網羅的タンパク質ドッキングプログラム
MEGADOCK-K の利用
松崎 由理, 大上 雅史, 内古閑 伸之
P1 P2 P3 P4 P5 ….

P1000

P1
P2
P3
P4
P5
…
P1000
■課題代表者□課題参加者

秋山泰(1)
松崎由理(2) 大上雅史(1) 石田貴士(1) 内古閑伸之(3)（１）東京工業大学 大学院情報理工学研究科 （２）東京工業大学 情報生命博士教育院（３）中央大学 理工学部

MEGADOCK-K 講習会の概要• 開発の背景• 「京」をはじめとする高性能並列計算機上での実行を想定した並列化と性能評価• ドッキングスコア関数の開発• MEGADOCK-K実行の流れ• MEGADOCK-Kを応用したタンパク質間相互作用予測研究の例

背景<<膨大なタンパク質構造データを活用した生命システム解析>>• タンパク質は細胞の機能を担う重要な分子• タンパク質間の相互作用が生体の機能を構成• 膨大なタンパク質構造データを相互作用解析に活用したい (2014/12/8現在のPDB登録データは105,383)• 高性能計算機の活用による網羅的な解析（システム解析）も視野に入る– MDなどのシミュレーション• 時間解像度の高いシミュレーションで動的な性質を考察• 計算量は膨大– タンパク質ドッキング• 静止画的解析（剛体ドッキング）• 網羅的な解析を現実的な時間スケールで実行可能
3

細胞活動の制御を担う
タンパク質間相互作用（PPI）ネットワーク
例：DNA修復

細胞内のシグナル伝達経路

紫外線などによる
ダメージ
細胞内シグナル伝達により修復機構が動き出す

修復
http://www.kegg.jp

タンパク質ータンパク質、タンパク質ー小分子の相互作用ネットワーク 4

タンパク質立体構造データ数は年々伸びている

RCSB PDB(as of 2014-09-22)

構造のマッチングはタンパク質間相互作用の特異性を決める重要な要素• 複合体の三次元構造において二つのタンパク質の形状は相補的になっている• 複合体の状態の形状と独立した状態の形状がよく似ていることが多い（違うものも多くある）

Free state

Complex
Key-lock model

Pre-existing (selected-fit) model

Induced-fit model

99タンパク質立体構造を用いた相互作用予測問題• 入力: タンパク質の立体構造群• 方法:
剛体ドッキングの網羅的計算とポストドッキング解析• 出力: タンパク質間相互作用ネットワーク?

複合体立体構造
高スコア予測複合体分布
相互作用リスト（ネットワーク）

MEGADOCK：タンパク質ドッキングによる網羅的PPIネットワーク推定システム
網羅的ドッキングとポストドッキング解析
P1

P2

P3

P4

相互作用予測P5

P1
Target pathway

Problem size(#dockings)

１ノードで計算
すると、、

バクテリアのシグナル伝
達系 （chemotaxis）

10,201

約3ヶ月

ヒトのシグナル伝達系（apoptosis）

24,964

約7ヶ月

ヒトのシグナル伝達系（EGFR）

247,009約6年

肺がん関連タンパク質3,690,241

約92年

11
PPI ネットワーク

MEGADOCK-K 講習会の概要• 開発の背景• 「京」をはじめとする高性能並列計算機上での実行を想定した並列化と性能評価• ドッキングスコア関数の開発• MEGADOCK-K実行の流れ• MEGADOCK-Kを応用したタンパク質間相互作用予測研究の例

Strategies for the docking challenge• MEGADOCK:
1000 × 1000 = 1 𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 スケールのドッキングを
現実的な時間で計算するためプログラム– 新規スコア関数でスコア計算の時間を減じる– ソフトウェアの並列実装により「京」のような大規模並列計算環境で効率的に実行できるようにする
K computer @ RIKENMPI/OpenMP

4th in top500(10.5 Petaflops, Nov. 2014)
705,024 CPU cores(8 CPU cores ×
88,128 nodes)
Memory: 16GB/node

TSUBAME@Titech (GPU, OpenMP)
15st in top500(2.8 Petaflops, Nov. 2014)
17,984 CPU cores
4,258 GPUs (3 GPUs/node)
Memory: 58GB/node

「京」での利用を想定した
MPI/OpenMP ハイブリッド並列化

ノード間並列

スレッド並列220タンパク質構造間の網羅的ドッキング

8

Linear

4

7.33
3.88

2

1.98

1
1

4
SpeedupSpeedup「京」での並列スケーラビリティ

2

4#Threads

821LinearObserved
1.97

1.00
6144

3.76

Strong scaling> 0.95 on 24576 nodes

12288#Nodes24576• オープンソースライセンスで公開済• 東工大TSUBAMEでも４００ノードの環境でノード間並列のスケーラビリティを確認
Matsuzaki, et al., Source Code Biol Med, 2013.

MEGADOCK-K 講習会の概要• 開発の背景• 「京」をはじめとする高性能並列計算機上での実行を想定した並列化と性能評価• ドッキングスコア関数の開発• MEGADOCK-K実行の流れ• MEGADOCK-Kを応用したタンパク質間相互作用予測研究の例

MEGADOCK-K 講習会の概要• 開発の背景• 「京」をはじめとする高性能並列計算機上での実行を想定した並列化と性能評価• ドッキングスコア関数の開発• MEGADOCK-K実行の流れ• MEGADOCK-Kを応用したタンパク質間相互作用予測研究の例

1

立体構造にもとづくPPI予測• タンパク質ドッキング– 従来は結合部位予測などに用いられてきた– 複数の相手から結合相手を予測する問題にも適用できないか？

?
?

