このようにして得られた８５７，０４８の断片モデルのデータを格納する断片モデル記憶部２１６の概念図である。
【００７０】
図９は、断片モデル生成部２００の動作について説明するためのフローチャートである。まず、断片モデル生成部２００は、タンパク質立体構造情報取得部２０６により、プロテインデータベース２０２からタンパク質立体構造情報を取得する（Ｓ２０２）。
【００７１】
次いで、断片モデル生成部２００は、代表的タンパク質立体構造抽出部２１０により、あらかじめ代表的な立体構造のカテゴリーに立体構造の類似度に基づいて分類されているタンパク質立体構造情報から、６０％の配列類似性の基準に基づいて、カテゴリーごとに代表的なタンパク質立体構造情報を抽出する（Ｓ２０４）。そして、断片モデル生成部２００は、断片抽出部２１４により、代表的タンパク質立体構造情報から、連続する所定数の（本実施形態では３残基の）アミノ酸配列の三次元データを抽出して断片モデルを生成する（Ｓ２０６）。
【００７２】
図１０は、中間モデル生成部１１０の構成を示した機能ブロック図である。中間モデル生成部１１０には、予測対象配列データの該当部分の配列を有する複数の断片モデルの各々を隣接断片モデルと位置合わせしたときの三次元的位置ずれを計算する位置ずれ計算部３１０が設けられている。
【００７３】
また、中間モデル生成部１１０には、位置ずれ計算部３１０の計算結果に基づいて、三次元的位置ずれが最小になる断片モデルを抽出する抽出部３００が設けられている。さらに、中間モデル生成部１１０には、抽出された断片モデルを連結部で隣接断片モデルと重複かつ位置合わせしながら、三次元的位置ずれが最小になるように連結する連結延長部３２０が設けられている。
【００７４】
上記の抽出部３００には、隣接断片モデルに新たに連結するための断片モデルの有するべきアミノ酸配列を、予測対象記憶部１０４の予測対象配列データから抽出する断片アミノ酸配列抽出部３０２が設けられている。隣接断片モデルは、順に断片モデルを連結していく場合に、一つ前に連結された断片モデルである。この隣接断片モデルに付け加えるべき断片モデルのアミノ酸配列が、断片アミノ酸配列抽出部３０２により、予測対象記憶部１０４の予測対象配列データから特定されて抽出される。抽出された断片アミノ酸配列は、断片アミノ酸配列記憶部３０４に格納される。
【００７５】
さらに、上記の抽出部３００には、このようにして抽出された断片アミノ酸配列に対応する複数の候補断片モデルを断片モデル記憶部１０８から抽出する候補断片モデル抽出部３０６が設けられている。既に説明したように、断片モデル記憶部１０８は、同じアミノ酸配列でも三次元的形状が違う複数の断片モデルを格納しており、それらの三次元的形状が違う複数の断片モデルが、候補断片モデルとして抽出される。抽出された候補断片モデルは、候補断片モデル記憶部３０８に格納される。
【００７６】
また、上記の位置ずれ計算部３１０には、候補断片モデル抽出部３０６により抽出された複数の候補断片モデルの各々を隣接断片モデルと位置合わせしたときのカップリングエラーを計算するカップリングエラー計算部３１２が設けられている。カップリングエラーは、三次元的位置ずれの典型的な例である。カップリングエラーの計算結果は、カップリングエラー記憶部３１４に格納される。
【００７７】
そして、上記の抽出部３００には、カップリングエラー計算部３１２の計算結果に基づいて、カップリングエラーが最小になる候補断片モデル（カップリングエラー最小断片モデル）を抽出するカップリングエラー最小断片モデル抽出部３１６が設けられている。抽出されたカップリングエラー最小断片モデルは、カップリングエラー最小断片モデル記憶部３１８に格納される。
【００７８】
また、上記の連結延長部３２０には、抽出されたカップリングエラー最小断片モデルを、連結部で隣接断片モデルと三次元的位置ずれが最小になるように、重複かつ位置合わせする連結部位置調整部３２２が設けられている。位置合わせの結果は、位置調整結果記憶部３２４に格納される。
【００７９】
さらに、上記の連結延長部３２０には、重複かつ位置合わせされたカップリングエラー最小断片モデルおよび隣接断片モデルの間で連結を形成させる連結形成部３２６が設けられている。連結結果は、連結結果記憶部３２８に格納される。
【００８０】
そして、上記のように断片モデルが連結されると、その最後に追加した断片モデルは、連結結果記憶部３２８に格納されている結合体の末端に位置している。この最後に追加した断片モデルを隣接断片モデルとして、再度、抽出部３００に戻って、断片アミノ酸配列抽出部３０２が、上記の隣接断片モデルに新たに連結するための新たな断片モデルの有するべきアミノ酸配列を、予測対象記憶部１０４の予測対象配列データから抽出する。
