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構造ゲノミクスは、特定のゲノムによってコードされるすべてのタンパク質の3 次元構造を記述することを目的としています。このゲノムベースのアプローチにより、実験的アプローチとモデリング アプローチの組み合わせによる高スループットの構造決定が可能になります。構造ゲノミクスと従来の構造予測の主な違いは、構造ゲノミクスでは、特定のタンパク質に焦点を当てるのではなく、ゲノムによってコードされるすべてのタンパク質の構造を決定しようとすることです。完全なゲノム配列が利用できるため、実験的アプローチとモデリング アプローチの組み合わせによって構造予測をより迅速に行うことができます。これは、多数の配列決定されたゲノムと以前に解決されたタンパク質構造を利用できるため、科学者は以前に解決された相同タンパク質の構造に基づいてタンパク質構造をモデル化できるためです。
タンパク質の構造はタンパク質の機能と密接に関連しているため、構造ゲノミクスはタンパク質の機能に関する知識を提供する可能性があります。タンパク質の機能の解明に加えて、構造ゲノミクスは、新しいタンパク質フォールドや新薬発見の潜在的なターゲットを特定するために使用できます。構造ゲノミクスでは、ゲノム配列を使用した実験的方法、既知の構造を持つタンパク質との配列または構造の相同性に基づく、または既知の構造と相同性のないタンパク質の化学的および物理的原理に基づくモデリングベースのアプローチなど、構造決定に対してさまざまなアプローチを採用します。
従来の構造生物学とは対照的に、構造ゲノミクスによるタンパク質構造の決定は、タンパク質の機能について何も分からない前に行われることが多い（常にというわけではない）。これにより、 3D構造からタンパク質の機能を決定するという、構造バイオインフォマティクスにおける新たな課題が生じます。
構造ゲノミクスでは、タンパク質構造のハイスループット決定を重視します。これは、構造ゲノミクス専用のセンターで実行されます。
構造生物学者のほとんどが個々のタンパク質やタンパク質群の構造を研究するのに対し、構造ゲノミクスの専門家はゲノム規模のタンパク質構造を研究します。これは大規模なクローニング、発現、精製を意味します。このアプローチの主な利点の 1 つは規模の経済性です。一方で、結果として得られる構造の科学的価値が疑問視されることもあります。2006年 1 月のScience の記事では、構造ゲノミクス分野を分析しています。[1]
タンパク質構造イニシアチブなどの構造ゲノミクスの利点の 1 つは、科学コミュニティが新しい構造、およびクローンやタンパク質などの試薬にすぐにアクセスできることです。欠点は、これらの構造の多くが機能が不明なタンパク質の構造であり、対応する出版物がないことです。そのため、この構造情報をより広範な研究コミュニティに伝えるための新しい方法が必要です。構造ゲノミクス共同センター (JCSG) のバイオインフォマティクス コアは最近、ハイスループット構造ゲノミクス センターから出てくるタンパク質構造に注釈を付ける、オープン タンパク質構造注釈ネットワーク(TOPSAN) という wiki ベースのアプローチを開発しました。
目標
構造ゲノミクスの目標の 1 つは、新しいタンパク質フォールドを特定することです。タンパク質構造を決定する実験的方法では、発現や結晶化が良好なタンパク質が必要であり、この実験データによって解明されるタンパク質フォールドの種類に本質的に偏りが生じる可能性があります。アブ イニシオモデリングなどのゲノムのモデリング ベースのアプローチは、実験的制約に制限されないため、実験的アプローチよりも新しいタンパク質フォールドを特定できる可能性があります。
タンパク質の機能は3D構造に依存し、これらの3D構造は配列よりも高度に保存されています。したがって、構造ゲノミクスのハイスループット構造決定方法は、タンパク質機能の理解に役立つ可能性があります。これは、創薬やタンパク質工学にも潜在的な影響を及ぼします。[2]さらに、構造データベースに追加されるタンパク質ごとに、データベースに他の未知のタンパク質の相同配列が含まれる可能性が高くなります。タンパク質構造イニシアチブ（PSI）は、国立衛生研究所がさまざまな学術機関や産業界のパートナーと協力して資金提供している多面的な取り組みであり、構造ゲノミクスアプローチを使用してタンパク質構造の知識を増やし、構造決定方法論を改善することを目的としています。
方法
