配列類似性指標の再定義による酵素クラスタリング法の開発

研究者紹介

研究代表者
中野 祥吾
静岡県立大学
食品栄養科学部

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研究概要

ゲノムマイニングにより新規な遺伝子クラスターを探索する際、その起点となる新規酵素が必要となる。配列相同性ネットワーク (SSN) 解析法は新規酵素の探索に有効なツールであるが、課題として酵素配列と機能の類似性が一致しない酵素群のクラスタリングが挙げられる。このような酵素は自然界に多数存在しており、例えば配列類似性が高くても、活性中心を構成する局所配列がユニークであり、異なる機能を有する酵素が挙げられる。配列全長の類似性に基づいてSSNを作成する従来法では、上述した酵素群は単一のクラスターに押し込められてしまう。SSNを使って新規酵素を探索するには、このような酵素群の配列クラスタリングを実現可能なツールの開発が必要となる。
本研究では配列データベースから新規酵素を探索するための、新たな酵素配列クラスタリング法を開発する。なお開発する手法はSSN解析法を基盤とする。異なる配列類似性の指標 (“酵素活性中心を含む局所配列”および“酵素アミノ酸配列の特徴をコードする特徴量ベクトル) に基づき酵素配列を比較してSSNを作成、酵素配列クラスタリングを実施する。出力したSSNから機能未知の酵素配列で構成される配列クラスターを特定し、その酵素機能を実験的に確認することで開発した手法の有用性を証明する。新規酵素の高速かつ正確な探索を実現するとともに、既存のツールと組み合わせた新規遺伝子クラスターの発見など、予知生合成分野の発展に貢献できる基盤技術の確立を目指す。