【００８１】
このようにして、中間モデル生成部１１０では、位置ずれ計算部３１０、抽出部３００および連結延長部３２０のそれぞれの機能により、複数の断片モデルが順に連結され、断片モデルの数が増加していき、断片モデルの結合体の連結が延長されていくことになる。そして、こうして延長された複数の断片モデルの結合体が、予測対象配列データと同じ長さである断片連結中間モデルにまで延長されると、断片連結中間モデルが完成し、中間モデル記憶部１１２に格納される。
【００８２】
図１１は、上述した中間モデル生成部１１０の機能を概念的に示す図である。中間モデル生成部１１０は、図１１（ａ）に示すように、断片モデルの集合体から、予測対象配列データの該当部分の配列を有する複数の候補断片モデルを抽出する。
【００８３】
さらに、中間モデル生成部１１０は、図１１（ｂ）に示すように、このようしにて抽出された複数の候補断片モデルの中から、三次元的位置ずれが最小になる断片モデルを抽出して連結させる。
【００８４】
図１２〜図１５は、中間モデル生成部１１０の１つの断片モデルの連結処理の過程について説明するための概念図である。図１２では、左の第一の断片モデルは、三次元空間中で固定されており、右の第二の断片モデルは、第一の断片モデルとの連結候補であり、三次元空間中で自由に移動させることができる状態である。
【００８５】
図１３および図１４に示すように、中間モデル生成部１１０は、連結候補の第二の断片モデルを三次元空間中で回転および平行移動させて、第一の断片モデルと位置合わせを行う。そして、図１５に示すように、中間モデル生成部１１０は、第一の断片モデルと連結候補の第二の断片モデルとの位置合わせにおける三次元的位置ずれを計算して求める。
【００８６】
このとき、中間モデル生成部１１０は、断片モデルの連結部のアミノ酸残基の一部の原子を隣接断片と位置合わせしたときの、アミノ酸残基の別の原子の三次元的位置ずれを計算して求める。より詳細には、第二の断片モデル候補および第一の断片モデルの両連結部のアミノ酸残基のＣα−Ｃｓ軸をＣα同士が一致し、Ｃα−Ｃｓ軸同士が一直線上になるように位置合わせして、さらに両連結部のアミノ酸残基のカルボン酸基由来の酸素原子を酸素原子同士が同一平面上になるように位置合わせしたときの、両連結部のアミノ酸残基のアミノ基由来の窒素原子同士の距離を、両断片モデル同士のカップリングエラーとして算出する。
【００８７】
そして、中間モデル生成部１１０は、配列は同じであるが三次元形状の異なる複数の連結候補の第二の断片モデルの中から、連結部で第一の断片モデルと位置合わせしたときのカップリングエラーが最小になる断片モデルを抽出する。
【００８８】
ここで、両断片モデル同士のペプチド結合の平面性について、若干の説明を補足する。
一般に、有機化合物などに含まれる同じＣ−Ｃ結合でも結合次数により結合長は異なる。同じＣ−Ｃ結合でも単結合は１．５３オングストローム、二重結合は１．３４オングストローム、三重結合なら１．２０オングストロームである。このようにＣ−Ｃの結合長は、結合次数を強く反映している。
【００８９】
例えば、ベンゼン環の構造を考える場合、ベンゼンはＣ−Ｃ単結合を３つと、Ｃ−Ｃ二重結合を３つ持つ構造を有する。しかし、ベンゼンのＣ−Ｃ結合長は６つとも等しく、しかもその大きさは１．４０オングストロームで単結合と二重結合の中間である（共鳴構造）。実際のベンゼンの構造は、単結合と二重結合の中間の構造をとっていて、６つのＣ−Ｃ結合の結合次数は１．５である。
【００９０】
同様に、ペプチド結合におけるＣ−Ｎの結合長は１．３３オングストロームで、標準的なＣ−Ｎの結合長１．４９オングストロームに比べ、有意に小さい。このことよりペプチドＣ−Ｎ結合は二重結合性を帯びており、ペプチド結合は平面性を有するため、二面角ωは存在しない。
【００９１】
すなわち、ペプチド結合の平面性よりＣ−Ｎ結合は固定されていて、自由に回転することはできない。したがって、ポリペプチド主鎖においては、１アミノ酸あたりＮ−ＣαとＣα−Ｃｓの２つの結合について考えればよい。この主鎖における２つの二面角をそれぞれφ（ファイ）、ψ（プサイ）と呼ぶ。これらの二面角は、アミノ基側からみて、右回りを＋とし、−１８０゜〜＋１８０゜の間でとる。よって、ポリペプチドの主鎖の３次元構造は、１アミノ酸あたりφとψの２つの角を指定すれば、一意に決まることになる。
【００９２】