Where?

?
?

Interacting site prediction

Interact

Not
interact

PPI prediction2

タンパク質ドッキング計算• タンパク質ドッキング計算– 2つのタンパク質からなる複合体の構造を予測する• 入力– それぞれのタンパク質の立体構造情報• 出力– 予測されたタンパク質複合体構造

3

アンフィンゼンのドグマ
タンパク質はエネルギー最小状態に勝手にフォールディングする
タンパク質はアミノ酸配列が決まれば天然構造は一意に決まる• 結合自由エネルギー差––––：静電相互作用エネルギー：ファンデルワールスエネルギー：脱溶媒和自由エネルギー：結合時の構造変化に伴う内部エネルギー変化（結合角，二面角，結合長に関するエネルギー変化）––：側鎖（side chain）エントロピー：主鎖（backbone）エントロピー
4基本的な複合体構造予測（ドッキング）の戦略• 単純に攻めると組み合わせ爆発– 膨大な構造の自由度• タンパク質全体の構造自由度（並進，回転）• タンパク質（アミノ酸）の主鎖構造の自由度• 個々のアミノ酸（側鎖）の構造自由度– 構造の評価関数
ファンデルワールス力，静電相互作用，
疎水性相互作用，水素結合，π-π相互作用，etc.

→ 全部を見て最適化は不可能 どこから手をつけるか• 基本的な戦略：大枠から攻める
0.
1.
2.
3.

どの辺りにくっつくかアタリをつける
単体構造を剛体として並進と回転を許した
探索によるサンプリング（剛体ドッキング）
詳細な評価関数によるリスコアリング
主鎖/側鎖構造を変化させてリファインメント

5剛体としてポーズを探索する（まずは）剛体としてポーズの探索をする
N×N×Nグリッド空間の平行移動とリガンド回転
Generating many decoys

N=128 と 3,600通りのリガンド回転の場合，
128×128×128×3,600≒75億個 の候補となる探索部位がある
効率的にポーズを探索してサンプリングする手法が必要

Selecting near-native decoys
near-native
decoy?
Refinement

解決策

グリッド空間上のスコア関数を定義して，
サンプリングの基準とする

6

MEGADOCKのドッキング計算• 剛体探索– タンパク質を剛体とみなして計算– 自由度が並進自由度と回転自由度のみ• 3次元並進と3次元回転の6次元空間探索– タンパク質の柔軟性を（あまり）考慮できないが，計算量を削減できる• スコア関数の設計である程度の柔軟性は考慮できる• グリッドに基づく構造探索– 剛体探索で最も主流(Katchalski-Katzir+1997; Chen+2002; Mintseris+2007など)– タンパク質を3次元グリッド上で表現し，積和の形のスコア関数を計算する（以降のスライドで説明）
7

ドッキング計算の流れ

入力

出力

8

グリッドへの当てはめ

9

グリッドに基づく剛体ドッキング法①タンパク質のグリッドにスコアを付与②評価値の計算→グリッドを重ねて積和

10グリッドに基づく剛体ドッキング法③リガンドを平行移動させて全配置の評価値を計算

・グリッドの1辺の数:N・平行移動パターン数:8N3

2N

2N(↑実際は3次元)

11

グリッドに基づく剛体ドッキング法• Katchalski-Katzirアルゴリズム [Katchalski-Katzir+1992]– 高速フーリエ変換(FFT)によるグリッド上の評価関数計算
Ligand(動かす)

1回の並進探索の計算式

Receptor(固定)

3600通りの回転パターンで並進探索を繰り返す

並進移動ベクトル

評価関数
畳込み和（相関関数）

FFTの利用12

ドッキング処理の流れ
receptorproteinvoxelize

ligandproteinvoxelize
Ligand回転
voxelizestatic grid

mobile grid

FFT

FFT

畳込み演算

predicted
complex

IFFT

高スコア構造の抽出

13

スコア関数• タンパク質の結合自由エネルギーの要素をモデル化– ファンデルワールス– クーロンポテンシャル– 溶媒和自由エネルギー など• MEGADOCKのスコア関数① 形状相補性 (rPSC関数)② 静電相互作用③ 統計的ペアワイズポテンシャル (atomic contact energy)– MEGADOCK-K (MEGADOCK 3.0)では①と②のみ– 最新版のMEGADOCK 4.0は①～③全て実装済

14

スコア関数の設計• 単純に考えると要素の数だけ↓の関数が必要
ZDOCK 3.0 (Mintseris+2007) の例

・・・

これらを最後に（重み付きで）合計した値を「探索部位の良さ」とする．

15

MEGADOCKのスコア関数• 畳み込みは１回だけ• グリッドに割り当てる値 (R()とL()) を工夫する
MEGADOCK-K (MEGADOCK 3.0)

スコア関数

= 形状相補性(rPSC) +i クーロン力

MEGADOCK 4.0

スコア関数

=

形状相補性
(rPSC)

脱溶媒和項
(RDE)

