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2016年度「バイオインフォマティクス」
講義予定表
1. 配列アライメント（五斗）
2. データベースサーチ（五斗）
3. 機能・構造予測（五斗）
4. 配列モチーフ・隠れマルコフモデル（五斗）
5. アセンブリとマッピング（Blanc-Mathieu）
6. 分子進化（緒方）7. 分子系統解析（緒方）8. 分子系統解析【演習】（Blanc-Mathieu）
9. 遺伝子予測（緒方）
10. 機能アノテーション・比較ゲノム（緒方）11. システムズバイオロジー（五斗）
12. メタゲノム解析（緒方）13. メタゲノム解析（緒方）http://goto.kuicr.kyoto-u.ac.jp/lecture/bioinfo.html

1配列からの機能・構造予測
塩基配列

アミノ酸配列タンパク質立体構造

二次構造予測ホモロジー検索 モチーフ検索

ホモロジーに基づく予測�

局在予測

ホモロジーに基づかない予測�
タンパク質の機能予測
2

構造・機能予測ー

本日のトピック

1. タンパク質の二次構造予測
2. タンパク質の局在予測
3. その他（発展）lタンパク質の立体構造予測l

RNA二次構造予測

3

タンパク質の二次構造
立体構造中に部分的に存在する主鎖の規則構造
αヘリックスn βシートn コイル・ループnC=O と N-H の水素結合が安定化に寄与

αヘリックスβシート

http://mikilab.doshisha.ac.jp/dia/research/person/yoneda/research/2002̲5̲29/protein/01-protein.htm

4タンパク質の二次構造予測
アミノ酸配列上の各残基にヘリックス、シート、コイル（へリックス、シート以外）のどれかを割り当てる手法
なぜ二次構造予測をするのか？
立体構造の構成要素となっている。
膜貫通領域など、それ自身が構造・機能と直接関係している場合もある。
配列のホモロジーがない場合でも、類似構造を取る場合がある。

5

タンパク質の二次構造予測〜方法〜

ウィンドウサーチn 既知の立体構造を元に、各アミノ酸残基が二次構造の要素（ヘリックス，シート，コイル）に現れる頻度を調べて統計解析n Chou-Fasman, GOR (Garnier, Osguthorpe, andRobson) 法など
マルチプルアライメントとニューラルネットを用いる手法が主流
n PHD, PSIPRED, Jpred
サポートベクターマシン、決定木を用いたものもある
予測精度は70%程度

6Chou-Fasmannn

既知の立体構造から、各アミノ酸残基がαヘリックスとβシートに現れる頻度（PαとPβ）を計算して分類。
n H: Strong formern h: Formern I: Weak formern i: Indiﬀerentn b: Breakern B: Strong breaker
5〜6残基のウィンドウでPαとPβを比較することによってαヘリックスとβシートを予測。

Chou and Fasman (1974) J Mol Biol�
7タンパク質の二次構造予測
演習３­１n Chou-Fasman のインデックスを用いたウィンドウ
サーチで二次構造を予測してみよう。
n 例：ニワトリのトリオースリン酸イソメラーゼn SWISS-PROT: TIPS̲CHICKn ５残基ウィンドウの平均：Pαの左端n (1.20+1.45+0.59+0.79+1.07) / 5 = 1.02n まずは単純にPαの平均とPβの平均を比較して、大きい値を持つ二次構造を割り当ててみよう。
n ちなみに実際の構造は
MAPRKFFVGGNWKMNGDKKSLGELIHTLNG
CCCCCEEEEEECCCCCCHHHHHHHHHHHHH
E:シート、H:ヘリックス、C:コイル
8

Chou-Fasman
実際には複数のヒューリスティクスを適用してαヘリックス、βシート、コイル（ループ）を割り当てている。
n ルール１：αヘリックスn ＜Pα＞ >= 1.03 and ＜Pα＞ > ＜Pβ＞
（１）n Proはヘリックス中には出現しない。
n Pro, Asp, Glu は N末に、His, Lys, Arg は C末に出現することが多い。
n …
n ルール２：βシートn ＜Pβ＞ >= 1.05 and ＜Pβ＞ > ＜Pα＞
（２）n Gluはめったにシート中に出現しない。
n Proはシートの中央には出現しない。
n TrpはほとんどがN末に出現し、C末に出現することはめったにない。
n …
n ルール１にもルール２にも当てはまらない：コイルn9GORn

n

各アミノ酸残基がαヘリックス、βシート、コイルに現れる頻度を残基の位置情報も考慮して計算。
17残基のウィンドウでαヘリックス、βシート、コイルへのなりやすさを予測。

