構造マッピングを用いたDNA結合特異性からの確率的蛋白質-DNA認識コードの学習【JST・京大機械翻訳】

Wetzel, J. L.; Zhang, K.; Singh, M.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202214647909285 整理番号：22P0313870

構造マッピングを用いたDNA結合特異性からの確率的蛋白質-DNA認識コードの学習【JST・京大機械翻訳】

Learning probabilistic protein-DNA recognition codes from DNA-binding specificities using structural mappings

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発行年： 2022年02月01日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月01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)

DNAと相互作用する蛋白質の知識は,遺伝子調節の理解に必須である。数千の転写因子(TF)に対するDNA結合特異性が決定されたが,それらの構造界面から成る特異的アミノ酸-塩基相互作用はほとんど未知である。この分解能の欠如は,疾患で変異した非特性化TFまたはTFの特異性を予測するために,これらのデータを利用する試みを妨げる。ここでは,rCLAMPS(蛋白質-DNA構造界面の自動化マッピングを介した認識コード学習),同じ構造ファミリーからのTFに対するDNA結合特異性を用いる確率的アプローチを導入し,両ヌクレオチド位置がTF内の特定のアミノ酸と接触し,各塩基接触アミノ酸とDNA位置でのヌクレオチド選択性とを関連付ける認識コードの両方を同時に推論する。後生動物におけるTFの2番目に大きなファミリーであるホメオドメインにrCLAMPSを適用し,TFsに対するde novo DNA結合特異性を予測できる高度に効果的な認識コードを学習することを示した。さらに,推定アミノ酸-ヌクレオチド接触は,個々の結合部位位置でのヌクレオチド選択がTF内の変異によりどのように変化するかを明らかにした。本アプローチは,DNA結合特異性の大 compから蛋白質-DNA特異性の決定因子を自動的に解明する重要な段階であり,疾患で変異したTFの変化した機能を与える。【JST・京大機械翻訳】

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遺伝子発現

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