既知構造または構造的同族体を持たない蛋白質における疾患関連突然変異の影響の特徴付けと説明【JST・京大機械翻訳】

Sen, N.; Anishchenko, I.; Bordin, N.; Sillitoe, I.; Velankar, S.; Baker, D.; Orengo, C.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202214028915041 整理番号：21P0273003

既知構造または構造的同族体を持たない蛋白質における疾患関連突然変異の影響の特徴付けと説明【JST・京大機械翻訳】

Characterizing and explaining impact of disease-associated mutations in proteins without known structures or structural homologues

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発行年： 2022年03月29日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月29日
JST資料番号： O7001B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

ヒト蛋白質の変異は疾患につながる。これらの蛋白質の構造は,そのような疾患のメカニズムを理解し,それらに対する治療法を開発するのに役立つ。RosetTAFoldおよびAlphaFoldのような改善された深層学習技法により,構造同族体がない場合でさえ蛋白質の構造を予測できる。蛋白質データバンク(PDB)における既知蛋白質構造または近接同族体のない533疾患関連ヒト蛋白質からドメインをモデル化し抽出した。モデル品質は,未知の構造のPfamファミリーのみに割り当てられるか,またはどちらかに割り当てられないものと比べて,CATHファミリーに割り当てられるドメインに対するアルファFoldとRosetTAFoldモデルの間で,より高く,RMSDがより低いことに気付いた。これらの予測構造におけるリガンド結合部位,蛋白質-蛋白質界面,保存残基を予測した。次に,ddG計算に基づく蛋白質構造を不安定化するか,またはそれらが病原性であると予測されるならば,疾患関連ミスセンス変異がこれらの予測機能部位の近接にあるかどうかを調査した。機能的部位,構造不安定化または病原性への近接性に基づくこれらの疾患関連変異の80%を説明できた。多型と比較して,疾患関連ミスセンス変異のより大きな割合が埋められ,予測機能部位に近く,不安定化および/または病原性として予測された。2つの最先端技術からのモデルの使用は,著者らの予測においてより良い信頼性を提供し,著者らは,アルファFoldモデルだけに基づいて説明できなかったRoseTAFoldモデルに基づく93の付加的突然変異を説明する。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

分子構造 , 分子・遺伝情報処理

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