図１６は、中間モデル生成部１１０の動作について説明するためのフローチャートである。まず、中間モデル生成部１１０は、断片アミノ酸配列抽出部３０２により、隣接するべき断片モデルのアミノ酸配列を判定する（Ｓ３０２）。次いで、中間モデル生成部１１０は、候補断片モデル抽出部３０６により、該当アミノ酸配列に対応する断片モデルを複数抽出する（Ｓ３０４）。
【００９３】
続いて、中間モデル生成部１１０は、カップリングエラー計算部３１２により、上記の複数の断片モデルが、それぞれ隣接断片と位置合わせしたときの位置ずれを計算する（Ｓ３０６）。そして、中間モデル生成部１１０は、カップリングエラー最小モデル抽出部３１６により、位置ずれが最小になる断片モデルを抽出する（Ｓ３０８）。
【００９４】
そして、中間モデル生成部１１０は、連結部位置調整部３２２および連結形成部３２６により、位置ずれが最小になるように断片モデル同士を連結する（Ｓ３１０）。このようなステップを繰り返すことにより、中間モデル生成部１１０は、複数の断片モデルが連結してなる断片連結中間モデルを生成することができる。
【００９５】
図１７は、立体構造モデル生成部１１４の構成を示した機能ブロック図である。立体構造モデル生成部１１４は、中間モデル記憶部１１２から断片連結中間モデルを取得する中間モデル取得部４０２を備える。また、立体構造モデル生成部１１４は、断片連結中間モデルに含まれる複数の連結部における位置ずれに関する情報（カップリングエラーの値）を取得する位置ずれ取得部４０４を備える。カップリングエラーの値は、既に説明したとおり、中間モデル生成部１１０の位置ずれ計算部３１０で計算されているため、位置ずれ計算部３１０から取得する。
【００９６】
さらに、立体構造モデル生成部１１４は、連結部における三次元的位置ずれに基づいて、複数の連結部のうち可動性が所定の水準以上である連結部を、可動性連結部として検出する可動性連結部検出部４０６を備える。可動性連結部検出部４０６は、複数の連結部のうち、三次元的位置ずれ（カップリングエラーの値）が所定値以上である連結部を可動性連結部であるとして検出する。
【００９７】
より詳細には、可動性連結部検出部４０６は、三次元的位置ずれ（カップリングエラーの値）が所定値以上であって、かつ所定の種類のアミノ酸残基を含む連結部を可動性連結部であるとして検出する。このとき、上記の所定の種類のアミノ酸残基は、本実施形態ではグリシン残基である。可動性連結部に関する情報は、可動性連結部記憶部４０８に格納される。
【００９８】
ここで、本実施の形態における可動性連結部の検出処理の原理を説明する。本実施の形態は、下記の２つの点に着目して、可動性連結部を検出する。
【００９９】
第１点としては、本実施の形態は、連結部の三次元的位置ずれの指標であるカップリングエラーに着目する。本実施の形態では、上述のようにしてカップリングエラーに基づいて断片連結中間モデルが生成される。断片連結中間モデルの連結部におけるカップリングエラーの分布を求めると、カップリングエラーの値は、異なるピークをもった２つのグループに別れる。すなわち、連結部は、カップリングエラーの値が小さい第１のグループとカップリングエラーの値が大きい第２のグループに分かれる。そして、これらのグループ間では、カップリングエラーが大きく異なっている。
【０１００】
上記のカップリングエラーの値が小さい第１のグループに属する連結部においては、断片連結中間モデルの段階で既に連結状態が比較的安定していると考えられる。その一方、第２のグループに属する連結部においては、カップリングエラーの値が大きいことから、断片連結中間モデルの状態では連結が不安定であると考えられる。
【０１０１】
そのため、カップリングエラーが小さい第１のグループに属する連結部においては、断片連結中間モデルにおける屈曲状態が、実際の立体構造における同部分の屈曲状態に近い。一方、カップリングエラーが大きい第２のグループに属する連結部においては、断片連結中間モデルにおける屈曲状態が、実際の立体構造における同部分の屈曲状態と異なっている傾向がある。
【０１０２】
このような断片連結中間モデルの特性は、立体構造が既知のポリペプチド配列を用いて断片連結中間モデルを生成することにより確認できる。しかも、カップリングエラーが大きい第２のグループに属する連結部の数は少なく、この点も実際の立体構造と性質が一致する。したがって、第２のグループに属する連結部を可動部位として屈曲すると、妥当な立体構造モデルを求められると考えられる。
【０１０３】
そこで、本実施の形態では、上述した２つの分布の中間に予めカップリングエラーの閾値を設定する。そして、閾値より大きいカップリングエラーを持つ連結部が抽出される。このような連結部が、可動性が所定の水準以上の連結部として特定される。
【０１０４】