構造ゲノミクスは、タンパク質構造を決定するために、いくつかの方法で完成したゲノム配列を利用します。ターゲットタンパク質の遺伝子配列を既知の配列と比較し、既知のタンパク質の構造から構造情報を推測することもできます。構造ゲノミクスは、他の構造データに基づいて新しいタンパク質フォールドを予測するために使用できます。構造ゲノミクスは、未知のタンパク質と解決されたタンパク質構造との相同性に依存するモデリングベースのアプローチも採用できます。
新たに方法
ゲノム配列が完成すると、メッセンジャーRNAとタンパク質の配列を含む可能性のある遺伝子の部分であるオープンリーディングフレーム（ORF）をクローン化し、タンパク質として発現させることができます。これらのタンパク質はその後、精製され結晶化され、X線結晶構造解析と核磁気共鳴（NMR）の2種類の構造決定のいずれかにかけられます。ゲノム配列全体により、すべてのORFを増幅し、細菌にクローン化して発現させるために必要なプライマーをすべて設計できます。この従来のタンパク質構造決定方法に全ゲノムアプローチを使用することで、ゲノムによってコードされるすべてのタンパク質を一度に発現させることができます。このアプローチにより、ゲノムによってコードされるすべてのタンパク質の構造決定が可能になります。
モデリングベースの方法
アブイニシオ モデリング
このアプローチでは、タンパク質配列データと、コード化されたアミノ酸の化学的および物理的相互作用を使用して、解明されたタンパク質構造と相同性のないタンパク質の 3D 構造を予測します。アブ イニシオモデリングの非常に成功した方法の 1 つに、タンパク質を短いセグメントに分割し、短いポリペプチド鎖を低エネルギーのローカル構造に配置するRosettaプログラムがあります。Rosetta は、商用利用と、パブリック プログラム Robetta を通じて非商用利用の両方で利用できます。
シーケンスベースのモデリング
このモデリング技術は、未知のタンパク質の遺伝子配列を既知の構造を持つタンパク質の配列と比較する。配列間の類似性の程度に応じて、既知のタンパク質の構造をモデルとして使用して、未知のタンパク質の構造を解くことができる。高精度のモデリングには、未知のタンパク質と解かれた構造との間で少なくとも 50% のアミノ酸配列同一性が必要であると考えられている。30～50% の配列同一性は中程度の精度のモデルとなり、30% 未満の配列同一性は低精度のモデルとなる。すべての構造モチーフを少なくとも 1 回表現し、モデリングによって未知のタンパク質の構造を正確に解くためには、少なくとも 16,000 のタンパク質構造を決定する必要があると予測されている[3] 。 ただし、この方法の欠点の 1 つは、構造が配列よりも保存されているため、配列ベースのモデリングはタンパク質構造を予測する最も正確な方法ではない可能性があることです。
スレッド
スレッド化は、配列の同一性ではなく、折り畳みの類似性に基づいて構造モデリングを行います。この方法は、関連の遠いタンパク質を識別するのに役立つ可能性があり、分子の機能を推測するために使用できます。
構造ゲノミクスの例
現在、特定のプロテオーム内のすべてのタンパク質の構造を解明するための取り組みが数多く行われています。
サーモトガ・マリティマプロテオーム
タンパク質構造イニシアチブ(PSI)の一部である構造ゲノミクス共同センター (JCSG) の現在の目標の 1 つは、好熱性細菌Thermotoga maritimaのすべてのタンパク質の構造を解明することです。T . maritima は、1,877 個の遺伝子からなる比較的小さなゲノムと、好熱性細菌によって発現されるタンパク質は結晶化しやすいという仮説に基づいて、構造ゲノミクスのターゲットとして選択されました。
Lesleyらは大腸菌を用いてT. martimaの全てのオープンリーディングフレーム（ORF）を発現させた。これらのタンパク質は結晶化され、結晶化されたタンパク質の構造はX線結晶構造解析を用いて決定された。他の構造の中でも、この構造ゲノミクスアプローチによりTM0449タンパク質の構造を決定することができ、このタンパク質は既知のタンパク質と構造相同性を持たないため、新しい折り畳みを示すことが判明した。[4]
結核菌プロテオーム
TB構造ゲノムコンソーシアムの目標は、結核を引き起こす細菌であるMycobacterium tuberculosisにおける潜在的な薬剤ターゲットの構造を決定することです。多剤耐性結核の問題が拡大していることを考えると、結核に対する新しい薬物療法の開発は特に重要です。
