Name: コンピュータベースのタンパク質の構造と機能の予測のためのプロトコル (動画) | JoVE Journal
Uploaded: 2011-11-03T12:00:00.000+00:00
Duration: 16 min 41 s
Description: 学ぶI-TASSERパイプラインによるタンパク質の三次元構造と機能の計算予測法。機械学習とスレッディング、フラグメント組み立てを用いて高品質なモデルを構築し、構造ベースの機能注釈を実現します。

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プロジェクトは、アルフレッドP.スローン財団、NSFのキャリア賞（DBI 1027394）、および米国立総合医科学研究所（GM083107、GM084222）によって部分的にサポートされています。

<ol><li>Zhang, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Template-based+modeling+and+free+modeling+by+I-TASSER+in+CASP7%5BTitle%5D)+AND+%22Proteins%22%5BJournal%5D)">Template-based modeling and free modeling by I-TASSER in CASP7.</a> Proteins. 69, 108-117 (2007).</li>
<li>Zhang, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((I-TASSER%3A+Fully+automated+protein+structure+prediction+in+CASP8%5BTitle%5D)+AND+%22Proteins%22%5BJournal%5D)">I-TASSER: Fully automated protein structure prediction in CASP8.</a> Proteins. 77, 100-113 (2009).</li>
<li>Wu, S., Skolnick, J., Zhang, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Ab+initio+modeling+of+small+proteins+by+iterative+TASSER+simulations%5BTitle%5D)+AND+%22BMC+Biol%22%5BJournal%5D)">Ab initio modeling of small proteins by iterative TASSER simulations.</a> BMC Biol. 5, 17-17 (2007).</li>
<li>Roy, A., Kucukural, A., Zhang, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((I-TASSER%3A+a+unified+platform+for+automated+protein+structure+and+function+prediction%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Protoc%22%5BJournal%5D)">I-TASSER: a unified platform for automated protein structure and function prediction.</a> Nat Protoc. 5, 725-738 (2010).</li>
<li>Wu, S., Zhang, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((LOMETS%3A+a+local+meta-threading-server+for+protein+structure+prediction%5BTitle%5D)+AND+%22Nucleic+Acids+Res%22%5BJournal%5D)">LOMETS: a local meta-threading-server for protein structure prediction.</a> Nucleic Acids Res. 35, 3375-3382 (2007).</li>
<li>Zhang, Y., Kihara, D., Skolnick, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Local+energy+landscape+flattening%3A+parallel+hyperbolic+Monte+Carlo+sampling+of+protein+folding%5BTitle%5D)+AND+%22Proteins%22%5BJournal%5D)">Local energy landscape flattening: parallel hyperbolic Monte Carlo sampling of protein folding.</a> Proteins. 48, 192-201 (2002).</li>
<li>Li, Y., Zhang, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((REMO%3A+A+new+protocol+to+refine+full+atomic+protein+models+from+C-alpha+traces+by+optimizing+hydrogen-bonding+networks%5BTitle%5D)+AND+%22Proteins%22%5BJournal%5D)">REMO: A new protocol to refine full atomic protein models from C-alpha traces by optimizing hydrogen-bonding networks.</a> Proteins. 76, 665-676 (2009).</li>
<li>Zhang, J., Zhang, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((High-resolution+protein+structure+refinement+using+fragment+guided+molecular+dynamics+simulations%5BTitle%5D)+AND+%22%22%5BJournal%5D)">High-resolution protein structure refinement using fragment guided molecular dynamics simulations.</a> , (2011).</li>
<li>Roy, A., Zhang, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((COFACTOR%3A+protein-ligand+binding+site+predictions+by+global+structure+similarity+match+and+local+geometry+refinement%5BTitle%5D)+AND+%22%22%5BJournal%5D)">COFACTOR: protein-ligand binding site predictions by global structure similarity match and local geometry refinement.</a> , Forthcoming (2011).</li>
<li>Zhang, Y., Hubner, I. A., Arakaki, A. K., Shakhnovich, E., Skolnick, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((On+the+origin+and+highly+likely+completeness+of+single-domain+protein+structures%5BTitle%5D)+AND+%22Proc.+Natl.+Acad.+Sci.+U.+S.+A%22%5BJournal%5D)">On the origin and highly likely completeness of single-domain protein structures.</a> Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A. 103, 2605-2610 (2006).</li>
<li>Zhang, Y., Kolinski, A., Skolnick, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((TOUCHSTONE+II%3A+a+new+approach+to+ab+initio+protein+structure+prediction%5BTitle%5D)+AND+%22Biophys.+J%22%5BJournal%5D)">TOUCHSTONE II: a new approach to ab initio protein structure prediction.</a> Biophys. J. 85, 1145-1164 (2003).</li>
<li>Wu, S., Zhang, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+comprehensive+assessment+of+sequence-based+and+template-based+methods+for+protein+contact+prediction%5BTitle%5D)+AND+%22Bioinformatics%22%5BJournal%5D)">A comprehensive assessment of sequence-based and template-based methods for protein contact prediction.</a> Bioinformatics. 24, 924-931 (2008).</li>