+i クーロン力– 畳み込み式が１つだけになるので，計算時間の削減が可能– FFTWを用いた比較ではZDOCK3.0の約9.8倍の高速化を達成
16形状相補性 (rPSC)

17

静電相互作用• 静電相互作用項の計算方法– gridの電荷を決定する• 規則に従ってタンパク質原子の電荷を付与 qatom →grid化– grid

の電界

を計算する

18

rPSCと複素FFTの利用

他の物理化学的相互作用のスコアを計算時間を増加させずに導入可能（標準的なFFTライブラリは複素FFTを扱うので計算時間を増加させずに同時に計算可能）→MEGADOCK-KではPの部分に静電相互作用を導入

19

脱溶媒和項 (RDE)• Atomic Contact Energy (ACE) による統計的ペアワイズ
ポテンシャルを用いて脱溶媒和自由エネルギーを推定
1+H 2+H 3+H 3+H 3+H 2+H 1+H
2+H -45

-45

-45

-45

-45 2+H

Hの部分に周囲の原子のACE値を格納しておく．
Ligandの“1”との積により，Ligand原子とのペアワイズポテンシャルが畳み込み演算で計算可能．

3+H -45

-45

-45

-45

-45 2+H1

1

3+H -45-45-45 5+H 2+H 1+H

1

1

1

1

1

3+H -45-45-45 5+H 2+H 1+H

1

1

1

1

1

3+H -45

-45

-45

-45

-45 2+H1

1

2+H -45

-45

-45

-45

-45 2+H

Ligand1+H 2+H 3+H 3+H 3+H 2+H 1+H

Receptor

周囲のACE値の和 (外部)
(内部)

20

MEGADOCKのスコア関数

スコア関数

形状相補性

脱溶媒和
自由エネルギー

静電相互作用

１回の畳込み演算で３つの要素を同時に計算可能

21

ドッキング計算の性能100位以内の正解件数

good

Protein-Protein Docking Benchmark version 4.0 (bound set) を用いた性能比較
MEGADOCK

ZDOCK

160
120
80

40
0

FFTの回数

rPSC

+静電

+RDE

1

1

1

ZDOCK 2.1 ZDOCK 2.3 ZDOCK 3.0

従来のドッキング計算ツール(ZDOCK)と同程度のドッキング予測精度を実現

1

3

7

* ZDOCK 2.1…形状ZDOCK 2.3…形状+静電+溶媒和
ZDOCK 3.0…形状+静電+溶媒和

22評価実験－計算時間の比較
計算環境：Intel Xeon X5670 2.93 GHz (1コア使用)
測定対象：Docking Benchmark 4.0のドッキング計算にかかった総計算時間
MEGADOCK

ZDOCK

従来手法と同等精度を維持しつつ約9.8倍の高速化を達成

23

実際に出てくるもの
MEGADOCKの出した答えを可視化
緑：レセプタータンパク質，
マゼンタ：リガンドタンパク質の正しい位置
赤色の点：上位2000個の答えの重心位置
黄色の点：上位10個の答えの重心位置

タンパク質： PDB ID 1GCQ

24

MEGADOCK-K 講習会の概要• 開発の背景• 「京」をはじめとする高性能並列計算機上での実行を想定した並列化と性能評価• ドッキングスコア関数の開発• MEGADOCK-K実行の流れ• MEGADOCK-Kを応用したタンパク質間相互作用予測研究の例

25

References•

MEGADOCK評価関数（rPSC形状相補性項）– Ohue M, et al., MEGADOCK: An all-to-all protein-protein interaction prediction system using
tertiary structure data, Protein Pept Lett, 21(8): 766-778, 2014.

•

MEGADOCK評価関数（RDE脱溶媒和項）– Ohue M, et al., Improvement of the protein-protein docking prediction by introducing asimple hydrophobic interaction model: an application to interaction pathway analysis,
Lecture Notes in Comput Sci, 7632: 178-187, 2012.

•

MEGADOCK for Supercomputers (MEGADOCK-K / MEGADOCK 3.0)
– Matsuzaki Y, et al., MEGADOCK 3.0: A high-performance protein-protein interaction
prediction software using hybrid parallel computing for petascale supercomputing
environments, Source Code for Biol Med, 8(1): 18, 2013.

•

MEGADOCK for NVIDIA GPU Accelerators (MEGADOCK-GPU)– Shimoda T, et al., MEGADOCK-GPU: acceleration of protein-protein docking calculation on
GPUs, In Proc of ACM-BCB 2013, 884-890, 2013.

•

MEGADOCK for GPU supercomputers (MEGADOCK 4.0)
– Ohue M, et al., MEGADOCK 4.0: an ultra–high-performance protein–protein docking software
for heterogeneous supercomputers, Bioinformatics, 30(22): 3281-3283, 2014.

•

MEGADOCK for Intel Xeon Phi Accelerators– Shimoda T, et al., Protein-protein docking on hardware accelerators: comparison of GPU andMIC architectures, BMC Systems Biology. (in press)

26

MEGADOCKに関する参考資料• ホームページ
MEGADOCK 4.0 - Akiyama Lab.
http://www.bi.cs.titech.ac.jp/megadock/• MEGADOCKのチュートリアル
MEGADOCKでタンパク質ドッキングをやってみる – Qiita
http://qiita.com/tonets/items/e95eb937f224064e67a3• 右の絵を描く方法
decoy ligand重心の分布図を作る
http://goo.gl/p1AR20
27

?

