wwPDB.org

AlphaFold時代のProtein Data Bank
大阪大学蛋白質研究所 栗栖源嗣

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PDB Archiveの推移（1）as a member of• 210,000件を超える専門家が編集処理したデータをCC0 1.0 として自由に利用可能

v 年率 ~8%でデータ量が増加• 全世界で >400 を超える外部データベースで活用されている• 2022年集計でクライオ電顕のエントリーがv 前年比60%増
v 原子分解能 (~1Å)に到達するエントリーもで始めた
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PDB Archiveの推移（2）• 2022年1年間に限ると，アジア地区のデータ量増加率が他地域よりも多いので，PDBjへの登録の割合は約29%に増加(4,758/16,344 = 0.291)

as a member of

2022年1年間の内訳

42%

29%

29%

中国発のエントリー数の急増し，PDBChinaがスタート• 機械学習による予測構造を併用した構造解析の増加。

構造予測手法（AlphaFold等）を併用したIntegrated/Hybrid構造解析に対応した検証レポートの構築が課題
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構造生物学やデータベースの現状の課題と将来展望について●●●

as a member of

AlphaFoldなど構造予測技術の精度向上が構造生物学に様々な影響を与えている。
進展著しいChatGPTなどの技術をデータキュレーション等への活用は？

朝日新聞2022年7月18日の記事など，関連情報をご覧ください

検証レポートだけではなくAIを活用してPDBの利便性の向上を図る。
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構造生物学やデータベースの現状の課
題と将来展望について●●●

as a member of

AlphaFoldなど構造予測技術の精度向上が構造生物学に様々な影響を与えている。
進展著しいChatGPTなどの技術をデータキュレーション等への活用は？
検証レポートだけではなくAIを活用してPDBの利便性の向上を図る。
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Cryo-EM structure of PSI-Fd-Cyt c6 complex at 1.97 ÅStroma

Commun. Biol. (2022)Detergent BeltLumen

PsaB
PsaF
Cyt c6PsaF

Extra densities indicate
Cyt c6 binding site.
(Not included in PDB model)
6Alpha Foldで予測された様々な構造
Uniprot Q5JJ92

as a member ofUniprot P18472

High
pLDDTAF̲AFQ5JJ91F1

AF̲AFP18472F1

Uniprot Q7L2H7

Uniprot A0A087WXM9Low
pLDDTAF̲AFQ7L2H7F1

AF̲AFA0A087WXM9F17

構造生物学やデータベースの現状の課
題と将来展望について●●●

as a member of

AlphaFoldなど構造予測技術の精度向上が構造生物学に様々な影響を与えている。
進展著しいChatGPTなどの技術をデータキュレーション等への活用は？
検証レポートだけではなくAIを活用してPDBの利便性の向上を図る。
8wwPDBで共同開発しているOneDep
システムにAIを導入予定

as a member of200

1エントリーのアノテーションに要する時間(a) ~1hr: 修正依頼の必要ない単純な構造

180
160(c)(b) ~4 hrs: 修正依頼を必要としない複合体などの複雑な構造(c) ~15 hrs: 登録者からの修正を必要とする構造

Number of Entries

140
120
100
8060 (a)

(b)
40
20

20年におよぶアノテーションの記録を学習データとしてアノテーションの更なる効率化を計る．

048121620

Processing Time (Hours)

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構造生物学やデータベースの現状の課
題と将来展望について●●●

as a member of

AlphaFoldなど構造予測技術の精度向上が構造生物学に様々な影響を与えている。
進展著しいChatGPTなどの技術をデータキュレーション等への活用は？
検証レポートだけではなくAIを活用してPDBの利便性の向上を図る。
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分解能だけで選別していませんか？
•••

as a member of

原子座標だけだと厳密な化合物を区別できないので，編集作業中に厳密に化合物を特定します
特に結合次数やキラリティー，原子の価数を厳密にチェック
しかし，下のような実験データで判断した構造情報でよいのでしょうか？

同じ２Å分解能でも異なる実験データとの一致度の例
左：RSR=0.10, CC=0.95，右：RSR=0.41，CC=0.70

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化合物情報を構造化学的・実験科学的に評価

PDB entry 5zix (Better data quality)

as a member of

PDB entry 1zk4 (Worse data quality)