<li>Zhang, Y., Skolnick, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((SPICKER%3A+a+clustering+approach+to+identify+near-native+protein+folds%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Comput.+Chem%22%5BJournal%5D)">SPICKER: a clustering approach to identify near-native protein folds.</a> J. Comput. Chem. 25, 865-871 (2004).</li>
<li>Zhang, J., Zhang, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((High-resolution+protein+structure+refinement+using+fragment+guided+molecular+dynamics+simulations%5BTitle%5D)+AND+%22%22%5BJournal%5D)">High-resolution protein structure refinement using fragment guided molecular dynamics simulations.</a> , Forthcoming (2010).</li>
<li>Zhang, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((I-TASSER+server+for+protein+3D+structure+prediction%5BTitle%5D)+AND+%22BMC+Bioinformatics%22%5BJournal%5D)">I-TASSER server for protein 3D structure prediction.</a> BMC Bioinformatics. 9, 40-40 (2008).</li>
<li>Xu, J., Zhang, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((How+significant+is+a+protein+structure+similarity+with+TM-score+%3D+0.5%3F%5BTitle%5D)+AND+%22Bioinformatics%22%5BJournal%5D)">How significant is a protein structure similarity with TM-score = 0.5?</a> Bioinformatics. 26, 889-895 (2010).</li>
<li>Zhang, Y., Skolnick, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Scoring+function+for+automated+assessment+of+protein+structure+template+quality%5BTitle%5D)+AND+%22Proteins%22%5BJournal%5D)">Scoring function for automated assessment of protein structure template quality.</a> Proteins. 57, 702-710 (2004).</li>
<li>Barrett, A. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Nomenclature+Committee+of+the+International+Union+of+Biochemistry+and+Molecular+Biology+%28NC-IUBMB%29.+Enzyme+Nomenclature.+Recommendations+1992.+Supplement+4%3A+corrections+and+additions+%281997%29%5BTitle%5D)+AND+%22Eur+J+Biochem%22%5BJournal%5D)">Nomenclature Committee of the International Union of Biochemistry and Molecular Biology (NC-IUBMB). Enzyme Nomenclature. Recommendations 1992. Supplement 4: corrections and additions (1997).</a> Eur J Biochem. 250, 1-6 (1997).</li>
<li>Ashburner, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Gene+ontology%3A+tool+for+the+unification+of+biology.+The+Gene+Ontology+Consortium%5BTitle%5D)+AND+%22Nat.+Genet%22%5BJournal%5D)">Gene ontology: tool for the unification of biology. The Gene Ontology Consortium.</a> Nat. Genet. 25, 25-29 (2000).</li>
<li>Zhang, Y., Skolnick, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((TM-align%3A+a+protein+structure+alignment+algorithm+based+on+the+TM-score%5BTitle%5D)+AND+%22Nucleic.+Acids.+Res%22%5BJournal%5D)">TM-align: a protein structure alignment algorithm based on the TM-score.</a> Nucleic. Acids. Res. 33, 2302-2309 (2005).</li>
<li>Xu, D., Zhang, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((RK+Ab+Intio+Protein+Structure+Prediction%5BTitle%5D)+AND+%22%22%5BJournal%5D)">RK Ab Intio Protein Structure Prediction.</a> , Forthcoming (2011).</li>
<li>Kim, D. E., Chivian, D., Baker, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Protein+structure+prediction+and+analysis+using+the+Robetta+server%5BTitle%5D)+AND+%22Nucleic.+Acids.+Res%22%5BJournal%5D)">Protein structure prediction and analysis using the Robetta server.</a> Nucleic. Acids. Res. 32, W526-W531 (2004).</li>
<li>Roy, A., Mukherjee, S., Hefty, P. S., Zhang, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Inferring+protein+function+by+global+and+local+similarity+of+structural+analogs%5BTitle%5D)+AND+%22%22%5BJournal%5D)">Inferring protein function by global and local similarity of structural analogs.</a> , Forthcoming (2011).</li>
<li>Marchler-Bauer, A., Bryant, S. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((CD-Search%3A+protein+domain+annotations+on+the+fly%5BTitle%5D)+AND+%22Nucleic.+Acids.+Res%22%5BJournal%5D)">CD-Search: protein domain annotations on the fly.</a> Nucleic. Acids. Res. 32, W327-W331 (2004).</li>
<li>Finn, R. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+Pfam+protein+families+database%5BTitle%5D)+AND+%22Nucleic.+Acids.+Res%22%5BJournal%5D)">The Pfam protein families database.</a> Nucleic. Acids. Res. 38, D211-D222 (2010).</li>
<li>Zdobnov, E. M., Apweiler, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((InterProScan--an+integration+platform+for+the+signature-recognition+methods+in+InterPro%5BTitle%5D)+AND+%22Bioinformatics%22%5BJournal%5D)">InterProScan--an integration platform for the signature-recognition methods in InterPro.</a> Bioinformatics. 17, 847-848 (2001).</li>
</ol>