休憩後：
• 「京」での実行例• 実問題への応用例

MEGADOCK-K 講習会の概要• 開発の背景• 「京」をはじめとする高性能並列計算機上での実行を想定した並列化と性能評価• ドッキングスコア関数の開発• MEGADOCK-K実行の流れ• MEGADOCK-Kを応用したタンパク質間相互作用予測研究の例

MEGADOCK-K
実行の流れ「京」での実行例（ジョブ実行の流れはSCLSと異なる）

実行の流れ1. ダウンロード
2. コンパイル
3. スレッド並列版の実行 (interactive job)
4. ハイブリッド並列版の実行
1.
2.
3.
4.

ジョブテーブルの作成
ジョブ投入スクリプトの作成
ジョブ実行
ジョブ実行結果確認

5. ドッキング実行結果
6. ポストドッキング解析
1.
2.
3.

複合体モデルの作成
高スコア複合体モデルの分布
相互作用ペア予測

1. ダウンロード
http://www.bi.cs.titech.ac.jp/megadock/k/

「京」
SCLS
(Fujitsu FX)FFTW 倍精度利用● FFTW3 が必要。「京」では /home/apps/fftw/ 以
下から利用可能。
● GPUやIntel用のバージョンもあり⇒http://www.bi.cs.titech.ac.jp/megadock/2. コンパイル● 環境変数の読みこみ$ source /home/system/Env_base● ダウンロードファイルの解凍$ tar xzf megadock-k-3.0.tgz● コンパイル$ cd megadock-k-3.0$ makeo MPI+OpenMP 版が作成されるomegadockdp

USE_MPI 変数を定義しないと単一ノードで動作するスレッド並列版が作成される


megadock● -Kfast を利用する場合オプションに注意(Makefile 参照)

3. スレッド並列版の実行 <1>(interactive job)

MEGADOCK• 必須のコマンドライン引数• -R [receptor PDBファイル]• -L [ligand PDBファイル]• 主なオプション• -N [出力するドッキングポーズ数]• -o [出力ファイル名]• -t [リガンド一回転あたりのポーズ数]

3. スレッド並列版の実行 <2>(interactive job)

MEGADOCK• Interactive job のリクエスト$ pjsub --interact --rsc-list "node=1" --rsc-list "nodemem=12Gi" --rsc-list "elapse=0:10:0" --sparam "waittime=3600"[INFO] PJM 0000 pjsub Job 2625504 submitted.
[INFO] PJM 0081 ..........connected.
[INFO] PJM 0082 pjsub Interactive job 2625504 started.

• 環境変数の設定• スレッド数$ export OMP_NUM_THREADS=8•「京」での実行に必要な環境変数設定$ source /work/system/Env_base
Env_base: K-1.2.0-15

3. スレッド並列版の実行 <3>(interactive job)•

MEGADOCK

Docking 実行 (例: receptor.pdb と ligand.pdb)$ ./megadock -R receptor.pdb -L ligand.pdb -N 2000 -t 3
#Using OpenMP parallelization: 8 threads.
#Number of output = 2000
#Set number of scores per one angle = 3#Receptor = receptor.pdb#Ligand= ligand.pdb#Output file = receptor-ligand.out(略)• Interactive job の終了$ exitexit[INFO] PJM 0083 pjsub Interactive job 262■■■■ completed.

3. スレッド並列版の実行 <4>(interactive job)•

MEGADOCK

Docking 結果確認
$ ls *.out
receptor-ligand.out• (例) receptor.pdb と ligand.pdb をドッキングするとreceptor-ligand.out という結果ファイルが生成される• -o オプションで他の出力ファイル名を指定可能

144

1.20
0.000000
0.000000
0.000000../DenV//3VWS_A.pdb
23.844501
56.637497
16.135000../H_sapiens//10GS_A.pdb
18.558500-0.606000
21.075001
0.523599
1.310100
1.4883079115
1334369.69
0.523599
0.961715
0.014085136
137
30
4259.43-3.141593
1.870545-2.976234
34
133
137
4205.360.785398
1.870545-2.976234
9125364177.86
0.523599
1.310100
1.4883079114
132
4170.33

4. ハイブリッド並列版の実行

MEGADOCK-DP• スレッド並列版と同様のドッキングタスクを多数実行する
場合にはハイブリッド並列版を用いる• 必須のコマンドライン引数• -tb [docking job table file]• 必要なファイル• ジョブテーブル (ドッキングジョブのリスト)• 「京」の計算ジョブを定義するスクリプト

4. ハイブリッド並列版の実行

MEGADOCK-DP

ジョブテーブルの作成 <1>(例) ヒトのタンパク質3万構造とDengue virus の4つのタンパク質間のドッキング
1. 各タンパク質群の構造ファイルリストを作成
12GS_B.pdb
121P_A.pdb::
human.txt(ヒト pdb リスト)

3VWS_A.pdb
3VWS_B.pdb::
DenV.txt(Dengue virus pdb リスト)

4. ハイブリッド並列版の実行

MEGADOCK-DP

ジョブテーブルの作成 <2>
2. 2つのファイルにある .pdb の全くみあわせを
ジョブテーブルに出力(ヘッダ)
human.txt(ヒト pdb リスト)
Human1
Human2
Human3:

DenV.txt(Dengue virus pdb リスト)
Dengue1
Dengue2
Dengue3:(ドッキングジョブリスト)
Human1
Dengue1 H1D1.out
Human1
Dengue2 H1D2.out
Human1
Dengue3 H1D3.out::
Human100 Dengue1 H100D1.out
Human100 Dengue2 H100D1.out:

4. ハイブリッド並列版の実行

MEGADOCK-DP

ジョブテーブルの作成 <3>• テーブルヘッダ例##megadock のオプションと続くデータの#####カラムの対応を定義##
TITLE=Denv-Human Docking
PARAM=-R $1 -L $2 -o $3• ドッキングジョブリスト
• ヘッダのPARAMに指定した順にタブ区切リで記載• 例../rec.pdb../lig.pdb../out/rec-lig.out

4. ハイブリッド並列版の実行

MEGADOCK-DP

ジョブテーブルの作成 <4>• ドッキングジョブリスト•••MEGADCOK-DPはジョブテーブルの上から順番に
ワーカーノードにドッキング計算を割りふる
FFTサイズの大きいものから並べるとよい
サイズを調べてテーブルを作成するスクリプトなどを用意するとよい<例>$ head table.list
TITLE=megadock docking list
PARAM=-R $1 -L $2 -o $3../Denv/3VWS_A.pdb../H_sapiens/134L_A.pdb../Denv/3VWS_A.pdb../H_sapiens/133L_A.pdb../Denv/3VWS_A.pdb../H_sapiens/12GS_B.pdb../Denv/3VWS_A.pdb../H_sapiens/12GS_A.pdb../Denv/3VWS_A.pdb../H_sapiens/12CA_A.pdb../Denv/3VWS_A.pdb../H_sapiens/121P_A.pdb../Denv/3VWS_A.pdb../H_sapiens/11GS_B.pdb../Denv/3VWS_A.pdb../H_sapiens/11GS_A.pdb../out/3VWS_A/3VWS_A-134L_A.out../out/3VWS_A/3VWS_A-133L_A.out../out/3VWS_A/3VWS_A-12GS_B.out../out/3VWS_A/3VWS_A-12GS_A.out../out/3VWS_A/3VWS_A-12CA_A.out../out/3VWS_A/3VWS_A-121P_A.out../out/3VWS_A/3VWS_A-11GS_B.out../out/3VWS_A/3VWS_A-11GS_A.out

4. ハイブリッド並列版の実行
ジョブ投入スクリプトの作成 <1>

ジョブスクリプトの構成● ジョブマネージャ向けの記述○ ジョブの属性○ 計算ノードへのファイル転送（Stage-in, Stage-out）の指定● 計算ノードでの前処理● megadockdp の実行● 計算ノードでの後処理

MEGADOCK-DP

4. ハイブリッド並列版の実行
ジョブ投入スクリプトの作成 <2>

MEGADOCK-DP

ジョブマネージャ向けの記述部分#!/bin/bash###Job の属性####PJM --rsc-list "node=128"#PJM --rsc-list "elapse=1:00:00"#PJM --rsc-list "rscgrp=small"#PJM --gname "hp120■■■"#PJM --mpi "use-rankdir"#PJM --mpi "assign-online-node"

●
●
●
●

←確保するノード数←実行時間の上限←リソースグループ←実行者のグループ←Rank ディレクトリを使用する指定←稼動中ノードのみ使用

ジョブマネージャ向けの記述
計算ノードでの前処理
megadockdp の実行
計算ノードでの後処理###計算ノードへのファイル転送指定(stgin/stgout): プログラム、入力、出力データ####PJM --stg-transfiles all#PJM --stgin "rank=0 /data/hp120■■■/k0■■■■/megadock/megadockdp 0:../megadockdp"#PJM --stgin "rank=0 human.tgz 0:../human.tgz"#PJM --stgin-dir "rank=0 /data/hp120■■■/k0■■■■/PDB/DenV/ 0:../DenV/"#PJM --stgin "rank=0 ./table.list %r:./table.list"#PJM --stgin "rank=0 ./pdblist.txt %r:./pdblist.txt"#PJM --stgout "rank=0 ../out/*.bz2 /data/hp120■■■/k0■■■■/job%j/ stgout=all"

4. ハイブリッド並列版の実行
ジョブ投入スクリプトの作成 <3>

MEGADOCK-DP

計算ノードでの前処理部分###環境変数の読み込み###. /work/system/Env_base###ジョブテーブル・実行ファイルの指定###### (stg-in したもの) ###TABLE=table.list
PROGRAM_NAME=megadockdp
OUT_PATH=../out###スレッド並列数の指定###
export OMP_NUM_THREADS=8

●
●
●
●

ジョブマネージャ向けの記述
計算ノードでの前処理
megadockdpの実行
計算ノードでの後処理###結果格納ディレクトリの作成###
for i in `cat pdblist.txt`;
domkdir -p $OUT_PATH/$i
done###stg-in したファイルの解凍###
pushd ../
tar xzf human.tgz
popd

4. ハイブリッド並列版の実行

MEGADOCK-DP

ジョブ投入スクリプトの作成 <4>アプリケーション実行・後処理部分●●●●

ジョブマネージャ向けの記述
計算ノードでの前処理
megadockdpの実行
計算ノードでの後処理###megadockdp の実行###
mpiexec ../$PROGRAM_NAME -rt 0 -tb $TABLE -t 3 -N 2000###実行終了後、保存された出力ファイルを圧縮###
pushd ../out
for i in */; do tar cjf ${i/¥//.tar.bz2} $i; fi; done
popd

4. ハイブリッド並列版の実行
ジョブ実行

MEGADOCK-DP

pjsub コマンドを使ってジョブを投入する$ pjstgchk run.sh
0 error(s).
14 files (1,160,673,091 bytes) will betransferred for stage-in.