Garnier, Osguthorpe and Robson (1978) J Mol Biol�
10

PHD

15残基の�3層のニューラルネットワーク☓２
Rost and Sander (1993) J Mol Biol�11３層のニューラルネットワーク
入力層

入力パターン

中間層

出力層

出力パターン15残基の�x1x2・・・xnw1w2・・・fwn
既知の入力パターンを用いて重み w を決定する。
12

PHD
ニワトリのトリオースリン酸イソメラーゼn SWISS-PROT: TIPS̲CHICK をクエリに与えた結果

MAPRKFFVGGNWKMNGDKKSLGELIHTLNG
CCCCCEEEEEECCCCCCHHHHHHHHHHHHH
E:シート、H:ヘリックス、C:コイル
13

PSIPREDnn

PSI-BLAST で PSSM を作成。
15残基のウィンドウで残基位置とアミノ酸の関係を計算。

15残基の�60の入力：15☓4（二次構造＋ウィンドウのインデックス）
315の入力：15☓21（アミノ酸残基＋ウィンドウのインデックス）
3の出力：ヘリックス、シート、コイル�
Jones (1999) J Mol Biol�
14

構造・機能予測ー

本日のトピック

1. タンパク質の二次構造予測
2. タンパク質の局在予測
3. その他（発展）l

タンパク質の立体構造予測lRNA二次構造予測

15

細胞内局在予測
アミノ酸配列から、そのタンパク質が細胞内のどの小器官で働くかを予測する手法
核n 細胞質n ミトコンドリアn 葉緑体n ゴルジ体n 液胞n 細胞膜n

PLOC機能が分からなくても、局在が分かれば機能の手がかりが得られることもある。
16

細胞内局在予測プログラム
PSORT
配列中に既知のシグナルがあるかどうかを調べながら予測する決定木を用いた方法。
n http://psort.hgc.jp/n

iPSORT→Wolf PSORTPSORTに配列類似性の要素を導入した拡張。
n http://ipsort.hgc.jp/n

ESLPred, SubLocn

SVM (Support Vector Machine) を用いた学習。

SOSUI, TMHHM: 膜貫通部位予測
SOSUI: ウインドウベース。
n TMHHM: HMM によるモデル化。
n

17

PSORT の決定木
LS: リソソーム
MT: ミトコンドリア
PX: ペルオキシソーム
NC: 核
ER: 小胞体
PM: 細胞膜
CP: 細胞質GG: ゴルジ体

Nakai et al. (1992) Genomics�
18

膜貫通部位予測
膜貫通領域n疎水性指標 (H ) と両親媒性指標 (A, Aʼ )�

αへリックス

7〜１７残基程度の疎水性指標の平均値をプロット
平均値が高い部分が膜貫通領域と推定

Mitaku et al. (2002) Bioinformatics�
20

膜貫通部位予測：SOSUI

21

膜貫通部位予測：SOSUI

http://bp.nuap.nagoya-u.ac.jp/sosui/
ウィンドウベースで疎水性の指標を計算する。

22

膜貫通部位予測：TMHHM

Krogh et al. (2001) J Mol Biol�
23

構造・機能予測ー

本日のトピック

1. タンパク質の二次構造予測
2. タンパク質の局在予測
3. その他（発展）l

タンパク質の立体構造予測lRNA二次構造予測24立体構造の予測
ホモロジーモデリング
Homology modeling / Comparative modelingn 配列が似ていれば構造も似ているn 立体構造既知のタンパク質で配列ホモロジーがあるものか
ら構造をモデリングn

スレッディング
Threading / 3D-1D / Fold recognitionn 立体構造ライブラリーn 配列・構造適合性評価関数（ポテンシャル関数）n

アブイニシオ法n

構造エネルギーがエネルギーが最小になるような原子の配置を計算する

25

フラグメント・アセンブリ法
方法
数残基から十数残基の断片構造をプロファイル比較法などを用いて既知構造データベースから取得→ 各断片配列ごとにいくつかの候補を選ぶフラグメントをつなぎ合わせることにより全体構造を予測。つなぎ合わせる際には分子動力学法などによるエネルギー最適化などを行う
Univ. Washington の Baker らが開発
現時点では最強の方法と考えられている

