機械学習を用いたタンパク質-リガンド結合部位予測ツールの自動生成
パイプラインの開発
東京大学大学院 農学生命科学研究科
応用生命工学専攻 博士課程
番野雅城

© 2014番野 雅城（東京大学大学院）licensed under CC表示2.1日本

背景：タンパク質-リガンド相互作用• 分子認識• 酵素• 機能制御• 細胞の支持体• 農学• 機能性食品の開発• 有用酵素の設計• 安全な農薬の設計• 環境科学• 環境ホルモンの解析など• 創薬• 薬剤ターゲット探索

生体内での機能応用分野

背景：
リガンド結合部位を決定・予測する手法
実験的な手法• X線結晶構造解析• 核磁気共鳴法• 生化学的手法
etc …

計算機を用いた手法• ドッキングシミュレーション• 機械学習的手法• 実験的手法は、 一般に複雑な手順・高額な装置・研究者の熟練等が必要である。
• ドッキングシミュレーション的な手法は、高い精度を持つが単体構造を決定する必要が3あるなど制約がある。

これまでの（教師付き）機械学習を用いた予測ツールの研究開発の流れ
システム開発•••どのデータベースの選択すべきか
データベース間の相互参照の解決
どういった観点でデータを集めるべきか

公共データベース

特徴ベクトルの設計
機械学習アルゴ
リズムの選定ユーザーインターフェースの設計

バイオインフォマティシャン

ドメイン知識の獲得
ウェット研究者との議論
論文・文献調査• 技術的な部分の工程は共通部分が多い。
• 何を予測したいかという要望は研究者によって細かな相違があり、全ての要望をすくい上げるのは難しい。

本研究の狙い統合
データベース
予測したい
対象を入力

特徴ベクトルへ変換
機械学習アルゴ
リズムの実行
予測結果の可視化

ウェット研究者
予測ツール生成
パイプラインシステム

バイオインフォマティシャン

統合データベースの情報をもとに、研究者自身の興味の対象（リガンド種、機能など）に合わせて結合部位予測ツールを生成するパイプラインを開発する。
これにより、既存のツールでは対応できない個別の問題に対し、高い精度で予測できる予測ツールの生成が可能となる。

汎用的なパイプライン（Galaxy）• データベースから学習に用データセット
いるデータセットの抽出
低分子化合物

金属イオン
Zn2+
糖類

生成

特徴抽出機械学習

• 位置特異的スコア行列（PSSM）計算• サポートベクターマシンによる学習• 学習パラメーターの最適化

ユーザー
結合部位予測ツール生成パイプライン

…SERDFLALALGGT…
ユーザーが持つ機能未知のリガンド結合タンパク質のアミノ酸配列…SERDFLALDLGGT… 各残基がリガンド結合残基かを判定する予測されたリガンド結合残基予測スコアを出力

研究開発内容
データセット生成に特化した二次データベース（PLBSPResidue）の開発• PDB中のリガンド結合残基情報のRDF化• リガンド間共有結合情報のRDF化• PDBとUniProtの間のタンパク質鎖レベルの相互参照情報のRDF化

データセット生成パイプラインの開発•データベースからデータセットを取得•配列冗長性の除去•PSSMへ変換

予測ツール生成パイプラインの開発• 特徴ベクトルへ変換• SVMによる学習の実行• 遺伝的アルゴリズムによるパラメーター最適化の自動化

システム公開• UTProt Galaxy の立ち上げ、リガンド結合部位予測ツール生成
ワークフローの開発• 予測ツール管理バックエンドである UTProt CKAN の立ち上げ

PLBSP:
Protein Ligand Binding Site Pair
Database

PDB中のタンパク質とリガンドの全重原子間距離を網羅したデータをRDF化したデータベースを、wwPDB/RDFの情報を基に作成した。

PLBSPResidueデータベースの構築
既存の問題点• PLBSPは全原子間距離を網羅しているためレコード数が膨大であり、データ取得が非常に遅い。
• PDB中の残基番号とFASTAファイル上のアミノ酸残基位置の対応付けが難しい場合がある。
• PDBファイルだけでは、リガンドであるか残基修飾であるか判断が難しい。

解決策• PDBファイル中で 5Å 以内に存在する残基とリガンドの関係を記述した, 軽量な相互作用データベースを構築した。
• UniProtとPDBの残基の対応関係がキュレーションされたEBI SIFTSをRDF化し本データベースに組み込んだ。
• リガンドの共有結合情報は、PDBファイル中のCONNECTレコードから抽出した。

