T-RMSD:細粒構造に基づく分類法及びTNF受容体の機能的特性化へのそれの適用

MAGIS Cedrik; STRICHER Francois; VAN DER SLOOT Almer M.; SERRANO Luis; SERRANO Luis; NOTREDAME Cedric

文献

J-GLOBAL ID：201002262206305379 整理番号：10A0725124

T-RMSD:細粒構造に基づく分類法及びTNF受容体の機能的特性化へのそれの適用

T-RMSD: A Fine-grained, Structure-based Classification Method and its Application to the Functional Characterization of TNF Receptors

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資料名：
巻： 400 号： 3 ページ： 605-617 発行年： 2010年07月16日
JST資料番号： D0124B ISSN： 0022-2836 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：オランダ (NLD) 言語：英語 (EN)

この研究において,蛋白質の構造と機能類似性の間の関係に取組んだ。ツリーに基づく平方自乗平均偏差(T-RMSD)と名付けた新規方法を紹介した。この方法は遠位RMSD(dRMSD)変動を用いて,蛋白質の細粒構造に基づく分類法を構築した。Daliのような類似方法を超えるT-RMSDの主要改善点は,各クラスター中心点のブートストラップ値の当量を生成するその機能である。多数の生物学的/病理学的経路におけるこれらの役割に対して広範囲に研究した2つのドメインファミリーに関してこの方法を評価した。すなわち,TNF受容体(TNFR)ファミリーと関連する小GTPアーゼRASスーパーファミリー及びシステイン高含有ドメイン(CRD)である。これらの解析により,T-RMSDは自動的に復帰し,現存の分類を精製することを示した。小GTPアーゼARFスーパーファミリーのケースにおいて,T-RMSDはGDP結合状態からGTP-を識別したが,CRDのケースにおいて,それは十分に明確化された機能的性質(リガンド結合及びリガンドプレ集合複合体の形成)と関連する2つの新規サブグループを同定した。隠れMarkovモデル(HMM)はこれらの新規グループに関していかに構築されたについて示し,既知の3D構造なしの細粒機能的ゲノム注釈を実施するために,これらのモデルを同時に用いる方法論を提案した。T-Coffeeーパッケージにおいて導入したオープンソースフリーウエアのT-RMSDはオンラインで利用できる。Copyright 2010 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

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分子・遺伝情報処理 , 細胞膜の受容体

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