利害の衝突は宣言されません。

上記のプロトコルは、I - TASSERサーバを使用して構造と機能のモデリングのための一般的なガイドラインです。 、この自動化された手順は、タンパク質の大部分を非常にうまく動作しますが、人間の介入は、しばしば特にPDBライブラリに近いテンプレートを欠いているタンパク質のため、大幅にモデリングの精度を向上させるのに役立ちます。 （b）の構造のアセンブリを改善するための外部制約を提供する;マルチドメインタンパク質の（A）の分割及び（c）のモデル化の際にテンプレートを削除：ユーザーは、次の方法でI - TASSERのモデリング中に介入することができます。 分割するマルチドメイン蛋白質： 多くの長いタンパク質配列は、頻繁に実験と計算の両方の技術を使用して、その構造の解明を困難にする柔軟なリンカー領域によってつなが複数のドメインが含まれています。それにもかかわらず、ドメインは独立して折り畳み式の実体であり、明確な分子機能を実行することができますように、それは個別に各ドメインの長いマルチドメインタンパク質とモデルを分割することが望ましい。モデリングのドメインは、個別にのみ予測のプロセスをスピードアップしませんが、またクエリテンプレートのアラインメントの質はより信頼性の高い構造と機能の予測の結果、増加する。 タンパク質配列のドメイン境界は、NCBI CDD 24、PFAM 25またはInterProScanの26として自由に利用できる外部のオンラインプログラムを使用して予測することができます。また、アラインメントのスレッドLOMETS、クエリタンパク質のために使用可能な場合は、ドメインの境界を視覚的に（ステップ5.4を参照）上のスレッドのテンプレートに整列されていない残基の長いストレッチを識別することによって見つけることができます。これらのアライメントされていない領域は、主にドメインリンカー領域に対応しています。すべてのクエリーのドメインが整列してマルチドメインのテンプレートがテンプレートPDBライブラリですでに使用可能な場合は、クエリのタンパク質は、全長としてモデル化することができます。 外部制約を提供する<pクラスは、=&quot;jove_content&quot;&gt; I - TASSERの構造のアセンブリのシミュレーションは、主にテンプレートをスレッドLOMETSから収集された空間的な制約によって導かれる。テンプレートライブラリに優れたスレッドヒット（Norm. Z -スコア &gt; 1）を持っているクエリタンパク質については、派生空間的制約は、高精度であることが多い。とI - TASSERは、これらのタンパク質の高分解能構造モデルを生成します。逆に、弱い、またはまったくスレッディングヒット（Norm. Z -スコア &lt;1）を持つクエリのタンパク質で、収集された空間的な制約は、しばしばテンプレートとアライメントの不確実性のエラーが含まれている。これらのタンパク質のターゲットでは、ユーザーが指定した空間情報は、予測モデルの品質を向上させるために非常に役立ちます。ユーザーは、2つの方法でI - TASSERサーバーへの外部制約を提供することができます。 A.は、接触/距離制約を指定します。 NMRから、例えば実験的に特徴づけられる残基間コンタクト/距離、または架橋実験を、拘束のファイルをアップロードして指定することができます。例のファイルは図8に示すように、カラム1が拘束の種類を指定する場所、&quot;DIST&quot;または&quot;CONTACT&quot;すなわち。距離拘束（DIST）の場合は、列が2と4は、残基位置（i、j）を含む、列3と5は、残基と6列目の原子の種類を含む2つの指定された原子間の距離を指定します。接触拘束（CONTACT）の場合は、列2と3は接触にあるべき残基の位置を（i、j）を含んでいます。これらの連絡残基ペアの側鎖の中心間の距離は、PDBで知られている構造で観測された距離に基づいて決定されます。 I - TASSERは、構造精密化のシミュレーション中に指定された距離に近いこれらの原子のペアを描画しようとします。 B.は、タンパク質の構造のテンプレートを指定します。 LOMETSスレッドプログラムでは、クエリのprotのためのもっともらしい襞を見つけるために代表的なPDBライブラリを使用してくださいアイン。代表的な構造のライブラリを使用すると、配列構造のアラインメントを計算するために必要な時間を減らすために役立ちますが、それは良いテンプレートのタンパク質がライブラリ内に見落とされた場合、またはテンプレートが、それがであっても、LOMETSスレッドプログラムで識別されていない可能性がありますライブラリ内に存在する。