2013.11.29
統合データ解析トライアル・中間激励会

共起関係解析によるタンパク質の機能モジュール探索法の開発
九州工業大学・情報工・生命情報藤井聡

1© 2013藤井 聡（九州工業大学）licensed under CC表示2.1日本

背景
疾病関連遺伝子ドメイン・モチーフ

ドラッグターゲット

Gefitinib

T/G
LUNG
CANCEROMIMNHGRI GWAS Catalog
Human Variation DB
etc...

PROSITE
Pfam
InterPro
CATH
SCOP
etc..

EGFR

CYP2D6ABCG2DrugBank
PubChem
KEGG DRUG
etc..

etc..
2

EGFR tyrosine kinase domainの結晶構造
LEU858ARG, NONSMALL CELLLUNG CANCER (OMIM)PROTEIN_KINASE_ATP(PROSITE)

機能モジュール：
3次元構造中で近傍に存在しており関係性が高い。
PROTEIN_KINASE_TYR(PROSITE)

3目的• 非常に多くのゲノム・プロテオームに関する情報の集積体（データベース）が構築されている。
• 疾病関連遺伝子やタンパク質の機能を示すドメインやモチーフ、薬剤などの相互作用部位を現すリガンド相互作用、タンパク質-タンパク質相互作用などが挙げられる。
• しかし、単独では価値を理解することが難しいものも多い。

疾病情報やドメインなどの機能情報同士の間に浮かび上がる共起関係に注目し、構造と機能の有機的な結び付きを現す機能モジュールを探索する手法を開発することを目的とする。
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方法• 研究項目として、検出するターゲットはPROSITE, Pfamから得ることのできる機能ドメインと機能モチーフに対象を絞る。
• 共起関係は１対１の関係に絞って解析手法を確立する。
1. データの取得と生成、データの整形
2. 共起関係の解析手法の確立
3. データベース作成ならび検索サイトの作成• 最終的にその得られた共起関係のリストを、空間的な距離やその出現数、統計的な有意性を含めてデータベースとして公開するまでを第1目標とする。
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研究開発の主なスケジュール
研究開発項目

平成２５年
１０月

平成２５年
１１月

平成２５年
１２月

平成２６年
１月

1. データの取得と生成、データの整形
2. 共起関係の解析手法の開発
3. データベース作成ならび検索サイトの作成

6データの取得と生成、データの整形タンパク質の3次元構造データ• PDBjより全PDB構造を取得する。

ドメイン・モチーフの情報• タンパク質に存在するドメイン・モチーフの情報はPROSITEから得る。
• ドメイン・モチーフの位置についての情報が存在しないので、タンパク質配列に対してPROSITEのps_scanにより配列に対して予測計算を行い求める。
• Pfamのドメイン情報も進行状況次第で取り入れる。

タンパク質構造の冗長化• タンパク質の構造は同じタンパク質から複数得られていたり、タンパク質の一部分のみの構造が得られていたりしているので冗長化を行う必要がある。
• すでに前研究でUniprotを利用しタンパク質構造情報の冗長化は行っているので、それをドメイン・モチーフにも適応させる。
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データの取得と生成、データの整形タンパク質の3次元構造データ• PDBjより全PDB構造を取得する。

ドメイン・モチーフの情報• タンパク質に存在するドメイン・モチーフの情報はPROSITEから得る。
• ドメイン・モチーフの位置についての情報が存在しないので、タンパク質配列に対してPROSITEのps_scanにより配列に対して予測計算を行い求める。
• Pfamのドメイン情報も進行状況次第で取り入れる。

タンパク質構造の冗長化• タンパク質の構造は同じタンパク質から複数得られていたり、タン問題点：モチーフの位置が微妙にずれることがある。
パク質の一部分のみの構造が得られていたりしているので冗長⇒PDB chainをタンパク質配列にBlast等でアライメント化を行う必要がある。
して位置を定める必要あり。
• すでに前研究でUniprotを利用しタンパク質構造情報の冗長化は行っているので、それをドメイン・モチーフにも適応させる。
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共起関係の検出① タンパク質構造中で近傍に存在する共起関係の検出② タンパク質全体で高頻度に見られる共起関係の検出
EGFR
FYN
NTRK1
・・・

③ ①＋②両方の条件に合致する共起関係の検出
9結果：
2つのモチーフ同士の距離
Uniprot.
ID_A

PDB.chain.ID_A

Prosite_AStart_A

End_B

Uniprot.
ID_B

PDB.chain.ID_B

Prosite_B

Start_B

End_B

Cα.dist(min)

Cα.dist(ave.)

P093262edoA

PS00001

2528

P093262edoA

PS00006

2932

3.804

10.017

P154243i61APS00008

560

565

P15424

3i61APS51194

355

512

9.029

27.395

P635773p32A

PS00005

3537

P635773p32A

PS00006

31

34

3.838

7.817

P38501

3h4fA

PS00006

58P38501

3h4fB

PS00008

225

230

35.96339.736

Q9X2733azrBPS00008

252

257

Q9X2733azrBPS00008

293

298

8.404

16.302

Prosite モチーフ数:

2,006

総PDBchain数:

221,581

総タンパク質数:

28,865

モチーフHit数:

3,163,170

モチーフ組み合わせ数:

146,673,695

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モチーフ間のCα最短距離の分布11共起関係の検出法
モチーフAとモチーフBの潜在Siteの組み合わせ総数(TA,B)
モチーフAとモチーフBの共起数(NA,B)

