シミュレーション計算による
核内DNA-タンパク質複合体の分子機能発現メカニズム
独立行政法人日本原子力研究開発機構
量子ビーム応用研究部門
分子シミュレーション
河野 秀俊

2011/10/18 第3回バイオスーパーコンピューティング研究会＠和光

Molecular Modeling and Simulation
Quantum Beam Science Directorate
量子ビーム応用研究部門
Japan Atomic Energy Agency
日本原子力研究開発機構
Kyoto

Tokyo
NagoyaNara

Kizugawa, Kyoto, Japan

2011/10/18 第3回バイオスーパーコンピューティング研究会＠和光Ishida, Matsumoto：
Dynamics of Ribosome, Holiday-Structure, Atomic model ofsupra-molecules using high and low resolution structural data

Yonetani： Hydration Effect, protein-DNA recognition,
Analysis of neutron inelastic scattering data
Kanaeda, Ikebe： Conformation of DNA
in the nucleus, Free energy calculation

Sunami： Structural Bioinformatics andDesign of DNA-binding proteins

Kai: Single molecular imagingby X-ray Free Energy Lasers

2011/10/18 第3回バイオスーパーコンピューティング研究会＠和光

シミュレーションによる機能発現メカニズムの解明•

タンパク質の生物学的機能を知るためには、その動きを「見る」ことが重要である（実験的手段で原子レベルの運動を詳細に見るのは困難）•

生物学的に意味がある分子は、溶媒を含めて１００万以上もの原子の集合体である（タンパク質は単体ではなく、複合体で機能する）•

巨大生体分子のシミュレーションには長い計算時間（m秒）と構造の時間軌跡を解析するための大きな記憶容量が必要⇒超並列コンピュータが必要。

300Å (30nm)

100Å (10nm)

過去 （2007）

現在（2011）

中規模
数十万原子

大規模数千万原子2011/10/18 第3回バイオスーパーコンピューティング研究会＠和光

内容• 分子動力学計算ソフト ＳＣＵＢＡ の開発• 適用例 相同組み換え修復、複製 塩基除去修復
 リボソーム

分子動力学シミュレーション
対象の分子サイズ

鞭毛タンパク質
AMBERプログラム
ITBL計算機（機構）
３年以上の計算

f1ATPase

計算ステップ数（時間） 1step = 1fs
系のサイズ

100 Å

原子
数

DNA+GR複合体
生体膜POPC

12×106 steps
13×106 steps
生体膜DOPC

リボソーム

RHOD
BPTI

~1×106 steps
BPTI（真空）4×106 steps

25×103 steps

9×103 steps

SCUBAプログラム
Altix計算機（機構）地球シミュレータ（海洋研究開発機構）
半年の計算

16×106 steps

年
従来の分子動力学シミュレーションプログラム（非並列化）：１0万原子、百万ステップが限度

１００万原子以上からなる系を扱える並列プログラム、解析プログラムの開発

2011/10/18 第3回バイオスーパーコンピューティング研究会＠和光

巨大生体高分子のシミュレーションシステム
SCUBA (Simulation Codes for hUge Biomolecular Assembly)の開発[シミュレーションの現状(2007)]
生体高分子系（1～2分子）1万粒子、100万ステップのシミュレーション

スーパーコンピュータ

大規模化、高速化

生体高分子複合体系
100万粒子、1000 万ステップ以上のシミュレーション

SCUBAの高速化・高精度化
 並列化‥ 多数(100以上)のCPUを使用
54万8352コア
空間分割法による通信コスト削減
 動的ロードバランス
各CPUのロードバランスを動的に最適化

＠京 長距離相互作用 ‥ 計算量の多い部分を高速化
PPPM (Particle-Particle Particle-Mesh)法の採用

 高精度の時間積分法を採用
Multi Time Step法による時間ステップ幅の増大2011/10/18 第3回バイオスーパーコンピューティング研究会＠和光

MDの並列化方法とScalability
MDの並列化方法

通信時間

Scalability

Replicated DataO(NlogNp)

Not Scalable

Atom Decomposition

O(N)Not Scalable

Force Decomposition

O(N/√Np)

Not Scalable

Space Decomposition

O(N/Np)Scalable

Scalableな並列MDプログラムでは、CPUを多く使えば、巨大分子系を扱うことが、原理的には可能
池口（横市大）資料改変

2011/10/18 第3回バイオスーパーコンピューティング研究会＠和光

並列計算とAmdahl’s law
S(N): speed up ratio

S (N ) 1N
r  (1  r ) / N 1  ( N  1)r

並列化可能部分（１－ｒ）（１－ｒ）/N
並列化不可能部分（ｒ）

並列化不可能部分（ｒ）

１ＣＰＵでの計算

N ＣＰＵでの計算

Scalability: プロセス数（Ｎ）に対して、並列化効率（η）が一定になるような問題
S(N )1 const.
N1  ( N  1)r

1r
N 1
池口（横市大）資料改変

Parallel computing using spatial decomposition
Each processor is assigned to each region.