10

リガンド間共有結合情報のRDF化2１ASN
4
GLC
121

GLC
48
NAG
66

GLC
49

MAN
83

PDBのCONNECTレコードから残基をノード、共有結合関係をエッジとしたグラフデータを生成。経路発見アルゴリズムを用いて、一つの分子を形成するHETATMレコードの組み合わせをグループ化する。

PDBファイル中からグループ化されたHETATMレコードを抜き出し、一つのPDBファイルとして保存。

3
Open Babel を用いて、PDBファイルか11
ら InChIKey など構造式情報に変換。

PLBSPResidueのRDFスキーマの概略
wwPDB/RDF

UniProt

PDB
リガンド側
チェイン URI

PDB
タンパク側
チェイン URI

UniProt
URI

リガンド構造(PDBファイル)

PDB残基

UniProt 残基

InChIKeyURIPDBのHETATMコードを指定して、結合タンパク質を問い合わせる形になっている。
結晶構造の解像度やGene Ontology, Family 情報なども検索オプションで指定できる形にしていきたい。
12PLBSPResidueの利用（1）• プロジェクトのトップページ (http://utprot.net/) から “TOP ＞ PLBSP Residue” とリンクをたどることで、今回、構築したデータベースのエンドポイントへアクセスできる。本データベースで動作するクエリは、同Webサイトで順次公開しいく。
13

PLBSPResidueの利用（2）入力フォームに実行するクエリを入力して Executeボタンを押すと、画面下の Result以下にクエリの実行結果が表示される。
14

PLBSPResidueの利用（３）

推論が必要な場合は、Reasoning のチェックボックスをクリックする。
Download as の隣のSPARQL
JSONをクリックする

Download as の隣のSPARQL JSONをクリックするとどのようなフォーマットで結果をダウンロードするかを選択できる。
フォーマットを選択が完了したら、Download をクリックすることでダウンロードが開始される。
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研究開発内容
データセット生成に特化した二次データベース（PLBSPResidue）の開発•PDB中のリガンド結合残基情報のRDF化•リガンド間共有結合情報のRDF化•PDBとUniProtの間のタンパク質鎖レベルの相互参照情報のRDF化

データセット生成パイプラインの開発• データベースからデータセットを取得• 配列冗長性の除去• PSSMへ変換

予測ツール生成パイプラインの開発• 特徴ベクトルへ変換• SVMによる学習の実行• 遺伝的アルゴリズムによるパラメーター最適化の自動化

システム公開•UTProt Galaxy の立ち上げ、リガンド結合部位予測ツール生成ワークフローを開発•予測ツール管理バックエンドである UTProt CKAN の立ち上げ

データセット生成パイプラインの流れ
リガンド結合タンパ
ク質の問い合わせタンパク質のアミノ酸配列の取得

配列冗長性の除去

リガンド結合残基の取得• PLBSP-Residue• UniProt URI を取得• UniProt のSPARQL
Endpoint• アミノ酸配列を取得• CD-HIT• 類似性30%、カバー率50%を条件に配列冗長性除去• PLBSP-Residue• 指定したリガンドのFASTA上での残基番号を取得
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研究開発内容
データセット生成に特化した二次データベース（PLBSPResidue）の開発•PDB中のリガンド結合残基情報のRDF化•リガンド間共有結合情報のRDF化•PDBとUniProtの間のタンパク質鎖レベルの相互参照情報のRDF化

データセット生成パイプラインの開発• データベースからデータセットを取得• 配列冗長性の除去• PSSMへ変換

予測ツール生成パイプラインの開発• 特徴ベクトルへ変換• SVMによる学習の実行• 遺伝的アルゴリズムによるパラメーター最適化の自動化

システム公開•UTProt Galaxy の立ち上げ、リガンド結合部位予測ツール生成
ワークフローを開発•予測ツール管理バックエンドである UTProt CKAN の立ち上げ

1

予測ツールの生成パイプラインの流れ

2

正例データセット
リガンド結合残基

負例データセット
リガンド結合残基から5～25残基離れた残基

PSI-BLASTを用いてアミノ酸配列をPSSMに変換。
中心から w 残基分のカラムを特徴ベクトルとして使用する。

入力されたリガンド結合部位残基情報をもとに、リガンド結合残基を正例データセット、リガンド結合残基から5～25残基離れた残基を負例データセットとして用いてサポートベクターマシンで学習させる。
パラメーター探索には遺伝的アルゴリズムを用いる。
19

データセット生成パイプラインと予測ツール生成パイプラインの性能評価（1）
ツール名

log2(C)log2(γ)window

感度 [%]

特異度 [%]

AUC [%]