可動性連結部の検出原理の第２点として、本発明は、連結部のアミノ酸残基の種類に着目する。アミノ酸残基の種類によって、残基での屈曲のし易さが異なることが知られている。そこで、屈曲し易い残基を持つ連結部が、可動部位として求められる。具体的には、グリシン残基が屈曲し易い残基として知られており、本実施の形態では、このグリシン残基で構成される連結部が求められる。
【０１０５】
可動性連結部検出部４０６は、上記の２つの点に基づいて可動連結部を検出するように構成されており、具体的には、各連結部のカップリングエラーと、各連結部を構成するアミノ酸残基を求め、そして、カップリングエラーが所定の閾値以上であって、グリシン残基で構成される連結部を検出する。
【０１０６】
また、立体構造モデル生成部１１４は、複数の連結部のうち、コイル構造（αへリックス構造）の一部を形成しているアミノ酸残基を含む連結部を検出するコイル構造検出部４１０を備える。より詳細には、コイル構造検出部４１０は、断片連結中間モデルからコイル構造を検出し、コイル構造に含まれる連結部を特定する。そして、立体構造モデル生成部１１４は、コイル構造の一部を形成するアミノ酸残基を含む連結部を、屈曲（フォールディング）の際に、屈曲対象から除外するように構成されている。コイル構造に関する情報は、コイル構造記憶部４１２に格納される。
【０１０７】
さらに、立体構造モデル生成部１１４は、上記の検出された可動性連結部を屈曲させるモデル屈曲部４１４を備える。モデル屈曲部４１４は、連結部に含まれるアミノ酸残基の骨格における回転可能箇所を回転させることにより、連結部を屈曲させる。
【０１０８】
モデル屈曲部４１４は、連結部に含まれるアミノ酸残基のＮ−Ｃαの二面角φおよびＣα−Ｃｓの二面角ψを回転させる。なぜなら、既述したように、ペプチド結合の平面性よりＣ−Ｎ結合は固定されていて、自由に回転することはできない。したがって、ポリペプチド主鎖においては、１アミノ酸あたりＮ−ＣαとＣα−Ｃｓの２つの結合について考えればよい。よって、ポリペプチドの主鎖の３次元構造は、１アミノ酸あたりφとψの２つの角を指定すれば、一意に決まることになる。
【０１０９】
モデル屈曲部４１４は、モデルの屈曲状態の妥当性を評価するために、ポリペプチドの立体構造モデルの構造安定性指標を計算する構造安定性計算部４１６を備える。構造安定性指標は、構造安定性記憶部４１８に格納される。そして、モデル屈曲部４１４は、構造安定性指標が最大となるように、連結部を屈曲させる。
【０１１０】
ここで、モデル屈曲部４１４は、可動性連結部を所定の角度ずつ回転してゆく。可動性連結部を回転することにより屈曲して得られた結果は、屈曲結果記憶部４２０に順次格納される。より詳細には、モデル屈曲部４１４は、各可動性連結部中で、φ、ψをそれぞれ所定の幅ずつ変えていく。そして、モデル屈曲部４１４は、複数の可動性連結部を独立して少しずつ回転させながら、各々の回転状態での構造安定性指標を求め、構造安定性指標が最小になるときの屈曲モデルを立体構造モデルとして求める。得られた立体構造モデルは、立体構造モデル記憶部１１６に格納される。
【０１１１】
図１８は、構造安定性計算部４１６の構成を示した機能ブロック図である。構造安定性計算部４１６は、ポリペプチドの立体構造モデルの疎水性指標を計算する疎水性指標計算部５０２を備える。疎水性指標とは、ポリペプチドの立体構造モデルにおいて、疎水性の大きいアミノ酸残基が立体構造モデルの表面に露出していると大きくなり、立体構造モデルの内部に埋設されていると小さくなる指標である。疎水性指標が小さいほど、立体構造モデルの構造安定性は増大する。計算結果は、疎水性指標記憶部５０４に格納される。
【０１１２】
さらに、構造安定性計算部４１６は、ポリペプチドの立体構造モデルの体積指標を計算する体積指標計算部５０６を備える。体積指標とは、ポリペプチドの立体構造モデルの体積が大きいと大きくなり、体積が小さいと小さくなる指標である。本実施形態では、体積指標は、立体構造モデルに外接する直方体の体積として求められる。体積指標が小さいほど、立体構造モデルの構造安定性は増大する。計算結果は、体積指標記憶部５０８に格納される。
【０１１３】
また、構造安定性計算部４１６は、ポリペプチドの立体構造モデルの水素結合指標を計算する水素結合指標計算部５１０を備える。水素結合指標とは、ポリペプチドの立体構造モデルのアミノ酸残基間の水素結合の数が大きいと小さくなり、水素結合の数が小さいと大きくなる指標である。水素結合指標が小さいほど、立体構造モデルの構造安定性は増大する。計算結果は、水素結合指標記憶部５１２に格納される。
【０１１４】