PE3 ・・・

SCUBA(spatial decomp.)

Speed up

PE1 PE2

AMBER(particle decomp.)

PE数
Reduce the cost of data transfer

実装状況 (2011年)
I/O Compatibility]

AMBER
PRESTO
INSIGHTII

力場
AMBER
CHARMM

プログラム

Fortran 90/95
OpenMP, MPI
シミュレーションデータ解析
基準振動解析,主成分解析
自由エネルギー計算
etc…

サンプリング法

実験データ解析

アンブレラサンプリング
マルチカノニカル法
レプリカ交換法
Steered MD法, etc…

中性子散乱
X線回折
NMR, etc…

2011/10/18 第3回バイオスーパーコンピューティング研究会＠和光

内容• 分子動力学計算ソフト ＳＣＵＢＡ の開発• 適用例
 相同組み換え修復、複製
 塩基除去修復
 リボソームＤＮＡの損傷と修復（複製）
損傷の原因

内因性反応

紫外線、汚染物質

放射線、 化学療法

複製エラー（非相同組換え）

例えば、 1,000 8-oxo G / day損傷の形式• 二重差切断• 塩基欠失• 大きな付加物• 酸化損傷• 挿入、欠失ループ• 対向する• 同一鎖上の塩基対同士の架橋 塩基対同士の架橋• メチル化• ミスマッチ

修復のメカニズム
損傷の直接消去

ヌクレオチド除去修復

組換え修復

校正修復

塩基除去修復損傷乗り越えＤＮＡ合成

非相同末端再結合

ミスマッチ修復

Hoeijmakers (2001) Nature 411, 366-374

組換え修復： DNA相同組換え
DNA２本鎖切断の修復モデル

DNA２本鎖切断

RecBCDRecA

DNA polymerase
RuvAB

RuvC

Branch migration(RuvAB)

Resolution(RuvC)

RuvA４量体-ホリデイ分岐DNA複合体における分岐点移動の分子シミュレーション

PDBコード: 1C7Y (E.Coli、解像度3.1Å）

M. Ariyoshi, et al, PNAS 97, 8257-8262 (2000)

2011/10/18 第3回バイオスーパーコンピューティング研究会＠和光SCUBAを用いた大規模生体超分子系の機能解析
石田研究副主幹

DNA組換えのダイナミクス計算
Ishida, H. JCC (2010)
ホリディＤＮＡ分岐点移動

300Å

150Å

DNAに結合したRuvAB蛋白質
West, SC. Cell, (1998)

DNAに結合したRuvA４量体蛋白質の系（RuvA: 12,628 原子, DNA: 3196 原子, 水: 32253×3 原子, Mgイオン：54 原子の合計112,637原子)RuvA４量体-ホリデイ分岐DNA複合体における分岐点移動の分子シミュレーション

人為的に RuvB の働き（モーター）を考慮して組み換えの自由エネルギープロファイルを計算

アンブレラサンプリングシミュレーション
Weighted Histogram Analysis Method (WHAM)N win

 n  x P  x (b )P  x   Nwini 1ii

 n  x  exp   F  Uj 1•••••

jibias ,i x  / kBT ,Fi  k BT ln   P  x  exp  U bias ,i  x   / k BT  X bins



Nwin: シミュレーションの回数
U,F: i番目のシミュレーションにおけるバイアスポテンシャルおよび自由エネルギーパラメター(F は自己無撞着に計算する)
n(x): 座標ｘのヒストグラム
P(b)(x): シミュレーションから得られたバイアス確率分布
P(x): バイアスのない確率分布2011/10/18 第3回バイオスーパーコンピューティング研究会＠和光

分岐点移動の自由エネルギープロファイル
Ishida, H. J. Comp. Chem. (2010)

ひとつの塩基対が組み変わるときの自由エネルギープロファイル

４つのＡｓｐ の役割

実験: 10bp~1bp/2ATP, 10~100 bp/sec,
計算: 1bp/2ATP

2011/10/18 第3回バイオスーパーコンピューティング研究会＠和光

ミスマッチ除去修復関連タンパク質2011/10/18 第3回バイオスーパーコンピューティング研究会＠和光

ミスマッチ：8-oxo G induces GC -> TA transeversion~1,000 8-oxo Gs / day(normal) G(anti)

8-oxo G(syn)A2011/10/18 第3回バイオスーパーコンピューティング研究会＠和光

ヌクレオチド除去修復・ミスマッチ除去修復
Eukaryote

Prokaryote

MutS
MutH

Martin & Scharff, Nat. Rev. Immuno. (2002)

MutL

MutS

2011/10/18 第3回バイオスーパーコンピューティング研究会＠和光

MutS: ミスマッチ除去修復関連タンパク質
Disordered loop: Ala-Ala-Asp-Asp-Leu-Ala-Ser-Gly-Arg-Ser （Asp は加水分解反応に必須）
ADP

Disordered loop

Kinetic proofreading using ATP70Å

DNA
M. S. Junop, at al. Mol. Cell (2001), 7, 1-12

Q. MutS は、なぜmismatch DNA と結合したとき、ATP加水分解反応を行なわないのか？

MD シミュレーション （MM-PBSA法）
1.
2.