$ pjsub run.sh[INFO] PJM 0000 pjsub Job 262■■■■ submitted.

$ pjstat(実行状況の確認)

4. ハイブリッド並列版の実行
ジョブ実行結果確認

MEGADOCK-DP• Job 実行結果ファイル例 (スクリプト名.[eios]job番号 ファイル)• run.sh.e262■■■■ : 標準エラー出力• run.sh.i262■■■■ : ジョブ統計情報• run.sh.o262■■■■ : 標準出力
• run.sh.s262■■■■ : ステージング情報• Stage out 結果を確認$ ls /data/[Project ID]/[User ID]/[Job ID]
3VWS_A.tar.bz2 ....
$ tar tjf/data/[Project ID]/[User ID]/[Job ID]/3VWS_A.tar.bz2
3VWS_A/
3VWS_A/3VWS_A-121P_A.out …...

MEGADOCK-DP

5. ドッキング計算結果

MEGADOCK＞＞結果ファイル例
144

1.20

FFT size

3VWS_A-10GS_A.out

Grid size [angstrom]

0.000000

0.000000

0.000000

初期位置からの回転 (x,y,z 方向)../DenV//3VWS_A.pdb

23.844501

Receptor PDB file../H_sapiens//10GS_A.pdb
Ligand PDB file

0.523599

1.310100

56.637497

16.135000

Receptor PDB 初期位置の中心座標18.558500-0.606000

21.075001

Ligand PDB 初期位置の中心座標

1.488307

9

115

133

4369.69

予測複合体におけるLigandの初期位置からの 回
転角 (オイラー角) / Receptor は初期位置

Ligandの初期位置からの平行移動 (グリッド数)

0.523599-3.141593
0.785398
0.523599

136 137 30 4259.43
34
133 137 4205.36
9125 36 4177.86
9
114 132 4170.33

0.961715
1.870545
1.870545
1.3101000.014085-2.976234-2.976234
1.488307

予測複合体モデル(スコア降順 / 上位N点)

ドッキングスコアよくあるつまづき● リソースグループを間違える● 実行時間内にジョブが終わらない● 必要なファイルのStage-inを忘れる● Stage-in したファイルと実際にプログラムが読み込もうとするファイルが違う● 結果ファイルの Stage-out を忘れる
● 結果ファイルを保存するディレクトリがない● Stage-in/out 指定したファイルが存在しないopjstgchk run.sh などで確認する

6. ポストドッキング解析
1. 複合体モデルの作成例

MEGADOCK-DP
MEGADOCK$ ./decoygen lig.1.pdb ligand.pdb docking.out 1
ドッキングスコア1位の情報をもとにligand pdb に回転・平行移動を加え
lig.1(順位).pdb を生成$ pymol receptor.pdb lig.1.pdb
PDB のビューアを用いて予測複合体を見る
Receptor (sphere 表示) に対して Ligand の複数の結合位置候補を示した例

6. ポストドッキング解析
2. 高スコア複合体モデルの分布• 正しい複合体構造を得るには高いスコアの複合体、
モデル2,000程度を見るのが一般的• 高スコアモデルの分布から情報を得られないか• クラスタリングを用いたPPI予測• 相互作用プロファイル解析• リドッキング6. ポストドッキング解析
3. ドッキング結果からPPI評価値を計算し相互作用ペアを予測

MEGADOCK-K 講習会の概要• 開発の背景• 「京」をはじめとする高性能並列計算機上での実行を想定した並列化と性能評価• ドッキングスコア関数の開発• MEGADOCK-K実行の流れ• MEGADOCK-Kを応用したタンパク質間相互作用予測研究の例

最初のアイディア：高スコア構造のクラスタリングによる相互作用対検出
ドッキング予測

クラスタリング

相互作用対検出?

• 類似した構造をまとめ候補を絞り込む• 高スコア構造の分布を調べる

タンパク質群から相互作用対検出高いスコアの候補が多く集まるタンパク質対⇒相互作用しやすい組み合わせ？
2

クラスタリングを用いた相互作用予測の流れ• ドッキングスコア上位2,000モデルを得る• 三次元座標上の距離をもとにクラスタリング

Receptor

Ligand• C’ のクラスタのうち代表モデルのスコアを比較• 最上位のモデルのスコア（正規化）を親和性評価値 E とする• E が閾値以上のペアを相互作用ありと判定
Matsuzaki , et al., J Bioinform Comput Biol, 2009.