そして、構造安定性計算部４１６は、ポリペプチドの立体構造モデルのファンデルワールス力指標を計算するファンデルワールス力指標計算部５１４を備える。ファンデルワールス力指標とは、ポリペプチドの立体構造モデルのアミノ酸残基間のファンデルワールス力が大きいと小さくなり、ファンデルワールス力大きいとが小さくなる指標である。ファンデルワールス力指標が小さいほど、立体構造モデルの構造安定性は増大する。計算結果は、ファンデルワールス力指標記憶部５１６に格納される。なお、上記の各指標は、進化的アルゴリズムにより求められてもよい。
【０１１５】
さらに、構造安定性計算部４１６は、上記のポリペプチドの立体構造モデルの疎水性指標と、上記のポリペプチドの立体構造モデルの体積指標と、上記のポリペプチドの立体構造モデルの水素結合指標と、上記のポリペプチドの立体構造モデルのファンデルワールス力指標と、を合成して、ポリペプチドの立体構造モデルの構造安定性指標を計算する指標合成部５１８を備える。このようにして得られた構造安定性指標は、構造安定性記憶部４１８に格納される。
【０１１６】
本実施形態では、構造安定性計算部４１６が、構造安定性指標として、ポテンシャルエネルギーＥを計算する。ポテンシャルエネルギーＥは、次式により計算される。
Ｅ＝ｗ1＊（疎水性指標）＋ｗ2＊（体積指標）＋ｗ3＊（水素結合指標）＋ｗ4＊（ファンデルワールス力指標）
【０１１７】
ここで、上記のｗ1、ｗ2、ｗ3、ｗ4は、経験的に求められる定数である。また、疎水性指標、体積指標、水素結合指標、ファンデルワールス力指標は、疎水性指標計算部５０２、体積指標計算部５０６、水素結合指標計算部５１０、ファンデルワールス力指標計算部５１４によりそれぞれ計算された指標である。もっとも、これらの定数および各種指標は、目的や条件に応じて、種々の適当な定数および指標を用いてもかまわない。
【０１１８】
図１９および図２０は、立体構造モデル生成部１１４の機能について説明するための概念図である。立体構造モデル生成部１１４は、図示された断片連結中間モデルに含まれる複数の可動性連結部において、これらの可動性連結部に含まれるアミノ酸残基のＮ−Ｃαの二面角φおよびＣα−Ｃｓの二面角ψを回転させるように構成されている。
【０１１９】
この点について、既述したように、ペプチド結合の平面性よりＣ−Ｎ結合は固定されていて、自由に回転することはできない。したがって、ポリペプチド主鎖においては、１アミノ酸あたりＮ−ＣαとＣα−Ｃｓの２つの結合について考えればよい。よって、ポリペプチドの主鎖の３次元構造は、１アミノ酸あたりφとψの２つの角を指定すれば、一意に決まることになる。
【０１２０】
また、立体構造モデル生成部１１４は、構造安定性が最大になる（ポテンシャルエネルギーが最小になる）ように、図示された断片連結中間モデルに含まれる複数の可動性連結部において、これらの可動性連結部を屈曲（フォールディング）させる。
【０１２１】
図２１は、立体構造モデル生成部１１４の動作について説明するためのフローチャートである。まず、立体構造モデル生成部１１４は、可動性連結部検出部４０６により、複数の連結部のうち、三次元的位置ずれが所定値以上であって、所定の種類のアミノ酸残基を含む連結部を、可動性連結部であるとして検出する（Ｓ４０２）。次いで、立体構造モデル生成部１１４は、コイル構造検出部４１０により、複数の連結部のうち、コイル構造の一部を形成しているアミノ酸残基を含む連結部を検出する（Ｓ４０４）。
【０１２２】
続いて、立体構造モデル生成部１１４は、モデル屈曲部４１４により、断片連結中間モデルに含まれる可動性連結部を屈曲（フォールディング）させることにより、構造安定性が最大になるように、予測対象配列データの立体構造モデルを生成する（Ｓ４０６）。
【０１２３】
上述では言及しなかったが、断片連結中間モデルにおける最初の断片モデルの選び方が問題になる。最初の断片モデルの選択により、その後のすべての状況が変わってくるためである。本実施形態では、可能性のあるすべての断片モデルを最初の断片モデル（開始点断片モデル）として選択する。各々の開始点断片モデルから断片連結中間モデルを生成し、さらに立体構造モデルを生成し、これにより全部の開始点断片モデルにそれぞれ対応する複数の立体構造モデルを生成する。最後に、こうして生成された複数の立体構造モデルのポテンシャルエネルギーＥが比較され、最もポテンシャルエネルギーＥの小さい立体構造モデルが選ばれる。
【０１２４】