これらのケースでは、ユーザーがテンプレートとして所望のタンパク質の構造を指定する必要があります。 追加のテンプレートとしてタンパク質の構造を指定するには、ユーザーがいずれかのPDBフォーマットされた構造のファイルをアップロードするか、PDB、ライブラリ内の堆積タンパク質の構造のPDB IDを指定することができます。 I - TASSERは召集プログラム23を使用してクエリテンプレートのアラインメントを生成し、指定されたユーザーテンプレートと構造の組立シミュレーションを導くためにLOMETSテンプレートの両方から空間的な制約を収集します。 LOMETS拘束具の精度が異なるターゲットが異なるため、LOMETSの拘束の重みは、容易に（相同）TAに強力です。体系的に私たちのベンチマークトレーニングにチューニングされているハード（非相同）ターゲット、のそれよりもrgets。 またユーザが独自のクエリテンプレートのアラインメントを指定することができます。 FASTA形式（図9A）及び3Dフォーマット（図9B）：サーバーには2つの形式で位置合わせを受け入れます。 FASTA形式は標準とで説明されています<a href="http://zhanglab.%20ccmb.med.umich.edu/FASTA/">http://zhanglab。 ccmb.med.umich.edu / FASTA /</a> 。 3Dフォーマットは、標準的なPDB形式（に似ています<a href="http://www.wwpdb.org/documentation/format32/sect9.html">http://www.wwpdb.org/documentation/format32/sect9.html</a> ）が、テンプレートから派生した2つの追加列はATOMの記録（図9B参照）に追加されます。 列1-30：アトム（C -αのみ）と残クエリシーケンスの名前。 列31から54：テンプレートの対応する原子からコピーされたクエリのC -α原子の座標。 列55から59：アライメントに基づいて、テンプレート内の対応する残基の数 列60から64：テンプレートの対応する残基名テンプレートの蛋白質を除外するタンパク質は、柔軟な分子であり、それらの生物学的活性を変更するには、複数の構造状態を採用することができます。例えば、多くのプロテインキナーゼと細胞膜タンパク質の構造は、 アクティブおよび非アクティブの両方コンフォメーションで解決されている。また、結合したリガンドの有無は、大きな構造的な動きを引き起こす可能性があります。テンプレートのすべての構造状態は、スレッド化プログラムのために似ているが、それは1つだけ特定の状態でテンプレートを使用してクエリをモデル化することが望ましい。サーバ上の新しいオプションは、ユーザが構造のモデリング時にテンプレートの蛋白質を除外することができます。また、この機能は、ユーザーがモデリングに使用するテンプレートの相同性レベルを選択できるようになります。ユーザーがテンプレートタンパク質frを除外することができます。OM I - TASSERライブラリ替え： A.は、配列同一性のカットオフを指定する ユーザーは、I - TASSERのテンプレートライブラリから相同蛋白質を除外するには、このオプションを使用することができます。相同性のレベルが配列同一のカットオフに基づいて設定されて、クエリとクエリ配列のシーケンスの長さで割ったテンプレートのタンパク質間の同一の残基の数、すなわち。提供する形で&quot;70％&quot;、配列同一性を持っているすべてのテンプレートのタンパク質&gt; 70％のユーザーがクエリタンパク質にたとえば、私は、予定I - TASSERのテンプレートライブラリから除外される。 B.特定のテンプレートの蛋白質を除外 特定のテンプレートのタンパク質が除外される構造のPDB IDを含むリストをアップロードすることによってI - TASSERのテンプレートライブラリから除外することができます。サンプルファイルは、図10に示します。同じタンパク質としてI - TASSER SE、PDBライブラリに複数のエントリとして存在することができますrverはデフォルトで指定されたテンプレート（列1の）だけでなく、アイデンティティーを持つライブラリから他のすべてのテンプレート&gt;指定したテンプレート〜90％が除外されます。また、ユーザーは、アイデンティティーを持つすべてのテンプレート&gt; 70％、指定されたテンプレートのタンパク質には除外されるなどの70％を、別のアイデンティティのカットオフを指定することができます。

