Outlines
In the topics of bioinformatics, our laboratory focuses on "structural bioinformatics" dealing with 3D structure data of biomolecules. Our research goal is to elucidate the relationship between sequences, structures and functions of proteins, using theoretical and computational techniques. Data-mining of structural database and molecular simulation are two important strategies. We do not only use the established softwares, but also try to invent new algorithms and programs to solve our problem.
Revealing the principle between sequence, structure, and function of proteins
Proteins are polymers of twenty different amino acids
connected in the specific order.
Proteins fold into their own specific 3D structures,
which uniquely detemined by their sequnce.
Using their 3D structures as the scaffolds,
proteins can perform various biochemical functions.
We can understand proteins by these three aspects
"sequence", "structure" and "function".
蛋白質は、生体内で様々な機能を担う、重要な分子です。
化学的には２０種のアミノ酸が特定の順番で重合した高分子ですが、
その配列の並び方によって、様々な形に折り畳まり、
極めて多様な物性、機能を持つことができます。
この蛋白質という分子を特徴づけるデータとして、
２０種のアミノ酸の並び方を示した「配列」、X線結晶解析や
NMRで得られた立体的な「構造」、ほかの分子のデータと結合した
複合体の立体構造、プロテオミクスなど様々な相互作用をまとめた
「機能」の３種類があり、それぞれ実験データを集めた巨大なデータベースが
世界中で作成されています。我々は、これらのデータベースを駆使し、
配列、構造、機能の関係を情報科学的に明らかにしていくことを
研究の目的としています。
Research Areas
- Protein Structure Comparison and Stucture Prediction
現在、３万以上の蛋白質の立体構造データが決定されており、
その構造を比較・分類することの重要性は増しています。我々
は立体構造比較プログラムMATRASを開発し、その比較サー
ビスを行うWEBサーバも立ち上げています。また、ホモロジ
ー・モデリングによる立体構造予測の改良も進めています。
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Prediction of Protein-Protein Interaction based on Homology-modeled Structures
蛋白質間の相互作用は多くの生命活動の基盤をなすため、もし、
アミノ酸配列から相互作用する相手の蛋白質を絞り込むことが
できれば、その蛋白質の機能についての知見が得られます。
我々は、ゲノム中に多数のホモログが存在する蛋白質ファミリ
ー間の相互作用について、それぞれのホモログが相互作用する
かどうかを、ホモロジー・モデリングで予測された複合体立体
構造をもとに、アミノ酸ペアの接触スコア関数を計算すること
で判別しようとしています。
- Prediction of small molecule binding sites on protein surfaces by
identifying pocket-shape regions
低分子はポケット形状をした表面に好んで結合することが知ら
れています。我々は、大小２種のプローブ球を用いて蛋白質表
面からポケット形状部を発見するプログラムPHECOMを新た
に開発しました。このプログラムは球の凸包のアルゴリズムを
拡張した計算幾何学のアルゴリズムを用いています。このプロ
グラムをもとに、より詳細な形状・原子配置を考慮した、低分
子結合部位の分類・予測を行っていきます。
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Coarse-grained Representation of Protein Structures
using Gaussian Mixture Model
多数の原子の集合である蛋白質構造を、少数の正規分布の和で
近似表現する方法を開発しています。この表現法を用いて、２
つの構造のドッキング計算、および、電子顕微鏡による３次元
電子密度に原子モデルを当てはめる計算、を高速に計算するこ
とを考えています。