すなわち、ＡＢＣＤＥ・・・というアミノ酸配列の予測対象配列データを取得した場合には、配列ＡＢＣでスタートする場合、配列ＢＣＤでスタートする場合、配列ＣＤＥでスタートする場合が考えられる。３つの配列の各々につき複数の開始点断片モデルが用意される。これらの開始点断片モデルの各々について、上述の操作を行って、立体構造モデルを生成する。そして、いずれの断片モデルからスタートすると、得られる立体構造モデルのポテンシャルエネルギーＥが最小になるかを判定する。
【０１２５】
このように、本実施形態では、アミノ酸配列を１つずつずらして、３残基のアミノ酸配列から成る最初の断片モデルの候補を複数選択し、それぞれの最初の断片に基づいて、上述の操作で立体構造モデルを生成する。このとき、各３残基配列に対応する複数の断片が、最初の断片の候補として選ばれる。そして、いずれの断片モデルからスタートすると、得られる立体構造モデルのポテンシャルエネルギーＥが最小になるかを判定する。そして、ポテンシャルエネルギーＥが最小となる立体構造モデルを、本実施の形態の予測結果として採用する。
【０１２６】
以下、実施の形態に係る立体構造モデル予測装置１００の作用効果について説明する。
立体構造モデル予測装置１００によれば、複数の断片モデルを連結して予測対象配列データと同一の配列を有する断片連結中間モデルを生成することができる。そして、この構成によれば、断片連結中間モデルの連結部をさらに屈曲させることにより、ポリペプチドの立体構造モデルを生成することができる。したがって、断片モデルを用いつつも三次元的位置ずれに注目して断片連結中間モデルを生成し、さらに屈曲を行うことにより立体構造モデルを生成するため、高い予測精度が得られる。
【０１２７】
さらに、立体構造モデル予測装置１００によれば、連結部のアミノ酸残基における同じ種類の原子同士を位置合わせするため、三次元的位置ずれを正確に計算し、局所的な予測精度を高くできる。
【０１２８】
そして、立体構造モデル予測装置１００によれば、断片モデルの連結部のアミノ酸残基のＣα−Ｃｓ軸、カルボン酸基由来の酸素原子およびアミノ基由来の窒素原子の配置に基づいて、上記の三次元的位置ずれを判定するため、三次元的位置ずれを正確に計算し、局所的な予測精度を高くできる。
【０１２９】
また、立体構造モデル予測装置１００によれば、屈曲させる連結部を、可動性が所定の水準以上である連結部に限定しているため、計算速度が速くなる。また、断片連結中間モデルを屈曲させる場合、上記の三次元的位置ずれの大きい連結部を可動部位として屈曲させることにより、精度良く立体構造モデルを予測できる。
【０１３０】
さらに、立体構造モデル予測装置１００によれば、屈曲させる連結部を、可動性が所定の水準以上であって、所定の種類のアミノ酸残基を含む連結部に限定しているため、計算速度が速くなる。また、断片連結中間モデルを屈曲させる場合、上記の三次元的位置ずれが大きく所定の種類のアミノ酸残基を含む連結部を可動部位として屈曲させることにより、精度良く立体構造モデルを予測できる。
【０１３１】
また、立体構造モデル予測装置１００によれば、断片連結中間モデルを屈曲させる場合、コイル構造の一部を形成しているアミノ酸残基を含む連結部を除外することにより、精度良く立体構造モデルを予測できる。
【０１３２】
また、立体構造モデル予測装置１００によれば、構造安定性指標が最大となるように連結部を屈曲するため、立体構造モデル全体の妥当性を高くできる。
【０１３３】
また、立体構造モデル予測装置１００によれば、疎水性指標と、体積指標と、水素結合指標と、ファンデルワールス力指標と、に基づいた構造安定性指標が最大となるように連結部を屈曲するため、立体構造モデル全体の妥当性を高くできる。
【０１３４】
さらに、立体構造モデル予測装置１００によれば、断片モデルは、局所的な立体構造を規定するために必要な３残基以上のアミノ酸配列を含んでいるため、ａｂ  ｉｎｉｔｉｏな予測が可能であり、局所的な立体構造の妥当性を向上できる。また、断片モデルは、６残基以下と短いため、断片モデルの種類が少なくてすみ、断片連結中間モデルを生成するための計算速度が速くなる。
【０１３５】
そして、立体構造モデル予測装置１００によれば、位置合わせすべき残基数が少ないため、断片連結中間モデルを生成するための計算速度が速くなる。
【０１３６】
以下、実施の形態に係る立体構造モデル予測装置１００の作用効果を検証するための計算例について説明する。
【０１３７】
図２２は、実施の形態に係る立体構造モデル予測装置１００の性能を評価するための出題および正解について説明するための概念図である。出題および正解としては、ＰＤＢでのＩＤが１ＬＥＢである、立体構造モデルが既知のタンパク質を用いた。
【０１３８】