<ol><li> FASTAは、モデル化されるタンパク質のアミノ酸配列（参照、フォーマット<a href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/BLAST/fasta.shtml">http://www.ncbi.nlm.nih.gov/BLAST/fasta.shtmlを</a> ）。 </li><li>インターネットへのアクセスや、Webブラウザでパーソナルコンピュータ。 </li><li>予測三次構造と機能部位を分析するための分子可視化ソフトウエア、たとえばRasMolはまたはpymo​​lの、。 </li></ol>

コンピュータベースのタンパク質の構造と機能の予測のためのプロトコル

A Protocol for Computer-Based Protein Structure and Function Prediction

ゲノムシーケンシングプロジェクトは、その生物学的役割についての理解を向上させるために、それらの構造と機能の知識を必要とするタンパク質の配列の何百万を、暗号化されている。実験方法は、これらの蛋白質のごく一部のために詳細な情報を提供することができますが、計算モデルは実験的に未知されているタンパク質分子の大部分のために必要です。 I - TASSERサーバは、タンパク質の構造と機能の高解像度モデリングのためのオンラインワークベンチです。タンパク質配列を考えると、I - TASSERサーバからの典型的な出力は、二次構造予測が含まれ、各残基の溶媒露出度、スレッドと構造アラインメントによって検出された相同テンプレートのタンパク質、最大5つのフルレングスの三次構造モデル、および構造ベースの予測酵素の分類のための機能のアノテーション、遺伝子オントロジーの用語と蛋白質 - リガンド結合部位。すべての予測は信頼性スコアでタグ付けされている予測は実験データを知らなくてもあるか正確に伝えます。エンドユーザーの特殊な要求を容易にするために、サーバはユーザが指定した残基間の距離を受け入れ、対話的にI - TASSERのモデリングを変更するマップを連絡するチャネルを提供し、それはまた、ユーザーがテンプレートとして任意のタンパク質を指定するには、または任意のテンプレートを除外することができます構造の組み立てシミュレーション中のタンパク質。構造情報は、I - TASSER予測の質を改善する目的で実験的証拠または生物学的洞察に基づいて、ユーザーによって収集することができます。サーバは、最近の社会全体のCASP実験でタンパク質の構造と機能の予測のための最高のプログラムとして評価した。現在ありません&gt;オンラインI - TASSERサーバを使用している100カ国以上から20,000登録の科学者が。

I - TASSERのパイプラインを使用してタンパク質の構造と機能解析に基づくコンピューターのためのガイドラインが記述されています。クエリタンパク質配列から始まる、3Dモデルは、複数のスレッドアラインメントを使用して生成され、構造組立シミュレーションを反復している。機能的な推論は、その後、既知の構造と機能を持つ蛋白質の一致に基づいて描画されます。

ゲノムシーケンシングプロジェクトによって数百万ものタンパク質配列が解読されており、それらの構造と機能を把握することが、...を向上させるために必要となっています。