26

立体構造予測におけるブレークスルー

スレッディング法の発明 (Eisenberg et al.,1991)n 構造既知の配列と類似性が無い配列の構造予測
PSI-BLASTの開発 (Altschul et al, 1997)n プロファイルに基づくマルチプルアライメン
トの繰り返し実行によるスレッディング
David Baker による ab initio 予測 (1997)n 統計情報＋シミュレーション
27

立体構造予測システムの実際例
GenTHREADERnnn

ホモロジーモデリングとスレッディングを組合わせる手法
PSIPREDサーバーで使用可能
http://bioinf.cs.ucl.ac.uk/psipred/
質問配列

Fold library

質問プロファイル

Fold proﬁle グローバルDP
結果１

Non-redundant
database

結果２

質問配列

結果１と結果２のよい方のポテン
シャルを計算しニューラルネットで正しいかどうかを判定する

28

アブイニシオ法
物理的原理に基づく方法
エネルギー最小化、もしくは、微分方程式を（数値的に）解く、などの物理的原理に基づく方法
主として分子動力学法(Molecular Dynamics)
数十残基程度であれば、実際のタンパク質やペプチドと似た構造を推定可能（なことがある）
構造の最適化や安定性の解析には実用的ホモロジーモデリング
超並列計算機の利用、専用計算機の開発
29

アブイニシオ法
タンパク質の構造エネルギーE = Eb + Eθ + Eφ + Evdw + Eel
Eb = ΣKb (r-r0)2：共有結合長ポテンシャル
Eθ = ΣKθ (θ-θ0)2 ：共有結合角のポテンシャル
Eφ = ΣKφ [1+cos(nφ-ψ)]：二面角のポテンシャル
A BEvdw = Σ [ ij12 ij6 ]：ファン・デル・ワールス力
rij
i<j rij
qiqj
Eel = Σ���������：i<j εrij

静電的相互作用30

立体構造の予測（まとめ）ホモロジーモデリングn

立体構造既知のタンパク質で配列ホモロジーがあるものから構造をモデリング

スレッディングn

配列・構造適合性評価関数（ポテンシャル関数）

アブイニシオ法n

構造エネルギーがエネルギーが最小になるような原子の配置を計算する

フォールド以外の構造の特徴
基質結合部位
触媒部位アロステリックな構造変化
立体構造から機能まで予測するためには，これらの特徴も考慮する必要がある
31

構造・機能予測ー

本日のトピック

1. タンパク質の二次構造予測
2. タンパク質の局在予測
3. その他（発展）l

タンパク質の立体構造予測l

RNA二次構造予測32

DNA, RNA の二次構造

DNAのパリンド
ローム十字構造
RNAのステムループなど

http://www.wiley.com/college/boyer/0470003790/structure/tRNA/trna̲intro.htm
33

RNA の二次構造予測

ステム構造と各ループ構造の安定性の評価値を合計したエネルギー関数を最小化する問題
配列の最適化アライメント
DP 法：配列の自分自身との最適アライメントを探すn ニューラルネット：ステムの候補をつくりその最適組合せを探すn 遺伝的アルゴリズムn 文脈自由文法n34RNA の二次構造予測（DP法）