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PDB IDが複数ヒットしたらどれを選ぶ？
PDB IDがたくさんヒットしたらどれを選ぶ？

as a member of

昨年度のセミナーのアンケート結果より＞ データセットの選抜の指標を教えてください。

未回答
15%

その他
2%

実空間相関係数(RSCC)
12%

分解能47%• 興味のある配列領域、リガンドが存在する？
• 実験手法を選択する？
• 立体障害、異常な二面角はない？
• 実験データの解像度• 分解能、FSC• 実験データに忠実なモデル？
• R因子、Atom Inc., Q-score• 残基ごとの局所的な指標を活用する？
• RSR, RSCC, Q-score
wwPDB検証レポート

実空間R因子(RSR)
14%
R因子

11%

1713

DAQ-scoreおよびDAE-mapとの連携

as a member ofKinjo et al. (2012) Nucl. Acids Res. 40, D453D460.
Cryo-EM

SAXS

X-ray Structure

https://daqdb.kiharalab.org/

NMR Structure

Large
Complexwww.nature.com/scientificreports

Sequence
OPEN

Machine learning to estimate
the local quality of protein crystalstructures
Ikuko Miyaguchi1,3,7*, Miwa Sato2,3,7, Akiko Kashima1,3, Hiroyuki Nakagawa2,Yuichi Kokabu2, Biao Ma3,4,6, Shigeyuki Matsumoto3, Atsushi Tokuhisa3,4, Masateru Ohta3,4 &Mitsunori Ikeguchi3,4,5
Low-resolution electron density maps can pose a major obstacle in the determination and use ofprotein structures. Herein, we describe a novel method, called quality assessment based on anelectron density map (QAEmap), which evaluates local protein structures determined by X-ray

Sci Rep 11, 23599 (2021)

Exp. Information(X-ray, NMR, EM, etc) PPI (interaction)
Kinjo et al. (2012) Nucl. Acids Res. 40, D453-D460.
Yokochi et al. (2016) J. Biomed. Semantics, 7:16.
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DAE mapによる検証のBackgroundCDK2, 1oit@1.6Å

Structural biologists

Medicinal chemists
Computer chemists
CDK2, 2uzb@2.7Å

Coordinates are determinedbased on electron density.

Information on electron density tends
to be ignored.

We want an objective metric for determining coordinates.
15「田辺三菱製薬（株）の宮口郁子さんから使用許可をいただいて紹介しています」

An evaluation method we want

Input data• Coordinates• Electron density map

OutputCoordinate evaluation metrics• They should evaluate how well the coordinates
fit the correct structure in a resolution
independent manner.
• "Correct structure" is the structure determined athigh resolution.
• "High resolution" is higher than 1.5Å resolution.

The issue could be solved by machine learning.
16How machine learning solves the problem.
Training data
・Coordinates
・Electron density maps
at high & low resolution
・The learning unit is an amino acid.
・A cubic box containing an amino acid ofinterest is cut out.

Traininginput
Learning
model

Objective variables=Evaluation metrics
・need to be newly defined.
・should indicate how well the coordinates
fit the correct structure in the box

17

Structure to be evaluated・Coordinates
・Electron density map

Evaluation metricprediction＊If the learning was successful, the evaluation metrics
can be predicted without high-resolution data.

Definition of the evaluation metric, bCC

Structure to be evaluatedCorrect high-resolution structure
for reference

B=2.0
converted toelectron density

Atom map

18electron density map

Box Correlation Coefficient, bCC(Evaluation metric)(Objective variable)

2mFo-DFc map

構造データのEcoSystem

as a member ofPRIDESASBDBEMPIAR

構造予測モデルアーカイブ
相互作用やイメージデータ
アーカイブ
実験データアーカイブ
一般的なアーカイブ

SBGridModel
Archive

CORE ARCHIVESPDB (PDB-DEV),
EMDB,
BMRB

XRDA

IRMCC

Translation layer

構造評価指標データベース

Alpha
FoldDB

RoseTTA
Fold
SWISS
MODEL
MODBaseZenodoDAQ-DBDAE-DB
Translation layer19as a member of20