この手順の目的は、アミノ酸配列からタンパク質分子の三次元構造および生物学的機能を計算によって予測することです。まず、機械学習を用いてタンパク質の二次構造を予測します。次に、配列と予測された二次構造をPDBライブラリ内の既知の構造と照合し、最適な構造テンプレートを特定します。この手順はスレッディングと呼ばれます。スレッディング手順の後、IT AERプログラムは配列テンプレートのアライメントに基づいてテンプレートをフラグメントに分割し、第3ステップでそれらのフラグメントをフルレングスモデルに再構築します。水素結合ネットワークを最適化し、立体的な重なりを除去するための原子レベルの精緻化を行うことで、完全な原子モデルが構築されます。本手順の最終ステップは、予測構造を機能ライブラリ内の機能既知のタンパク質と照合し、タンパク質の生物学的機能を特定することです。既存の構造モデリング手法に対するITERの主な利点は、固有の構造フラグメントアセンブリアプローチにあり、これによりスレッディングアラインメントを整合的にネイティブ状態へと近づけることができます。これらの高品質な構造モデルは、正確な構造ベースの機能注釈の基礎となり、科学コミュニティにおけるITERの利用を促進します。当研究室では、タンパク質配列をiterに送信できるウェブサイトを公開しています。このウェブサイトは、世界中のユーザーが、ITERシミュレーションの管理および実行を行うコンピュータークラスターへのインターフェースを登録するための拠点として機能します。1つのITERシミュレーションジョブは、10件以上の小規模なサブシミュレーションで構成されています。これらのシミュレーションを単一プロセッサコアを持つ1台のコンピュータで実行すると、100時間以上かかる場合があります。Zang研究室のコンピュータクラスターは、これらのサブシミュレーションを数百台のコンピュータに分散して処理し、2,000件以上のシミュレーションを同時に実行することが可能です。このコンピュータクラスターを用いることで、毎日数百件のI tasterシミュレーションを完了させることができます。このような能力を備えていても、オンラインIT AERユーザーの待ち時間を最小限に抑え、システムを最適化するためには、多くの作業が必要です。構造および機能モデリング実験を開始するには、IT AERのウェブページにログインしてください。ここで説明するすべての関連ウェブページのURLアドレスは、書面によるプロトコルに記載されています。アミノ酸配列を所定のフォームにコピーして貼り付けるか、参照ボタンをクリックして配列を直接アップロードしてください。ジョブの名前とメールアドレスを入力します。また、オプションで残基間の外部コンタクトまたは距離拘束を指定することも可能です。構造モデリングのプロセスにおいて、テンプレートを追加するか、一部のテンプレートタンパク質を除外します。配列を送信するには、run it taserボタンをクリックしてください。送信したジョブの状態は、IT taser queueページにアクセスして確認してください。検索タブをクリックし、ジョブID番号またはクエリ配列を使用して、送信したジョブを検索します。構造および機能のモデリングが完了すると、予測構造の画像とウェブリンクを含む通知メールが、指定したメールアドレスに送信されます。このリンクをクリックして、結果の表示とダウンロードを行ってください。二次構造予測の確認から構造解析を開始します。予測結果は、αヘリックスをH、βストランドをS、コイルをCとして表示されます。また、各残基の予測に対する信頼性スコアも考慮してください。タンパク質のコア領域を推定するため、規則的な二次構造予測が長く続く領域を探します。タンパク質の構造クラスは、二次構造要素の分布に基づいて分析することも可能です。予測された溶媒接近性を確認し、埋没領域と溶媒露出領域を特定してください。クエリにおいて、予測溶媒接近性の値は、埋没した残基のスコア0から、露出した残基のスコア9までの範囲で示されます。主に埋没した残基を含む領域はタンパク質のコア領域を定義するために使用でき、溶媒に露出した親水性残基を持つ領域は潜在的な水和部位または機能部位となります。クエリタンパク質の予測三次構造を表示するには、左側に表示されているインタラクティブなJMO Appletまでスクロールしてください。アプレットをクリックすると、表示される構造の外観を変更できます。特定の領域をズームし、予測モデル内の特定の残基タイプを選択するか、残基間距離を算出します。構造モデリングの信頼性スコアを分析し、予測構造の品質を推定します。Csco値は通常-5から2の範囲にあり、スコアが高いほどモデルの品質が良いことを示します。最初のモデルの推定TMスコアとRMSDは、モデル1の推定精度として示されています。cscoの詳細に関するリンクをクリックしてください。すべてのモデルのcscoクラスターサイズとクラスター密度を分析するには、low metsスレッディングプログラムによって特定されたクエリタンパク質のトップ10スレッディングテンプレートを分析してください。