タンパク質ドッキング予測プログラムによるシグナル伝達系のタンパク質間相互作用解析

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2008-06-19
• タイトル: タンパク質ドッキング予測プログラムによるシグナル伝達系のタンパク質間相互作用解析
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Analysis of protein-protein interactions of signal transduction pathways using a docking prediction program
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 東京工業大学大学院情報理工学研究科
• 著者所属: 東京工業大学大学院情報理工学研究科
• 著者所属: みずほ情報総研株式会社
• 著者所属: 東京工業大学大学院情報理工学研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Computer Science, Graduate School of Information Science and Engineering, Tokyo Institute of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Computer Science, Graduate School of Information Science and Engineering, Tokyo Institute of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Mizuho Information and Research Institute
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Computer Science, Graduate School of Information Science and Engineering, Tokyo Institute of Technology
• 著者名: 松崎, 由理; 松崎, 裕介; 佐藤智之; 秋山, 泰
• 著者名(英): Yuri, Matsuzaki; Yusuke, Matsuzaki; Toshiyuki, Sato; Yutaka, Akiyama
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 我々は，立体構造データをもとにタンパク質のドッキング予測を行い，候補となるドッキング構造をクラスタリングにより非冗長化してタンパク質間相互作用を予測する，ドッキング後処理システムを開発している．ソフトウェアの利用目的として， 複合体のドッキング構造そのものの予測と，多数のタンパク質の構造データに網羅的に予測プログラムを適用して相互作用する可能性のある組み合わせを発見する相互作用対検出問題の，二つの問題が考えられる．最適な後処理の方法はこの両者で異なる可能性があるが，本稿では主に後者の問題を対象とする．本発表では，ドッキング予測ソフトウェアZDOCK3.0.1による結合構造の候補データをクラスター解析により評価する手法を，実際のシグナル伝達系の例として大腸菌走化性系の 9 つのタンパク質に適用した結果について述べる．実験的には未確認な相互作用も含めて，生物学的な見地からも予測結果の妥当性を検討した．また，構造データに基づく予測を実際のパスウェイ解析に用いる際に困難だった点についてまとめる．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: We have developed software for analyzing protein-protein interaction using tertiary structure data of target proteins by postprocessing outputs of a docking prediction software. Possible applications of our software include predicting accurate docking form of two proteins and discovering new combinations of proteins that can form complexes using amounts of protein structure data. Here we focused on the latter type of application and evaluated the proposed software by applying it to a real signal transduction pathway of bacterial chemotaxis, which has nine kinds of proteins in the pathway. We first got docking prediction data by applying tertiary structure data of chemotactic proteins to ZDOCK 3.0.1. Then the outputs were clustered based on the structural differences of each docking prediction. We then evaluated the affinity of two proteins using the clustered data. As well as the results of evaluation of our software in protein-protein interaction prediction of bacterial chemotaxis, difficulties in applying our software to the real biological pathway are discussed.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA12055912
• 書誌情報: 情報処理学会研究報告バイオ情報学（BIO）; 巻 2008, 号 58(2008-BIO-013), p. 21-24, 発行日 2008-06-19
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会