Number of data

• クラスタ内のスコア最上位のモデルを代表
C i : siとしスコアを記録• 各クラス他のメンバー数 mi が閾値m* より多いクラスタ群 C’ を選択

𝑪𝑪𝟏𝟏

𝑺𝑺𝟐𝟐

𝑪𝑪𝟐𝟐

𝑪𝑪′

𝑺𝑺𝟏𝟏

(Normalized
docking score)cluster3

リランキングをもとにした相互作用予測=>現在の MEGADOCKではこちらを利用
Reranking

S1

ZR1

S2

ZR2

・
・
・

S3

Ohue M, et al., Protein Pept Lett, 2014.

・・・

S6,000・・・Docking
calculation(ZRANK, Pierce, Proteins, 2007)

ZR3,273

Mean of S
S.D. of Sμσ

タンパク質間相互作用予測
実験の概要• ベンチマーク• 動作テスト用• 一般的なドッキング問題の性能評価のために構成されたデータセット• 原則として非冗長かつ多くのファミリーを網羅• 実問題応用• 細菌走化性系• ヒトアポトーシス系• Non-small cell lung cancer パスウェイと薬剤応答タンパク質群ベンチマークデータ• ZLAB Benchmark 2.0 （現在は4.0）
ドッキング予測のベンチマークとして提案されたデータセット（PDBデータ，84複合体）• 半自動的に構築された• 予測の難しさによる分類• Rigid-body• Medium• Difficult

64
13
8

• この中から44のモノマーペア複合体構造を利用• Rigid-body• Medium• Difficult

34
64

Mintseris J, Wiehe K, Pierce B, Anderson R, Chen R, Janin J, Weng Z (2005),
Protein-Protein Docking Benchmark 2.0: an update, Proteins60(2), 214-216.
6

ベンチマークデータへの適用によるタンパク質間相互作用予測の検証
PPI

L1

L2

L3

・・・ L44

1

R1

0.8

・・・

R3
No
PPI

R44

TP rateR2

0.6

Trypsinogen protein
and trypsin inhibitor(PDB id : 1CGI)

0.4
0.2

MEGADOCK
randomPredicted docking pose
Crystal structure0044x44=1936 通りのドッキングによる相互作用ペア予測結果（対角線上が結晶構造の複合体)

F-measure : 0.44
Matsuzaki Y, et al., J Bioinform Comput Biol, 2009.
Ohue M, et al., Protein Pept Lett, in press.

0.2

0.4

0.6

FP rate0.8

β-actin and profilin(PDB id : 2BTF)

1

一般的なベンチマークデータのサブセット(Protein-protein docking benchmark 2.0,
Mintseris et al, Proteins, 2005 より
モノマーペアを選択) にMEGADOCKによるPPI予測を適用したところ、ランダムより良い予測精度を得た。

大腸菌の走化性• 栄養状態などがよい環境に移動するためのシグナル伝達システム• 飢餓になると発現• 二つのシステム的性質• 信号増幅• 信号に対する完全順応性が信号物質の量に対してロバスト• シグナル伝達研究のモデルシステムのひとつ• 原核生物のシグナル伝達のほとんどを構成する Two-component system (TCS)• タンパク質の量や反応機構、速度定数など実験値がそろっている• 経験した濃度を受容体の状態で記憶する原始的な学習機構

走化性系データセット構築
KEGG pathway

Structural data
（PDB）
Link DB
UniProt•対象とする構造データの選択基準•X線結晶構造解析のデータ•解像度 < 3.25Å•アミノ酸残基数 > 30
•合成されたものは対象外•Mutant は除外
9

ベンチマークデータの構築基準に準拠

走化性データセット内容• 13種のタンパク質について合計103のデータ
同一タンパク質について複数の構造データが有る場合は全て利用• E. coli
44data• T. maritima
26data• S. typhimurium 33data• データ数はCheA,CheYに偏っていた• T. maritima は同一ラボによるデータが多く偏りも小さい
10

細菌走化性パスウェイへの応用結果
CheY
Asp

：True Positive：False Negative：False Positive

13 proteins(101 structures)

F-measure : 0.49
小規模な生物系での検証においても、既存知識に照合して良い精度で予測を得られた。

CheC
CheD
現時点では知られていないがドッキングスコアの高い相互作用(CheY-CheD) について、その先の三量体予測を試みた。

Matsuzaki, et al., J Bioinform Comput Biol, 2009.

ドッキングスコア関数によって予測される相互作用が異なる

Matsuzaki, et al., Protein Pept Lett, 2014.

ヒトアポトーシスパスウェイへの応用結果
57 proteins(158 structures)Ozbabacan et al, 2012hsa04210F-measure : 0.28
タンパク質立体構造以外に事前知識を用いないにもかかわらず、テンプレート
ベースの探索 (F-measure 0.30,
Ozbabacan et al., J Struct Biol, 2012) に劣らない精度を得た。

Interacting

No Interaction

Positive

88

364

Negative

961105

Prediction

True Positive
False Positive
False Negative

Ohue, Matsuzaki, et al.,BMC Proceedings, 2013.

