特許

J-GLOBAL ID：200903020801547261

明細書タンパク質-リガンド結合特異性を予測するための方法およびシステム

発明者： コダンガッティル・アール・スリークマール ,  ヨウピン・フアン ,  マーク・エイチ・ポーシュ ,  カマラカル・グルコタ
出願人/特許権者： ワイス
代理人 (4件)： 田中 光雄 ,  山崎 宏 ,  元山 忠行 ,  冨田 憲史
公報種別：公表公報
出願番号（国際出願番号）：特願2007-520538
公開番号（公開出願番号）：特表2008-506120
出願日： 2005年07月08日
公開日（公表日）： 2008年02月28日
要約：

本発明は、タンパク質-リガンド結合特異性を予測または評価するための方法およびシステムを提供する。パターン認識モデルは、特定のリガンド結合特異性を有する学習タンパク質の選択された配列セグメントによって学習しておくことができる。各選択された配列セグメントは、対応する学習タンパク質のリガンド結合特異性に寄与するかもしれない(複数の)アミノ酸残基を含むと考えられる。目的のタンパク質が学習タンパク質と同じリガンド結合特異性を有するかどうかを決定するために、目的のタンパク質中の配列セグメントが同様に選択され、学習させたモデルをクエリーするために使用される。一の実施形態においては、使用されるパターン認識モデルが、Gタンパク質の特定のクラスと優先的に相互作用するGPCRの連結された細胞質ゾルドメインによって学習しておかれる隠れマルコフモデルである。この学習させたモデルが、オーファン(孤児)GPCRのGタンパク質結合特異性を評価するために使用される。

請求項（抜粋）：

目的のGタンパク質結合受容体(GPCR)のGタンパク質結合特異性を評価するための方法であって、 多数の学習配列を使用してパターン認識モデルを学習する工程:ここに、該学習配列が、Gタンパク質の特定クラスと相互作用することができる学習GPCRの群に由来するものであり、該学習配列それぞれが、該群から選択される学習GPCRの2以上の非隣接配列セグメントの連結を含み、該非隣接配列セグメントそれぞれが該学習GPCRの細胞内配列を含む;および 目的のGPCRの2以上の非隣接配列セグメントの連結を含むクエリー配列を使用して、学習させたモデルをクエリーする工程:ここに、該目的のGPCRの非隣接配列セグメントそれぞれが、目的のGPCRの細胞内配列を含む;を含み、 該クエリー配列が学習させたモデルに一致するかまたは一致しないかが、該目的のGPCRが、該Gタンパク質の特定クラスと相互作用できるか否かを示す 方法。

IPC (1件)：

G01N 33/566

FI (1件)：

G01N33/566