HitしたモチーフAとモチー
フBの潜在Siteの組み合わせ数(NA)HitしたモチーフBとモチー
フAの潜在Siteの組み合わせ数(NB)[i]というPDB構造のchain [j ]におけるモチーフAの潜在Site数(SA,i,j)

𝐿𝑖,𝑗 − 𝑚𝐴 + 1,0,𝐿𝑖,𝑗 ≥ 𝑚𝐴
𝐿𝑖,𝑗 < 𝑚𝐴

𝐴𝐴𝐴 𝑃𝑃𝑃𝑃 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐

𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑆𝐴,𝑖,𝑗 = �Li,j : [i]というPDB構造のchain [j ]の配列長
mA :モチーフAの長さ

𝑇𝐴,𝐵 =𝑁𝐴 =
𝑁𝐵 =� ( � 𝑆𝐴,𝑖,𝑗 × � 𝑆𝐵,𝑖,𝑗 )𝑗𝑖𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 ℎ𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑃𝐷𝐷𝐷�� 𝑆𝐵,𝑖,𝑗�� 𝑆𝐴,𝑖,𝑗𝑖𝑗𝑗

𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 ℎ𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐
𝑃𝐷𝐷𝐷𝑖𝑗12

結果：
共起関係のenrichment
NA,B

2362

NA8917230

NB

47346591929148880

00PS00783_PS01106

77965236

32960094485660482

00PS00006_PS51388

396

1.27E+09

17486

85477197004

9.99E-16

3.55E-15

PS00163_PS50310

16395938

1511892

1.00611E+11

0.000159

0.000356

PS00008_PS01194

5827

1.54E+09364364

97893945372

0.073852

0.130755

PS00585_PS01073

161167431096691321151148

0.615961

0.922663

PS00008_PS50031

21

1.25E+09

2252

79521254315

0.993606

1PS00008_PS50810

48

1.14E+09

5461

73018045354

0.999994

1Motif_combination
PS00115_PS51133*p-valueは超幾何分布により算出
𝑁𝐴,𝐵

𝑃(𝑋 = 𝑘) = 1 − �𝑘

𝑁𝐵𝑘

FDRはBH法により計算

𝑇𝐴,𝐵 − 𝑁𝐵
𝑁𝐴 − 𝑘𝑇𝐴,𝐵𝑁𝐴TA,B

p-value

FDR

FDR < 0.05: 12,867entries13距離と共起のEnrichmentの両方での• 共起のEnrichmentにおける有意性が FDR< 0.05である。
• 含まれているモチーフ同士のCα最短距離がすべて3.5 - 6.0 Å内にある。
上の2つの条件に合うモチーフの共起のみにしぼった。
Motif combination
PS00621_PS50240
PS00135_PS00286
PS50883_PS50925
PS51096_PS51480
PS00623_PS00626
PS00135_PS51390
PS00029_PS00367
PS00107_PS00221
PS00299_PS50002
PS50240_PS51004

NA,B

31720
452
7
52
1NA

19265
86034623706
6010315875237584266903359325
30038755998

NB

978872
3720
31138
4242
141064
1426
17903
51156
16010673610

TA,B

p-valueFDR

N(3.5 - 6.0 Å)

8.82E+1000
9.73E+10006.01E+1000
3.91E+1000
9.63E+10 1.45E-08 4.01E-08
8.92E+10 2.87E-07 7.50E-07
9.67E+10 0.00022 0.000489
9.8E+10 0.009238 0.018139
8.62E+10 0.019142 0.036359
1.91E+10 0.020202 0.0383

317204527521181 entries14実例：PS00029_PS00367の共起関係
PS00367: (A: 268-279)
Biopterin-dependent aromatic amino acidhydroxylases signature

P17752

P04177

P70080Tryptophan 5-hydroxylase 1(Human)
3hf6A
1mlwA
3hf8A
3hfbA
Tyrosine 3-monooxygenase(Rat)
1tohA
2tohA
Tryptophan 5-hydroxylase 1(Chicken)
3e2tA

PS00029: (A: 320-341)
Leucine zipper pattern
PDBID:3HF6 (human tryptophan hydroxylase type 1 )

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実例：
PS00286_PS00135の共起関係
PS00135: (E: 189-200)
Serine proteases, trypsin family,
serine active site

PS00286: (I: 503-522)
Squash family of serine
protease inhibitors signature

PDBID:2STA(SALMON TRYPSIN IN COMPLEX WITHSQUASH SEED INHIBITOR)

P01074

2staI

P35031

2staE

P01074

1ppeI

P00760

1ppeE

P102932btcI

P007602btcE

P120711h9iIP00761

1h9iEP10295

1f2sI

P00760

1f2sE

P10293

2stbI

P35031

2stbE

P307091mctI

P00761

1mctA

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まとめ
• 現状はスケジュールどおりに進行している。課題は残っているが、共起関係の検出を一通り行った。
• タンパク質の冗長化が現状ではうまく行えていない。Blastを行い冗長化を行う必要がある。
• モチーフ同士の距離の関係では、相互作用しているかのようなピークが見られた。
• 共起関係のenrichmentによっても絞ることができた。
• 距離の関係と、Enrichmentの両方を使って絞り込むと、重要そうな共起関係が検出できていた。

• 今後は、残っている課題を解決して、出力をデータベースにまとめ検索サイトを作成する。
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