脂質結合部位予測ツール
鉄原子結合部位予測ツール
プリンヌクレオチド
結合部位予測ツール

3
10
7-12-11-17

188
2259.2
33.2
31.3

75.6
99.1
98.0

74.2
87.0
82.3

脂質結合タンパク質、鉄原子結合タンパク質、プリンヌクレオチド結合タンパク質について、データセット生成パイプラインと予測ツール生成パイプラインを実行することで結合部位予測ツール生成を行った。

遺伝子 : c,g,w ∊ [-14,14]
評価関数:
Window = 2 ×(|w| + 1), C = 2𝑐1
γ = 2𝑔 +20×Window( C, γ, window ) を使ってクロスバリデーションしたときのAUC
変異:
Point mutation 5%, Cross over 80 %初期集団: 20, 世代数 : 2020

データセット生成パイプラインと予測ツール生成パイプラインの性能評価（2）：グリッドサーチとの比較
最大AUCの差
パラメーター
探索手法

交差検定の実行回数

最大AUCの差

グリッドサーチ（刻み幅4）
遺伝的アルゴリズム（世代数5）
遺伝的アルゴリズム（世代数10）
遺伝的アルゴリズム（世代数20）73 = 343
100-0.0042

200-0.0017

4000.8×10−3

ー 脂質結合部位予測ツール

世代数
脂質結合タンパク質結合部位予測について、同じパラメーター探索空間に対して、刻み幅4のグリッドサーチを実行し、世代ごとの最大AUCの差をプロットした。
GAを用いたとき、初期世代の段階でもグリッドサーチとの差はかなり小さい。世代数5で計算したとき、最大AUCの差が0.4%以内で必要な計算の工数はおよそ1／3になる。

データセット生成パイプラインと予測ツール生成パイプラインの性能評価（3）：核内受容体 脂質結合ドメインの例（予測スコアのアラインメント）（立体構造のアラインメント）（アミノ酸配列のアラインメント）

核内受容体脂質結合ドメインは、C末端領域にα-helixが折り重なった形で結合部位を形成する。結合部位はステロールなどが持つ親水性官能基の周りで水素結合し、それ以外の部分は疎水性相互作用をする。
生成された予測ツールは、α-helix内に現れる保存された親水性残基の周辺を結合残基と予測することで、ヘリックス内で周期的に現れる結合残基を正しく予測している。

データセット生成、予測ツール生成パイプラインの利用

本ワークフローを構築する上で開発したプログラムを GitHub上で公開した。
データセット取得や予測ツールの生成をCUIアプリケーションとして実行できる。

https://github.com/masakibb2/xbind

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研究開発内容
データセット生成に特化した二次データベース（PLBSPResidue）の開発•PDB中のリガンド結合残基情報のRDF化•リガンド間共有結合情報のRDF化•PDBとUniProtの間のタンパク質鎖レベルの相互参照情報のRDF化

データセット生成パイプラインの開発• データベースからデータセットを取得• 配列冗長性の除去• PSSMへ変換

予測ツール生成パイプラインの開発• 特徴ベクトルへ変換• SVMによる学習の実行• 遺伝的アルゴリズムによるパラメーター最適化の自動化

システム公開•UTProt Galaxy の立ち上げ、リガンド結合部位予測ツール生成
ワークフローを開発•予測ツール管理バックエンドである UTProt CKAN の立ち上げ

UTProt Galaxy

上段メニューのUsers を押してRegistration でユーザー登録

UTProt Galaxy にユーザー登録することで、上段メニュー Shared Data > Published Workflows
から今回の試作版ワークフローが利用できる。

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UTProt Galaxy の利用（1）

メニューの Shared Data を選択すると、本システムが提供しているワークフローの一覧が表示される。ここでは「Predict Ligand Binding Residue」を選択する。
Import workflow を選択することでワークフローメニューに表示される。

26

UTProt Galaxy の利用（2）左側メニュー 「Get Data」を選択「Upload File」を選択
続いて、予測対象となるタンパク質を UTProt上にアップロードする。
上段Analyze Data のメニューを選択し、左側メニューの、Get Dataを選択する。
27

UTProt Galaxy の利用（3）ファイルアップロードする場合、ファイル選択を選ぶ
ファイルアップロードかコピー＆ペーストのいずれかの方法でFASTAファイルがアップロードができる。

コピー&ペーストする場合は、URL/Text: のフォームに貼り付ける。

アップロードが完了すると、中央にメッセージが表示され、左側に、「Pasted Entry 」という名前がついてGalaxy 上に保存される。

Galaxy 上に保存されたデータはこちらに表示される。

28

UTProt Galaxy の利用（4）▼マークを選択

メニューが開かれるので「 Run 」を押す。

ワークフローメニューを押すと先ほど選択したワークフローが表示される。そこから、▼マークを押し、Run を押すと実行画面が開く。
29

UTProt Galaxy の利用（5）

上段下段のHETATM Codeに予測対象とするリガンドのHETATM コードを入力
Step2 のSource
Data に先ほどアップロードしたFASTA
ファイルを選択