図２２（ａ）は、正解の立体構造モデルであり、図２２（ｂ）は、正解の立体構造モデルにα―へリックスおよびβ―シート構造を示す表示をくわえた立体構造モデルである。図２２（ｃ）は、出題された予想対象配列データと、予想対象配列データを従来公知の二次構造予測アルゴリズムで予測した場合の予測二次構造を示す図である。
【０１３９】
図２３は、実施の形態に係る立体構造モデル予測装置の性能を評価するための評価方法について説明するための概念図である。このとき、立体構造モデル予測装置１００が、予測対象配列データの類縁体の既知の立体構造モデルが与えられていなくても、新規にポリペプチドの立体構造のａｂ  ｉｎｉｔｉｏな予測ができることを確認するために、ＰＤＢ中に含まれている１ＬＥＢの類縁のタンパク質のデータをあらかじめ除去した。具体的には、１ＪＨＦ、１ＪＨＣ、１ＪＨＨ、１ＪＨＥ、１ＬＥＡ、１ＬＥＢ由来の断片モデルを、ＰＤＢから得られる断片モデルの群からあらかじめ除外した。
【０１４０】
なお、立体構造モデル予測装置１００には、実際には、１ＪＨＦ、１ＪＨＣ、１ＪＨＨ、１ＪＨＥ、１ＬＥＡ、１ＬＥＢ由来の断片モデルが含まれていてもかまわない。むしろ、予測対象配列データの類縁体の既知の立体構造モデル由来の断片モデルが含まれている方が、予測精度が向上するため好ましい。今回、類縁のタンパク質のデータをあらかじめ除去したのは、あくまでも検証目的である。
【０１４１】
こうして得られた断片モデルの群および予測対象配列データに基づいて、立体構造モデル予測装置１００により、上述の説明の手法により予測対象配列データの立体構造モデルを予測したところ、迅速な計算により、正解に非常によく類似する予測精度の高い立体構造モデルが得られた。
【０１４２】
このときの予測精度は、予測結果の立体構造モデルと正解の立体構造モデルとの間でのＲＭＳＤが６．０５オングストロームであり、非常に優れていた。ちなみに、途中で得られる断片連結中間モデルと立体構造モデルとの間でのＲＭＳＤは、１５．００オングストロームであった。さらに、予測結果の立体構造モデルと断片連結中間モデルとの間でのＲＭＳＤは、１５．８１オングストロームであった。
【０１４３】
以上の計算例から、立体構造モデル予測装置１００が、予測対象配列データの類縁体の既知の立体構造モデルが与えられていなくても、新規にポリペプチドの立体構造のａｂ  ｉｎｉｔｉｏな予測ができることが明らかである。
【０１４４】
以上、図面を参照して本発明の実施形態について述べたが、これらは本発明の例示であり、上記以外の様々な構成を採用することもできる。
【０１４５】
例えば、上記実施の形態では、断片モデルを立体構造モデル予測装置１００の外部に設けられている断片モデル生成部２００から取得する構成としたが、特に限定する趣旨ではない。例えば、立体構造モデル予測装置１００の内部に設けられている断片モデル生成部で断片モデル生成する構成としてもよい。
【０１４６】
このようにしても、立体構造モデル予測装置１００の外部のプロテインデータベース２０２から立体構造モデルを直接に取得し、立体構造モデル予測装置１００の内部に設けられている断片モデル生成部で断片モデル生成すれば、その後は同様の操作により、予測対象配列データの立体構造モデルを精度良く得ることができる。
【産業上の利用可能性】
【０１４７】
以上のように、本発明にかかるポリペプチドの立体構造モデル予測装置は、精度よく、効率的に、ポリペプチドの立体構造のａｂ  ｉｎｉｔｉｏな予測ができるという効果を有し、ポリペプチドの立体構造モデル予測装置、立体構造モデル予測方法およびそれらに用いる立体構造モデル予測プログラム等として有用である。
【図面の簡単な説明】
【０１４８】
【図１】実施の形態に係る立体構造モデル予測装置の構成を示した機能ブロック図である。
【図２】実施の形態に係る立体構造モデル予測装置の機能について説明するための概念図である。
【図３】中間モデル生成部の機能について説明するための概念図である。
【図４】生成された断片連結中間モデルを示す図である。
【図５】立体構造モデル生成部の機能について説明するための概念図である。
【図６】実施の形態に係る立体構造モデル予測装置の動作について説明するためのフローチャートである。
【図７】断片モデル生成部の構成を示した機能ブロック図である。
【図８】断片モデル生成部の機能について説明するための概念図である。
【図９】断片モデル生成部の動作について説明するためのフローチャートである。
【図１０】中間モデル生成部の構成を示した機能ブロック図である。
【図１１】中間モデル生成部の機能について説明するための概念図である。
【図１２】中間モデル生成部の１つの断片モデルの連結処理の過程について説明するための概念図である。
