タンパク質ドメイン検索タンパク質ドメインタンパク質の特定の機能、構造

タンパク質ドメイン検索
タンパク質ドメイン
• タンパク質の特定の機能、構造に対応する短い類似アミノ酸配列
領域（30アミノ酸~）
– ある特殊な機能を果たす部位（例：酵素活性部位）
– 他の物質と相互作用する部位（例：タンパク質相互作用部位）
– 進化的に保存された領域
• モチーフ
– ドメイン同様に活性部位などの重要な特徴を表すような、よく保存さ
れたアミノ酸のパターン
– ドメインより小さい構成単位とされているが（3~10アミノ酸）、ドメインと
特に明確な使い分けがされているわけではない
タンパク質ドメイン解析
• 配列相同性検索（BLAST, FASTA）では全長にわたって高い相
同性をもつ遺伝子が得られない
• 得られてもその遺伝子も機能未知である
?
相同性
相同性
機能未知アミノ酸配列
機能未知アミノ酸配列
• タンパク質を一つの固まりとしてではなく、異なる機能をもっ
た保存領域の組み合わせとして捉える
代表的なタンパク質ドメインデータベース
DB
特徴
URL
Pfam
タンパク質立体構造ドメインを元に
自動的・手動的に構築
http://www.expasy.ch/prosite/
ProDom
PfamのデータからPSI-BLAST（ホモロ http://prodom.prabi.fr/prodom/curr
ジー検索）を用いて相同な領域を同 ent/html/form.php
定
PRINTS
モチーフ（数残基~数十残程度の
ギャップなしに保存されている配
列）を対象にしたデータべース
http://bioinf.man.ac.uk/dbbrowser/P
RINTS/index.php
PROSITE
実験的に確かめられた機能モチー
フ配列データベース
http://www.expasy.ch/prosite/
SMART
シグナル伝達、細胞外タンパク質、
クロマチンタンパク質がもつ保存領
域を中心に構築
http://smart.embl-heidelberg.de/
PANTHER
タンパク質の（サブ）ファミリー内で
保存されているドメイン配列
http://www.pantherdb.org
InterPro/InterProScan
代表的なタンパク質ドメインデータベース16個（2015年7月現
在）を統合したデータベース、及びその解析ツール
http://www.ebi.ac.uk/Tools/pfa/iprscan/
• CATH-Gene3D, HAMAP, PANTHER, PIRSF, PRINTS, PROSITE, Pfam, ProDom,
SMART, SUPERFAMILY, TIGRFAMs
• 各データベースのプログラムの解析手法をそれぞれ採用し、結果を返す
• 核酸配列も6個の読み枠でアミノ酸配列に変換し解析
InteProScan：入力配列のフォーマット
MALLAEHLLKPLPADKQIETGPFLEAVSHLPPFFDCLG
SPVFTPIKADISGNITKIKAVYDTNPAKFRTLQNILEVE
KEMYGAEWPKVGATLALMWLKRGLRFIQVFLQSICD
GERDENHPNLIRVNATKAYEMALKKYHGWIVQKIFQ
AALYAAPYKSDFLKALSKGQNVTEEECLEKIRLFLVNYT
ATIDVIYEMYTQMNAELNYKV
※核酸配列も可
http://www.ebi.ac.uk
タンパク質2次構造予測
二次構造予測
http://pbil.ibcp.fr/htm/index.php
NPS@ に、二次構造予測等いろいろなツールがあ
る。
様々な二次構造予測手法が提案されているが、
ここでは PHD 法を使ってみる。
“Secondary structure consensus prediction” で
複数の予測手法の結果から
共通する構造を得ることもできる。
>Sample
SVDHGFLVTRHSQTIDDPQCPSGTKILYHGYSLLYVQG
NERAHGQDLGTAGSCLRKFSTMPFLFCNINNVCNFA
SRNDYSYWLSTPEPMPMSMAPITGENIRPFISRCAVC
EAPAMVMAVHSQTIQIPPCPSGWSSLWIGYSFVMH
TSAGAEGSGQALASPGSCLEEFRSAPFIECHGRGTCN
YYANAYSFWLATIERSEMFKKPTPSTLKAGELRTHVSR
CQVCMRRT
アミノ酸配列をペーストする。
“>”から始まるヘッダ行は取り除くこと。
Output width は、結果の表示幅（残基数）。
変えなくてもいい。
アミノ酸配列をペーストする。
“>”から始まるヘッダ行は取り除くこと。
Output width は、結果の表示幅（残基数）。
変えなくてもいい。
PDB (Protein Data Bank)
http://www.rcsb.org/
ヘリックスやストランドの位置を
PDBにある立体構造解析の結果と
比較してみよう。
αヘリックスはよく予測でき
るが、βストランドは難しい。
パスウェイデータベース(KEGG)
パスウェイデータベース(KEGG)
http://www.genome.jp/kegg/kegg_ja.html
代謝経路や遺伝子名、
関連する病気等が分かって
いれば一覧から探す
アミノ酸配列からパスウェイを検索
http://www.genome.jp/kegg/kegg_ja.html
画面下方の「解析ツール」にある BLAST を使う
http://www.genome.jp
データベースは “KEGG GENES”。
必要なら nr (全データベース)等も選べる。
BLASTPになっていることを確認
(アミノ酸vsアミノ酸の検索)
準備ができたら右上の
「Compute」ボタンを押す。
各自のタンパク質の配列を貼り付ける。
“>”から始まるヘッダはあってもなくてもよい。
データベースは “KEGG GENES”。
必要なら nr (全データベース)等も選べる。
BLASTPになっていることを確認
(アミノ酸vsアミノ酸の検索)
結果をリストアップする個数。
5か10くらいに減らす。（少ないほど高速）
生物種:遺伝子ID
hsa ヒト
pon オランウータン
ptr チンパンジー
mmu マウス
sce 出芽酵母 ... etc.
トップヒットの青字部分をクリックして
KEGGエントリを見る。
遺伝子が関与する
パスウェイ
パスウェイのひとつをクリックする。
（もしもパスウェイが表示されていなければ、
他の配列でBLAST検索からやり直してみ
てください。）
遺伝子や物質、他の経路などは
クリック可能
前の画面で選んだ遺伝子が
赤く強調表示される。
緑箱は各遺伝子
白箱はその生物が持っていない遺伝子
小さな白丸は物質

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