肺がん薬関連タンパク質間相互作用の探索肺がん薬 Gefitinib に関連すると推定されたタンパク質 (東京大学医科学研究所
宮野研究室提供)

肺がんに関連の深い
EGFR シグナル伝達系のタンパク質
44 proteins（497 structures)

2,000 x 2,000 =
400万件のドッキング

294 proteins（1424 structures)#TP / (#TP+#FP)

新規PPIの発見を目指す• 35の未知相互作用候補を予測済• ポストドッキング解析によりさらに検討中• SiGN-BN （宮野研究室） により「京」上で推定された、がん関連遺伝子ネットワーク
256件と照合し、統計的な見地から7件のISLiMソフトウェア研究開発報告会
検証実験候補を選定• 受託解析により実験

閾値 (E*)

相互作用未知タンパク質ペアの親和性評価• 表面プラズモン共鳴法による親和性評価を受託解析で依頼• Reference Biolabs Inc.,
Korea• Device: Reichert SR7500DC system• 7ペアの候補を提出し6ペアについて解離定数が測定された
Reference Biolobs Inc.

[解析中] ウィルスーヒトタンパク質間の新規相互作用探索
デング熱ウィルスの主要な酵素

タンパク質名Protease
Methyltransferase
Polymerase
Helicase4 × 30,544 = 122,176 のヒトのタンパク質群

ヒトのタンパク質をPDBから収集し下記の基準で選択: >25 residues
 X-ray resolution better than 3.25 Å No mutation

タンパク質数 (UniProt IDs)

3,353

収集した構造数(PDB-chains)

30,544

ドッキングを実行し28の新規相互作用候補を得た

2013年6月15日現在

今後の展開• タンパク質の柔軟性を考慮するためのアンサンブルドッキング• ドッキング結果の分布とタンパク質間相互作用の種類との関連を解析• PDB全体を対象にしたドッキングデータベースの構築

Ensemble docking
Protein B
Match

B1
B2

関連研究
• バイオインフォマティクス分野でも構造データの利用が試みられ始めている• Hue ら, 2010
• 機械学習で構造データと既知PPIの関係を学習し、構造データからPPIネットワークを予測• 相互作用表面のテンプレートを利用したタンパク質間相互作用予測• Ozbabacanら, 2012 (PRISM)• 剛体ドッキングを大規模に応用する例も増えている• Mosca ら, 2009
• 酵母既知PPIを対象としたリジッドドッキングによる網羅的複合体予測• 約6,000件の計算• 構造未知のタンパク質についてはホモロジーモデリングで構造予測してからドッキング• Kastritis ら, 2010
• ドッキングスコアと親和性の関連を議論• Wassら, 2011
• ネイティブな相互作用ペアと相互作用不明なペアのドッキングスコア分布は異なる

References(Papers contributed by MEGADOCK group)•

Ohue M, Shimoda T, Suzuki S, Matsuzaki Y, Ishida T, Akiyama Y, MEGADOCK 4.0: an ultra–high-performance protein–protein docking software for heterogeneous supercomputers., Bioinformatics, 30:3281-3283, 2014..

•

Matsuzaki Y, Ohue M, Uchikoga N, Akiyama Y, Protein-protein interaction network prediction by using rigid-body docking tools:
application to bacterial chemotaxis., Protein and Peptide Letters, 21:790-798, 2014.

•

Ohue M, Matsuzaki Y, Uchikoga N, Ishida T, Akiyama Y, MEGADOCK: An all-to-all protein-protein interaction prediction systemusing tertiary structure data., Protein and Peptide Letters, 21:766-778, 2014.

•

Matsuzaki Y, Uchikoga N, Ohue M, Shimoda T, Sato T, Ishida T, Akiyama Y, MEGADOCK3.0: A high-performance protein-protein
interaction prediction software using hybrid parallel computing for petascale supercomputing environments., Source Code for
Biology and Medicine, 8:18, 2013.

•

Uchikoga N, Matsuzaki Y, Ohue M, Hirokawa T, Akiyama Y, Improved post-processing of protein-protein docking data using
profiles of interaction fingerprints., PLoS ONE, 8:e69365, 2013.

•

Ohue M, Matsuzaki Y, Shimoda T, Ishida T, Akiyama Y, Highly precise protein-protein interaction prediction based on•

Ohue M, Matsuzaki Y, Ishida T, Akiyama Y, Improvement of the protein-protein docking prediction by introducing a simple
hydrophobic interaction model: an application to interaction pathway analysis., Lecture Note in Bioinformatics, 7632:178-187,
2012.

•

Ohue M, Matsuzaki Y, Akiyama Y, Docking-calculation-based method for predicting protein-RNA interactions., Genome
Informatics, 25:25-39, 2011.

•

Fleishman SJ, et al., Community-wide assessment of protein-interface modeling suggests improvements to design
methodology., Journal of Molecular Biology, 414:289-302, 2011.

•

Uchikoga N, Hirokawa T, Analysis of protein-protein docking decoys using interaction fingerprints: application to thereconstruction of CaM-ligand complexes., BMC Bioinformatics, 11:236, 2010.

•

Ohue M, Matsuzaki Y, Matsuzaki Y, Sato T, Akiyama Y, MEGADOCK: an all-to-all protein-protein interaction prediction systemusing tertiary structure data and its application to systems biology study., IPSJ Transactions on Mathematical Modeling and Its
Applications, 3: 91-106, 2010.

•

Matsuzaki Y, Matsuzaki Y, Sato T, Akiyama Y, In silico screening of protein-protein interactions with all-to-all rigid docking andclustering: an application to pathway analysis., Journal of Bioinformatics and Computational Biology, 7:991-1012, 2009.

consensus between template-based and de novo docking methods., BMC Proceedings, 7(Suppl. 7):S6, 2013.

19