結果ページを下にスクロールし、正規化Zスコアを確認してスレッディングアライメントの質を分析します。正規化cscoが1より大きいアライメントは、信頼性の高いアライメントであることを示しており、クエリタンパク質と同じフォールドを持つ可能性が最も高くなります。クエリタンパク質とテンプレートタンパク質の間のホモロジーを評価するために、スレッディングアライメント領域および鎖全体の配列同一性を検討してください。高い配列同一性は、クエリタンパク質とテンプレートタンパク質の間の進化的な親縁性を示す指標となります。カラーで表示されたスレッディングアライメント残基を確認し、クエリおよびテンプレートタンパク質における保存された残基やモチーフを視覚的に特定してください。全鎖アライメントと比較してスレッディングアライメント領域の配列同一性が高いことは、クエリに保存された構造モチーフまたはドメインが存在することを示しています。アライメントを精査し、スレッディングアライメントのカバー率を評価してください。上位のアライメントのカバレッジが低く、クエリタンパク質の狭い領域にのみ限定されているか、あるいはクエリ配列の長いセグメントで欠落している場合は、そのクエリタンパク質に複数のドメインが含まれていることを示しています。この場合、配列を分割し、各ドメインを個別にモデリングすることを推奨します。結果ページの次の表を確認し、構造アライメントプログラムであるTM-alignによって特定された、最初の予測モデルに対する構造類似性上位10件を決定してください。TMスコアが0.5より大きい場合は、検出されたアナログとモデルが同様のトポロジーを持ち、クエリタンパク質の構造クラスまたはタンパク質ファミリーを決定するために使用できることを示します。TMスコアが0.3未満のものは、ランダムな構造類似性を意味します。構造的にアライメントされた領域の配列同一性とRMSDを解析し、モデルと構造アナログにおける空間モチーフの保存性を評価してください。アライメント内で色付けおよび整列された残基ペアを視覚的に確認し、構造的に保存されたこれらの残基およびモチーフを特定します。予測EC番号テーブルを参照し、クエリタンパク質の可能性が高い上位5つの酵素OGを確認してください。これらのテンプレートを用いたEC番号予測の信頼性は、ベンチマーク解析に基づくECスコアとして示されています。クエリタンパク質とテンプレートタンパク質の間の機能的類似性は、ECスコアが1.1より大きい場合に信頼して解釈することができます。次に、クエリタンパク質と同様のフォールドを持つテンプレート間で、機能のコンセンサスを確認します。複数のテンプレートが同じEC番号を持ち、かつECスコアが1.1より大きい場合、予測の信頼レベルは非常に高くなります。しかし、ECスコアが高くても、特定されたヒット間にコンセンサスが不足している場合、予測の信頼性は低下するため、ユーザーはジーンオントロジーを確認することが推奨されます。「Term predictions」ビューでは、予測されたジーンオントロジー用語のテーブルを確認し、PDBライブラリ内でジーンオントロジー用語が付与されているクエリタンパク質のホモログ上位10件を特定します。通常、各タンパク質には、その分子機能、生物学的プロセス、および細胞内局在を記述する複数のジーンオントロジー用語が関連付けられています。各用語をクリックするとamigoウェブサイトに移動し、その定義とリネージを分析できます。クエリタンパク質とテンプレートタンパク質の間の機能的類似性を評価するために、機能的ホモロジースコアの列を分析します。これにより、これらのタンパク質から機能アノテーションを転移させる際の信頼レベルを推定することも可能です。また、遺伝子オントロジー用語のコンセンサス予測テーブルを確認し、テンプレート間での機能の一致性を分析してください。これらの共通機能は、クエリタンパク質のジーンオントロジー（GO）用語を予測し、そのGO用語予測の信頼レベルを評価するために使用されます。最後に、ページの一番下までスクロールして、クエリタンパク質に対するリガンド結合部位の予測上位10件を確認してください。予測された結合部位は、共通の結合ポケットを共有する予測リガンドコンフォメーションの数に基づいてランク付けされます。特定された最良の結合部位は、すでにJmolアプリに表示されています。ラジオボタンをクリックして、他の予測結果を解析し、リガンド相互作用残基を可視化してください。BSスコアは、モデルとテンプレートの結合部位間の局所的な類似性を示します。BSスコアが1.1より大きい場合は、予測された結合部位付近の配列および構造の類似性が高いことを示します。テンプレート内の既知の結合部位と比較したモデルにおいて、ITは他の有用な機能へのリンクを含むメインウェブページです。フォーラム機能では、ユーザーがオンラインアカウントを作成し、構造モデリングに関する支援や結果の解釈について他のITERユーザーに助けを求めることができます。ダウンロード機能を利用することで、ユーザーはiterおよび関連パッケージをダウンロードし、自身のコンピュータにインストールすることが可能です。