Prediction of metal-binding sites for 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のタンパク質金属結合サイト予測法

中村 建介; 由良 敬; 郷 信広

Nakamura, Kensuke; Yura, Kei; Go, Nobuhiro

タンパク質のアミノ酸配列に関する情報はゲノムプロジェクトの進展により爆発的な勢いで増加しつつあるが、既に知られているタンパク質と類似性を持たない配列の機能の同定は進んでいない。実験による機能の同定は大変な労力を要するため、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促進することが期待されている。その際、多くのタンパク質が金属と相互作用することにより機能を発現するため、アミノ酸配列から結合する金属の種類と数,部位を推定することができればタンパク質の機能解明に大きく貢献できると考えられる。今回の発表では実験的に遷移金属が結合するとわかっている構造未知のアミノ酸配列について、類似のアミノ酸配列群から抽出される進化的な情報を用いて金属結合部位の予測を行った結果を報告する。相同性のあるタンパク質立体構造上の対応する残基の位置関係の情報を加えることによって予測の絞り込みを行うことができる。まず遷移金属を結合する立体構造が既に解かれているタンパク質について予測の精度を検証し、ついで金属の結合する場所が全く未知のタンパク質について金属結合部位の予測を行った。

Metal-binding proteins are forming important subgroup of proteins. The knowledge of which, how many and where the metal ion 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 extremely laborious. Combination of the experimental data and bioinformatics analysis may lead to the prediction of new function of the protein. A method that exploits evolutionary information was employed to predict the potential metal- binding residues. Since diversity of sequences within a protein family can vary, we have developed an interactive tool to carefully analyze the evolutionary information. Our prediction was confirmed for the sequences whose three-dimensional structure with metal ions is already solved. Then we made prediction for the sequence whose metal-binding site was unknown.