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

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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（PDB,UniProt など）

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。

目標
本研究では、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も対応できる予測ツールの生成が可能となる。

複数のデータベースを統合検索

wwPDB
/ RDF

PDBligand

特徴抽出（残基ごとに特徴ベクトルに変換）

学習

LinkDB

GlycomeDB

予測

サポートベクターマシンでの例

機械学習

リガンド結合残基を予測…SERDFLALDLGGT…
リガンド結合部位データベースからのデータセット生成のワークフローと、機械学習のワークフローをパイプライン化。統一的なフレームワークで、利用者の目的にあった精度の高いリガンド結合部位予測ツールを、最新のデータを統合することにより、自動的に生成するシステムを構築する。

当初計画

10月

• 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開発

11月• データセット生成ワークフローの開発

9 ～ 11月の活動報告• データセット生成ワークフローの構築• リガンド結合残基データベースの開発• EBI-SIFTSの残基番号情報をRDF化• リガンド間共有結合情報のRDF化（現在開発中）• データセット生成ワークフロー試作版の作成• 予測モデル生成ワークフロー試作版の作成• データセット生成ワークフローと予測ツール生成ワークフローの結合試験• 予測ツール登録リポジトリを公開基盤データベースの構築
既存の問題点• PDB中の全タンパク質リガンド間原子間距離を網羅したデータベース(PLBSP)にデータ問い合わせを行ったが、データ取得が非常に遅かった。
• PDB中の残基番号とFastaファイル上のアミノ酸位置を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• 5Å以内に存在するPDBファイル中の残基とリガンドの関係を記述した軽量なデータベースの構築した。
• UniProtとPDBの残基の対応関係を人手でキュレーションした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（次スライド）。

リガンド間共有結合情報のRDF化

2

１
GLC
48

ASN
4

NAG
66
GLC
121

GLC
49
MAN83

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
OpenBabel を用いて、PDBファイルからinchikey など構造式情報に変換。

基盤データベースのデータスキーマ
wwPDB/ RDF

Inchikey URI

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

開発中

現状では、PDB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。

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• PLBSP-Residue• UniProt URI を取得

タンパク質のアミノ酸配列の取得• UniProt のSPARQL
Endpoint• アミノ酸配列を取得• CD-HIT

配列冗長性の除去

リガンド結合残基の取得• 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

予測ツールの生成パイプラインの流れ

12

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。
パラメーター探索は遺伝的アルゴリズムを用いる。

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結合試験■グルコース結合タンパク質（手動, AUC = 0.740）■グルコース結合タンパク質（自動, AUC = 0.721）■マンノース結合タンパク質（手動, AUC = 0.593）■マンノース結合タンパク質（自動, AUC = 0.602）

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 : 3

動作テストも兼ねて、グルコース結合タンパク質とマンノース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通しで実行することで結合部位予測ツール生成を行った。

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、
http://utprot.net:8080/workflow/list_publishedから今回の試作版ワークフローが利用できる。

UTProt Galaxy の利用（1）

http://utprot.net:8080/workflow/list_publishedhttp://utprot.net:8080/u/masaki/w/predict-ligand-binding-residue

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。

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。

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。

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。

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ます。

UTProt Galaxy の利用（6）

現状では、タンパク質名、残基番号、結合部位予測（1 ならば結合部位と予測）、decision value (結合残基らしさのスコア) のテキストの形で結果が返ってくる。

予測ツール登録リポジトリ生成された予測ツールはCKANを使って構築した予測ツールデータポータ
ルに登録することで、他ユーザーと共有してもらうことを検討している。
ユーザーは自分の予測ツールにコメントやタグをつけることで、第三者からでも検索が容易となる。

今後の予定• 基盤データベースの整備を進める（リガンドの共有結合情報、UniProtとPDBの残基マッピングを進める）• SVMのパラメーター探索方法について、複数のデータセットを用いて、より良い最適化手法を探す• データや予測結果の可視化方法を考える• 実際の応用事例を蓄積する