これにより、モデリング実験の実行に必要な時間を短縮できます。キュー機能により、送信したすべてのジョブのステータスをIT a Qページで確認することが可能です。また、ユーザーは完了したジョブのモデリング構造の画像を視覚的に検査することもできます。このページでは、CSCOの期待TMスコア、第1モデルの期待RMSD、および投稿日とともに、IT AERの結果ページの抜粋が表示されています。ここには、高速フォーマットされたクエリ配列、予測二次構造、および関連する信頼度スコアと残基の予測溶媒接近性が示されています。解析されたコア領域とクエリ内の潜在的な水和部位は、それぞれシアン色と赤色の矩形でハイライトされています。ここでは、クエリタンパク質の三次構造予測が示されています。予測モデルはインタラクティブなJMLアプリアウトレットに表示され、ユーザーは分子の表示を変更することができます。また、ダウンロードリンクをクリックすることでモデルをダウンロードすることが可能です。モデルの品質を推定するための信頼性スコアはcscoとして報告されます。Loomisスレッディングプログラムによって特定された上位10件のスレッディングテンプレートとアライメントを示すitta A結果ページの例を提示します。スレッディングアライメントの質は正規化Zスコアに基づいて評価され、1を超える値は信頼性の高いアライメントであることを示します。テンプレート内でクエリ残基と同一であるアライメント済み残基は、保存された残基またはモチーフの存在を示すために色で強調表示されます。逆に、上位のテンプレートの大部分でアライメントが見られない場合は、クエリタンパク質に複数のドメインが存在することを示しており、アライメントされていない残基はドメインリンカー領域に対応します。この表は、TM-align構造アライメントプログラムによって特定された上位10個の構造アナログおよび構造アライメントを示しています。アナログのランキングは、構造アライメントのTMスコアに基づいています。TMスコアが0.5より大きい場合は、比較した2つの構造が類似したトポロジーを有していることを示します。TMスコアが0.3未満であることは、2つのランダムな構造間の類似性を意味します。構造的にアライメントされた残基ペアは、アミノ酸の特性に基づいて色で強調表示され、アライメントされていない領域はダッシュで示されます。以下は、PDBライブラリにおいてクエリタンパク質の酵素ホモログを同定したITR結果ページの例です。EC番号予測の信頼レベルはECスコアに基づいて分析され、ECスコアが1.1より大きい場合は、クエリタンパク質とテンプレートタンパク質の間に機能的な類似性があることを示します。クエリタンパク質の遺伝子オントロジー（Gene Ontology）用語予測テーブルには、遺伝子オントロジーテンプレートライブラリ内のクエリタンパク質の機能的ホモログが、機能的ホモロジースコアに基づいてランク付けされて含まれています。これら上位スコアのヒットから共通の機能的特徴を導き出し、クエリタンパク質の最終的な遺伝子オントロジー用語予測を生成します。予測されたジーンオントロジー用語の品質はgeoスコアに基づいて推定されます。geoスコアが0.5より大きい場合は信頼性の高い予測であることを示しており、ここでは例として、コファクターアルゴリズムを用いた上位10件のタンパク質リガンド結合部位予測を表示するIT AZAの結果ページを示しています。予測された結合部位のランキングは、共通の結合ポケットを共有する予測リガンドコンフォメーションの数に基づいています。クエリにおいて、BSスコアは予測された結合部位とテンプレート結合部位の間の局所的な配列および構造の類似性を測定する指標であり、結合部位ポケットの保存性を分析するのに有用です。ISERはタンパク質の構造および機能予測において最も効率的なアルゴリズムの一つですが、あくまでコンピュータアルゴリズムによる予測であることに留意することが重要です。例えば、残基間のコンタクトや結合情報などの実験データや機能的な知見があれば、予測精度を向上させる上で非常に有用です。IT AERサーバーでは、高まる関心に対応するため、モデリング手順中にこれらの情報を組み込むためのポータルを提供しています。Zang研究室は、非営利の研究目的向けにIT AERソフトウェアを無料で公開しました。私たちは現在、IT AERおよびアイテスターの改良を積極的に進めており、本ソフトウェアの提供によってZang研究室以外での大規模な活用が進み、科学コミュニティにおけるさらなる研究の促進と発展に寄与することを期待しています。

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Research

JoVE Journal

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コンピュータベースのタンパク質の構造と機能の予測のためのプロトコル

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