Prediction of metal-binding sites from high-throughput metalloproteomics data

ハイスループットメタロプロテオミクスデータからのタンパク質金属結合サイトの予測

中村 建介; 由良 敬; 郷 信広

Nakamura, Kensuke; Yura, Kei; Go, Nobuhiro

ゲノムプロジェクトからの情報量は年々加速度的な勢いで増えつつあるが、機能未知の遺伝子の同定は時間のかかるプロセスでありそれほど進んでいない。このため、バイオインフォマティクス手法の改良によりこの解析速度を推進することが期待されている。金属結合性タンパク質はタンパク質の中で重要なグループを形成し、既知のタンパク質の約半数が金属と結合しているとも言われている。「どの」金属が「どこ」に「いくつ」結合するかという情報はタンパク質の機能の解明に非常に役立つと考えられる。最近になってタンパク質の結合する金属イオンの種類と量を実験により高速に測定する方法が報告されている。実験とバイオインフォマティクス解析を組合せることにより、未知の金属結合サイトの予測、ひいては金属結合蛋白質の機能の予測に繋げられる可能性がある。この研究では、遷移金属を結合することが実験的に調べられたタンパク質のバイオインフォマティクス解析による、金属結合にかかわるアミノ酸残基の予測方法について報告する。

Amount of information produced by genome projects is increasing at exponential rate. Yet, identifying the functions of unknown genes is still a slow process. Therefore techniques of bioinformatics should be developed to help enhance the rate of analysis. Metal-binding proteins are forming important subgroup of proteins. The knowledge of which, how many and where the metal ion can bind to a protein should give a good clue to how the protein function. The experimental analysis of metal binding property of a protein can be extensive. Recently, a high-throughput technique that roughly assigns the kind and amount of metal ions became available. Combination of the experimental data and bioinformatics analysis may lead to the determination of previously unknown metal-binding sites, then to the prediction of the function of the protein. In the present study, we describe results of our bioinformatics analysis on a set of proteins that are known to bind transition-metal ions.