Zuker (1989) Science�35

構造・機能予測ー

本日のトピック

1. タンパク質の二次構造予測
2. タンパク質の局在予測
3. その他（発展）l

タンパク質の立体構造予測l

RNA二次構造予測

4. 補足資料36

タンパク質の主鎖と側鎖

主鎖：-Cα-C-N-Cα-C-Nペプチド結合
側鎖：R（アミノ酸の種類）�

37

ラマチャンドランプロット
アミノ酸残基がとりうる二面角と二次構造の関係

βシート

αヘリックス38

アミノ酸側鎖の性質
疎水性残基
n

Ala, Val, Phe, Pro,Met, Ile, Leu, Trp,
Gly

電荷
酸性：Asp, Glun 塩基性：Lys, Arg,Hisn極性nSer, Thr, Tyr,Cys, Asn, Gln,共有結合
n

Cys
39

タンパク質立体構造とバイオインフォマティクス
立体構造データベースn

X線結晶解析やNMRによる３次元座標データn

立体構造表示立体構造アライメントn

立体構造の類似性を調べる

n

共通フォールドパターン（構造モチーフ）を探すn

フォールドパターンによるタンパク質の分類一次配列から立体構造予測n

配列の類似度から：ホモロジーモデリングn

配列と構造の適合性から：スレッディングn

物理化学的原理に基づいて：アブイニシオ法

40

立体構造データベース
PDB: Protein Data Bankn

X線結晶解析やNMRによる立体構造データw 各原子の３次元座標w ２次構造：ヘリックス，シートw 解像度，文献情報n

ルトガーズ大学などを中心としたコンソーシアムw http://www.rcsb.org/n

日本でのミラーサイトと独自のXML化w http://www.pdbj.org/n

ゲノムネットでのキーワード検索w http://www.genome.jp/dbget-bin/www̲bﬁnd?pdb41立体構造の表現

テキスト表現n

３次元座標をテキストで表現w フラットファイルやXMLw 解析用グラフィック表示
PDBでのイメージn 表示ツールを用いる方法n

ミオグロビンの例

w RasMol、Jmol、Chime、Protein Explorer、VRMLなど

42

PDB エントリー数の推移

http://www.rcsb.org/pdb/statistics/contentGrowthChart.do?content=total&seqid=100 より43

PDB フォールド数の推移

フォールド
αヘリックスやβシートのセグメントの会合の仕方
44

フォールドαやβのセグメントの会合の仕方
ヘリックスループヘリックスn βヘアピンn フォーヘリックスバンドルn グリークキーn βバレルn β/α (TIM)バレルn

45

タンパク質の分類と立体構造役割による分類
構造タンパク質n 機能性タンパク質n

形状と環境による分類
球状タンパク質（globular protein）n 繊維状タンパク質（ﬁbrous protein）n 膜タンパク質（membrane protein）n

46球状・膜タンパク質の特徴

球状タンパク質n

内部に疎水性（hydrophobic）アミノ酸n

その周りを親水性（hydrophilic）アミノ酸

膜タンパク質n

内部に親水性アミノ酸（チャネルなど）n

外部に疎水性アミノ酸（脂質と接触）n

両親媒ヘリックス（amphipathic helix）
w 3.6残基ごとに疎水性・親水性が周期的に出現

47

二次構造の組成による球状タンパク質の分類

All α 型タンパク質n

主にαヘリックスからなるAll β 型タンパク質n

主にβシートからなる

α/β 型タンパク質n

αヘリックスとβシートが入り交じった構成

α+β型タンパク質n

αヘリックスとβシートが分離した構成

ランダム
n

二次構造を特に持たない
48

二次構造の組成による球状タンパク質の分類
All α型の例
ミオグロビン
PDB:1MBN
All β型の例
免疫グロブリン
PDB:7FAB
α/β型の例
トリオースリン酸イソメラーゼ
PDB:1TIM
α+β型の例
リボヌクレアーゼA
PDB:7RSA
49

フォールド分類データベース
フォールド分類の必要性
立体構造と機能との間には密接な関係
n 配列が似ていなくても構造類似のタンパク質が多数存在
n

SCOP: Structural Classiﬁcation of Proteins
http://scop.mrc-lmb.cam.ac.uk/scop/n クラス：二次構造の組成に基づく分類n フォールド：構造の類似性
n スーパーファミリー：進化的類縁性
n ファミリー：明らかな進化的類縁性n

CATH: http://www.cathdb.info/n

クラス(C)、アーキテクチャ(A)、トポロジー (T)、スーパーファミリー (H)Dali Domain Dictionary: 現在は PDBeFoldn

http://www.ebi.ac.uk/msd-srv/ssm/50

立体構造アライメント
差がなるべく小さくなるように２つの構造を並べるn 考え方は配列アライメントと同じ。
n 必ずしも配列類似性や進化的な関係が保存されているとは限らない。
n 構造が類似でも２次構造の順序が保存されているとは限らない。
２次構造情報をベクトル表現して比較w (position, length, direction)
Double Dynamic Programming
アミノ酸間の対応関係が分かっている場合にはRMSD (root mean square deviation) を用いて最適な重ね合わせを定義する。
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関連 URL
立体構造データベース（PDB）
n

http://www.rcsb.org/n

http://www.genome.jp/dbget-bin/www̲bﬁnd?pdb

フォールド分類
SCOP: http://scop.mrc-lmb.cam.ac.uk/scop/n CATH: http://www.cathdb.info/n

構造予測
ExPasy リンク集：http://www.expasy.ch/tools/#tertiaryn 立体構造予測コンテストCAFASPにおける自動サーバーnw http://www.cs.bgu.ac.il/~dﬁscher/CAFASP3/servers.html

立体構造表示nJmol: http://jmol.sourceforge.net/

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