MutS – mismatch DNA complex と MutS – homoduplex DNA complex のダイナミクスの違い
活性に必須な Asp を含む Disordered loop の動き2011/10/18 第3回バイオスーパーコンピューティング研究会＠和光

Difference between the correlation maps

Residue number

MutS – homoduplex DNA complex

MutS – mismatch DNA complex

Dimer 間の動きが負の相関

Strong negative correlation between MutS dimers

DNA binding Connector

Mainly two collaborative dynamic domains (red and blue)

Lever Clamp

ATPaseMany small dynamic domains

2011/10/18 第3回バイオスーパーコンピューティング研究会＠和光Preliminary Conclusion
ATPaseドメイン

ADP

天然変性ループ

天然変性ループ（残基659-669）
Ala-Ala-Asp-Asp-Leu-Ala-Ser-Gly-Arg-Ser-Thr

ミスマッチDNA

1. 自由エネルギー計算は実験値と定性的に合う
2. MutS-ミスマッチDNA複合体とMutS-正常DNA複合体のダイナミクスの違い

2011/10/18 第3回バイオスーパーコンピューティング研究会＠和光Peptide synthesis Ribosome
M.W. 2.7M ～5M Da
Synthesis speed
ca. 20 amino acids/s（speed 21 nm/s）

http://en.wikipedia.org/wiki/Ribosome

Agrawal, R.K. et al. J. Cell. Biol. (2000)

2011/10/18 第3回バイオスーパーコンピューティング研究会＠和光松本 研究副主幹
Low resolution models of ribosome by EM
EM navigator
http://emnavi.protein.
osaka-u.ac.jp/

ＥＭ構造の例
EMDB-5030 （6.4Å分解能 ）EM Navigator, PDBj より引用

2011/10/18 第3回バイオスーパーコンピューティング研究会＠和光

EMD-1003
EMD-1004
EMD-1395

EMD-1045

EMD-1055
EMD-1056
EMD-1072
EMD-1110
EMD-1071

EMD-1363
EMD-1365

EMD-1070

2011/10/18 第3回バイオスーパーコンピューティング研究会＠和光Matsumoto & Ishida, Structure, (2009)

2011/10/18 第3回バイオスーパーコンピューティング研究会＠和光2011/10/18 第3回バイオスーパーコンピューティング研究会＠和光

今後の予定、展望2011/10/18 第3回バイオスーパーコンピューティング研究会＠和光

京では、どのくらいの規模の分子がどの程度計算できるのか？
ＤＮＡの組換え過程のシミュレーション

蛋白質合成過程におけるDNA情報翻訳の解明
300Å300Å

250Å

150Å

West, SC. Cell, (1998)

東海研のスパコン （１３ＴＦ）を占有すると1 m 秒のシミュレーションに約2.1年かかる

1 m 秒のシミュレーションに約4.2年かかる

京速コンピュータでは、1日2日

2011/10/18 第3回バイオスーパーコンピューティング研究会＠和光

核内でのＤＮＡのパッケージング
Found Chromatin structure
by R. Kornberg (1974)

分裂期の染色体
Felsenfeld & Groudine, Nature (2003)

Luger et al., Nature (1997)

2011/10/18 第3回バイオスーパーコンピューティング研究会＠和光

遺伝子の転写はどのように制御されているのか？
Consensus Distribution of nucleosome around all yeast genes

Mavrich, T. N. et al., Genome Res., 18, 1073-1083, 2008

2011/10/18 第3回バイオスーパーコンピューティング研究会＠和光

Swiveling model （旋回モデル）

Bowman, Curr. Opin. Str. Biol. 20:1-9, 2009

Loop/bulge propagation

Bowman, Curr. Opin. Str. Biol. 20:1-9, 2009

2011/10/18 第3回バイオスーパーコンピューティング研究会＠和光

謝辞
分子シミュレーション研究グループ （原子力機構）
石田 恒、

松本 淳

米谷 佳晃、

角南 智子

金枝 直子、

池部 仁善

東京大学
北尾 彰朗
ＪＡＳＲＩ

城地 保昌、 郷 信広