【図１３】中間モデル生成部の１つの断片モデルの連結処理の過程について説明するための概念図である。
【図１４】中間モデル生成部の１つの断片モデルの連結処理の過程について説明するための概念図である。
【図１５】中間モデル生成部の１つの断片モデルの連結処理の過程について説明するための概念図である。
【図１６】中間モデル生成部の動作について説明するためのフローチャートである。
【図１７】立体構造モデル生成部の構成を示した機能ブロック図である。
【図１８】構造安定性計算部の構成を示した機能ブロック図である。
【図１９】立体構造モデル生成部の機能について説明するための概念図である。
【図２０】立体構造モデル生成部の機能について説明するための概念図である。
【図２１】立体構造モデル生成部の動作について説明するためのフローチャートである。
【図２２】実施の形態に係る立体構造モデル予測装置の性能を評価するための出題および正解について説明するための概念図である。
【図２３】実施の形態に係る立体構造モデル予測装置の性能を評価するための評価方法について説明するための概念図である。
【図２４】従来公知のフラグメントアセンブリ法（ＦＡ法）について説明するための概念図である。
【符号の説明】
【０１４９】
１００  立体構造モデル予測装置
１０２  予測対象取得部
１０４  予測対象記憶部
１０６  断片モデル取得部
１０８  断片モデル記憶部
１１０  中間モデル生成部
１１２  中間モデル記憶部
１１４  立体構造モデル生成部
１１６  立体構造モデル記憶部
１１８  出力部
２００  断片モデル生成部
２０２  プロテインデータベース
２０４  ネットワーク
２０６  タンパク質立体構造情報取得部
２０８  タンパク質立体構造情報記憶部
２１０  代表的タンパク質立体構造抽出部
２１２  代表的タンパク質立体構造記憶部
２１４  断片抽出部
２１６  断片モデル記憶部
２１８  出力部
３００  抽出部
３０２  断片アミノ酸配列抽出部
３０４  断片アミノ酸配列記憶部
３０６  候補断片モデル抽出部
３０８  候補断片モデル記憶部
３１０  位置ずれ計算部
３１２  カップリングエラー計算部
３１４  カップリングエラー記憶部
３１６  カップリングエラー最小断片モデル抽出部
３１８  カップリングエラー最小断片モデル記憶部
３２０  連結延長部
３２２  連結部位置調整部
３２４  位置調整結果記憶部
３２６  連結形成部
３２８  連結結果記憶部
４０２  中間モデル取得部
４０４  位置ずれ取得部
４０６  可動性連結部検出部
４０８  可動性連結部記憶部
４１０  コイル構造検出部
４１２  コイル構造記憶部
４１４  モデル屈曲部
４１６  構造安定性計算部
４１８  構造安定性記憶部
４２０  屈曲結果記憶部
５０２  疎水性指標計算部
５０４  疎水性指標記憶部
５０６  体積指標計算部
５０８  体積指標記憶部
５１０  水素結合指標計算部
５１２  水素結合指標記憶部
５１４  ファンデルワールス力指標計算部
５１６  ファンデルワールス力指標記憶部
５１８  指標合成部
【図１】
2007086923.tif 000003
【図２】
2007086923.tif 000004
【図３】
2007086923.tif 000005
【図４】
2007086923.tif 000006
【図５】
2007086923.tif 000007
【図６】
2007086923.tif 000008
【図７】
2007086923.tif 000009
【図９】
2007086923.tif 000010
【図１０】
2007086923.tif 000011
【図１６】
2007086923.tif 000012
【図１７】
2007086923.tif 000013
【図１８】
2007086923.tif 000014
【図１９】
2007086923.tif 000015
【図２０】
2007086923.tif 000016
【図２１】
2007086923.tif 000017
【図２２】
2007086923.tif 000018
【図２３】
2007086923.tif 000019
【図２４】
2007086923.tif 000020
【図８】
2007086923.tif 000021
【図１１】
2007086923.tif 000022
【図１２】
2007086923.tif 000023
【図１３】
2007086923.tif 000024
【図１４】
2007086923.tif 000025
【図１５】
2007086923.tif 000026