代理による解決

代理解像度（ResProx）は、 NMR由来のタンパク質構造の等価X線解像度を評価する方法です。ResProxは、電子密度やその他の実験入力ではなく、座標データから解像度を計算します。これにより、構造がどのように解決されたか（ X線、NMR、EM、モデリング、ab initio予測）に関係なく、構造の解像度を計算することができます。ResProxはもともと、 X線構造の品質/解像度と特定のNMR構造の品質を直接比較できる、単純な単一数値評価として機能するように設計されました。ただし、実験的に報告されたX線構造解像度の信頼性を評価したり、非従来的またはハイブリッドな方法で解決されたタンパク質構造を評価したり、PDBに登録された不正な構造を特定したりするためにも使用できます。 ^[1] ResProxは、25を超える異なる構造特性を組み込んで、単一の解像度のような値を決定します。ResProx値はオングストロームで報告されます。何千ものX線構造をテストした結果、ResProx値はX線結晶学者が報告した解像度値と非常によく一致することが分かりました。^[1]プロキシによる解像度値は、無料でアクセスできるResProxウェブサーバーを使用して、新たに決定されたタンパク質構造に対して計算できます。 ^{[1]このサーバーは、タンパク質}座標データ（PDB形式）を受け取り、その入力構造の解像度推定値（オングストローム単位）を生成します。

X 線結晶構造解析では、分解能は分子の電子密度マップの分解能または精度の尺度です。X線結晶構造の分解能は通常、オングストローム(Å、10 ^–10メートル)で報告されます。数値が小さいほど、原子分解能の度合いが高くなります。タンパク質X 線結晶構造解析で達成可能な最高の分解能は通常約 1 Å です。このレベルの分解能により、個々の水素原子を視覚化し、重原子 ( C、O、N ) を非常に正確にマッピングできます。今日解明されたほとんどのタンパク質構造の分解能は 1.5 ～ 2.5 Å であり、これは水素原子が見えず、重原子の正確な位置には不確実性があることを意味します。 分解能が 2.5 Å を超えるタンパク質構造では、一般に、座標の不正確さやその他の構造上の問題が数多くあります。分解能が 3.5 Å を超えると、原子の位置だけでなく、個々のアミノ残基の同一性にもかなりの不確実性が生じることがよくあります。言い換えれば、分解能は構造の品質と反比例関係にあります (つまり、数値が高いほど構造が劣ることを意味します)。X線分解能に対するタンパク質構造の品質のこの傾向は、 NMRで決定されたタンパク質構造の品質の傾向と非常に密接に一致しています。一部のNMR構造には、多数の制約 (NOE、水素結合、J カップリング、双極子カップリング)、優れた形状、高い構造品質、優れた原子精度 ( RMSD < 1 Å) を備えた非常に緊密なアンサンブルがあります。その他のNMR構造には、制約が非常に少なく、形状が貧弱または構造品質が悪く、非常に緩いアンサンブルがあります ( RMSD > 3 Å)。ただし、 NMR RMSD値とX 線分解能値の間には単純なマッピングはありません。つまり、1 Å RMSDのNMRアンサンブルは、品質や精度の点で 1 Å 分解能のX 線構造に対応しません。これは、RMSD の尺度が、アンサンブルで使用される構造の数と、構造アンサンブルを保管する分光学者の選択バイアスの両方の関数であるためです。同様に、NMRでは、比較的少数の適切に選択された制約を使用して、高品質で正確に決定されたタンパク質構造を生成することができます。また、非常に低品質のタンパク質構造を生成することもできます。 不注意に評価された、誤った、または誤って割り当てられた多数の制約からの NMR構造。

過去 20 年間に、X 線 座標データのみ ( X 線回折データではなく) を使用して「同等の解像度」を計算する方法がいくつか提案されてきました。Procheck -NMR ^[2]など、NMR構造の評価に特化して設計 されたものもあれば、 MolProbity ^{[3]や RosettaHoles2 [4]}など、 X 線構造の構造品質評価と検証のために設計されたものもあります。ただし、これらの方法は、解像度を予測するために比較的少数のタンパク質構造品質指標 (それぞれ 4、3、1 つの指標) に依存しているため、観測された (X 線) 解像度と予測された解像度の相関は特に良好ではありません。構造特徴の数を拡張して、ねじれ角の分布、原子衝突の存在、水素結合の正常性、結合長と結合角の違反の数、空洞の存在、残基固有のパッキング体積、パッキング効率、およびスレッディング エネルギーを含めることで、この相関をかなり大幅に改善することができます。

ResProx は、サポートベクター回帰法で使用された25 種類のタンパク質構造特性 (ねじれ角分布、水素結合、充填体積、空洞、モルプロビティ尺度など) のコレクションを使用して、既知のX 線解像度を持つ2400 個のタンパク質構造セットで予測解像度と観測されたX 線解像度の相関を最大化します。アルゴリズムの正確な詳細は、Wishart と同僚によって公開された論文に記載されています。^[1]独立したテスト セットでトレーニングと適切な検証を行った後、この SVR モデルは、相関係数 0.92、平均絶対誤差0.28 Å で、解決されたX 線構造の解像度を推定できます。これは、既存の方法よりも約 15 ～ 30% 優れています。これを図 1 に示します。ResProx メソッドのパフォーマンスは非常に高く、同等のX 線解像度の推定値を生成するために必要なのは座標データだけなので、 NMR構造に適用するのに最適です。NMR構造を ResProx で分析すると、平均的なNMR構造の等価X 線解像度は 2.8 Å となり、比較的低い値となります (図 2)。これは、NMR構造の全体的な品質と精度に関する定性的な観察結果と一致しています。図 2 に示すように、ごく少数のNMR構造が < 1.0 Å に相当する解像度を示していますが、これはまれです。

図 1. トレーニング データとテスト データに対する ResProx のパフォーマンス。

図 2. NMR モデルの ResProx 相当解像度と X 線構造の実験解像度のヒストグラム。500 個の NMR アンサンブルと 500 個の X 線構造が PDB からランダムに選択されました。タンパク質は 0.25 Å 解像度ビンにグループ化されました。X 軸の解像度値は、各解像度ビンの上限を示します。NMR 構造と X 線構造の値は、各解像度ビン内の構造の数を表します。

ResProx Web サーバーは、NMRタンパク質座標データ ( PDB形式) を受け入れ、そのNMR構造の解像度推定値 (オングストローム単位) を生成する、無料でアクセスできるサーバーです。ResProx のダウンロード可能なバージョンも利用できます。ResProx は、 PDB識別子を持つ 50834 個のタンパク質構造のリストと、それらの観測された解像度および対応する ResProx 値も提供します。