Step1, Step7 のHETATMコードには予測対象となるリガンドのHETATMコードを入力
Step2 で先ほどアップロードしたFASTAファイルを選択し、「Run Workflow 」ボタンを押すとワークフローが実行される。※ 半日から一日で予測ツールが生成される。
30

UTProt Galaxy の利用（6）タンパク質名、残基番号、結合部位予測（結果が1 ならば結合部位と予測したと判断）、decision value (結合残基らしさのスコア) がテキスト形式で結果が返される。
31

予測ツール管理バックエンド：UTProt CKAN
上段メニューのRegister でユーザー登録生成した予測ツールは、UTProt CKAN へ登録していくことで共有化できる（アクセス方法は、 http://utprot.net/ → UTProt CKAN へリンクをたどる）。
利用のためには、はじめにユーザー登録を行う必要がある。

予測ツール管理バックエンド：UTProt CKAN
上段２段目 Dataset をクリック

Add Dataset をクリック

結果を登録するためには、上段メニュー2段目の Dataset を押す。
次に来たページで、Add Dataset をクリックする。

予測ツール管理バックエンド：UTProt CKAN

Title には予測器の名称を入れる

Descriptionには予測ツールの説明を自由に記述できる。

License は登録する予測ツールのライセンス形態を設定する。

Tagsへは、データセットに対してタグをつけて分類することができる。

記載内容に問題がなければ、Next Add Data を押す。

CKANのデータセットはWindowsのフォルダのイメージに近く、複数のファイルを一つのデータセットへ登録していく。UTProt CKAN では、一つの予測器に対して一つのデータセットを作成することを推奨している。タグには、利便性の向上のため、“ligand binding site prediction” や、学習に用いたリ
ガンドの分類や名称（“Glucose”、“lipid”など）もできるだけ付けることを推奨する。

予測ツール管理バックエンド：UTProt CKAN

ファイルアップロードは Upload fileを選択

Name はアップロードしたファイルの名称を設定
Description はアップロードしたファイルの説明を記述する

Format はアップロードするファ
イルのフォーマットを指定
さらにファイルを追加したのならsave & add another,
追加するファイルが無ければFormat はアップロードするファ
Next:
Additonal infoをクリック
イルのフォーマットを指定

続いて個別のデータを登録していく。
予測ツールの再現性を保つため、 予測ツールの学習条件・性能評価結果を記述したJSONファイル
データセットとして用いたPSSMファイルと結合残基を記述したファイルは必ず登録する

予測ツール管理バックエンド：UTProt CKAN

Ligand binding prediction toolのグループに追加する

最後にデータ登録者の情報を登録します。
第三者が予測ツール製作者とコンタクトを取るために用いる情報であり、空欄でも構わない。
利便性の向上のため、Ligand binding site prediction tools のグループに必ず追加する。

予測ツール管理バックエンド：UTProt CKAN

上段メニュー Group を押す

登録されたタグやdescription に記述された内容に基づき予測ツールの検索も可能

Ligand binding site
prediction tools で一覧取得登録された予測ツールの一覧は、Group 以下にある ligand binding site
prediction tools で見られる。
予測モデル登録の一連の操作を自動化する方法を今後検討していく。

展望

さらなるRDFリソースの利用• LinkDB（化合物データ）• JCGGDB（糖鎖データ）

ウェット研究者

統合
データベース

特徴ベクトルへ変換
機械学習アルゴ
リズムの実行
予測結果の可視化

ユーザーがデータセッ
トの取捨選択を容易に行えるインターフェースの開発
予測ツール生成
パイプラインシステム

タンパク質間相互作用
予測や、リガンド結合タ
ンパク質予測などツールのパイプライン化

バイオインフォマティシャン• 他のさまざまな予測問題に対する予測ツールを生成するパイプライン開発• タンパク質―リガンド相互作用情報について、PDB以外のデータベースも活用• 実験者にとって便利なデータセットの取捨選択を支援するインターフェースの開発

UTProt：プロジェクトトップページ• 追加情報は、適宜 http://utprot.net/ へ記述していく。
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謝辞
本研究を進めるにあたり、協力してくださった生物情報工学
研究室の皆様、計算資源を提供してくださった国立情報学研究所の皆様、本研究を支援してくださった研究総括、研究アドバイザー、NBDCの皆様に深く感謝を申し上げます。