M. tuberculosisのゲノムが完全に配列決定されたことで、科学者はこれらのタンパク質ターゲットの多くを発現ベクターにクローン化し、精製して X 線結晶構造解析による構造決定を行うことが可能になりました。研究により、病因に関与している可能性のある細胞外タンパク質、鉄調節タンパク質、現在の薬物ターゲット、新しいフォールドを持つと予測されるタンパク質など、構造決定の対象となる多くのターゲットタンパク質が特定されています。これまでに、M. tuberculosisによってコードされる 708 個のタンパク質の構造が決定されています。
タンパク質構造データベースと分類
- タンパク質データバンク(PDB): タンパク質の配列と構造情報のリポジトリ
- UniProt : 配列と機能情報を提供します
- タンパク質の構造分類（SCOP分類）：階層的アプローチ
- クラス、アーキテクチャ、トポロジー、相同スーパーファミリー（CATH）：階層ベースのアプローチ
参照
参考文献
- ^ Chandonia JM 、Brenner SE (2006 年 1 月)。「構造ゲノミクスの影響: 期待と結果」。Science。311 (5759): 347–51。Bibcode : 2006Sci ...311..347C。doi : 10.1126/science.1121018。PMID 16424331。S2CID 800902 。
- ^ Kuhn P、Wilson K、Patch MG、Stevens RC (2002 年 10 月)。「タンパク質結晶構造解析を用いたハイスループット構造ベース創薬の起源」。Curr Opin Chem Biol . 6 (5): 704–10. doi :10.1016/S1367-5931(02)00361-7. PMID 12413557。
- ^ Baker D, Sali A (2001年10月). 「タンパク質構造予測と構造ゲノミクス」. Science . 294 (5540): 93–6. Bibcode :2001Sci...294...93B. doi :10.1126/science.1065659. PMID 11588250. S2CID 7193705.
- ^ Lesley SA、Kuhn P、Godzik A、他 (2002 年 9 月)。「高スループット構造決定パイプラインで実装された Thermotoga maritima プロテオームの構造ゲノミクス」。Proc . Natl. Acad. Sci. USA . 99 ( 18): 11664–9。Bibcode :2002PNAS ... 9911664L。doi : 10.1073 / pnas.142413399。PMC 129326。PMID 12193646。
さらに読む
- Hooft RW 、Vriend G、Sander C、Abola EE (1996 年 5 月)。「タンパク質構造のエラー」。Nature . 381 ( 6580 ): 272。Bibcode : 1996Natur.381..272H。doi : 10.1038/381272a0。PMID 8692262。S2CID 4368507 。
- Marsden RL、 Lewis TA、Orengo CA (2007) 。 「完成したゲノムの包括的な構造カバレッジに向けて ：構造ゲノミクスの観点」。BMC Bioinformatics。8 ： 86。doi ：10.1186 / 1471-2105-8-86。PMC 1829165。PMID 17349043。
- Baker EN、Arcus VL、Lott JS (2003)。「機能ゲノミクスのツールとしてのタンパク質構造予測と分析」。Appl . Bioinform . 2 (3 Suppl): S3–10。PMID 15130810 。
- Goulding CW、Perry LJ、Anderson D、他 (2003 年 9 月)。「Mycobacterium tuberculosis の構造ゲノミクス: UCLA での進捗状況に関する予備報告」。Biophys . Chem . 105 ( 2–3): 361–70。CiteSeerX 10.1.1.318.7988。doi : 10.1016/S0301-4622(03)00101-7。PMID 14499904 。
- Skolnick J、Fetrow JS、Kolinski A (2000 年 3 月)。「構造ゲノミクスと遺伝子機能解析におけるその重要性」Nat. Biotechnol . 18 (3): 283–7. doi :10.1038/73723. PMID 10700142. S2CID 2723601.
外部リンク
- タンパク質構造イニシアチブ (PSI)
- PSI構造生物学知識ベース: 自然のゲートウェイ