초록 ▼

본 발명은 단백질 구조 안정성 분석방법에 관한 것으로, 환경변수인 이차구조(Α-헬릭스, Β-스트랜드와 LOOP 구조) 3가지 및 소수성(혹은 용매화)의 정도에 따라 용매에 노출된 비율 정도의 값 3가지(10% 미만, 10~50%, 그리고 50%를 초과하는 값) 및/또는 아미노산과 아미노산의 짝짓기 접촉(PAIRWISE CONTACT)을 고려한 환경점수를 제시하여, 서열이 자연구조에 있을 때의 점수가 경쟁구조에 있을 때의 점수보다 항상 낮도록 하는 조건을 이용하여 점수 파라메타를 구하고, 상기 점수파라메타를 이용하여 다른 테스트 단

본 발명은 단백질 구조 안정성 분석방법에 관한 것으로, 환경변수인 이차구조(Α-헬릭스, Β-스트랜드와 LOOP 구조) 3가지 및 소수성(혹은 용매화)의 정도에 따라 용매에 노출된 비율 정도의 값 3가지(10% 미만, 10~50%, 그리고 50%를 초과하는 값) 및/또는 아미노산과 아미노산의 짝짓기 접촉(PAIRWISE CONTACT)을 고려한 환경점수를 제시하여, 서열이 자연구조에 있을 때의 점수가 경쟁구조에 있을 때의 점수보다 항상 낮도록 하는 조건을 이용하여 점수 파라메타를 구하고, 상기 점수파라메타를 이용하여 다른 테스트 단백질의 구조가 자연구조에 가까운지를 분석시키는 것이다. 즉, 단백질들의 자연구조를 안정화 시킬 수 있는 단백질 점수(에너지) 함수를 신경망 학습이론과 단백질 스레딩을 통하여 디자인/구축시키는 단백질 고차구조를 포함한 열역학적 에너지 함수에 의한 단백질의 구조 안정성 분석방법을 기술적 요지로 한다. 이에 따라, 환경변수를 고려한 환경 점수함수를 도입함과 동시에 신경망 학습이론 및 스레딩 테스트에 의해 주어진 단백질의 구조가 자연구조인지의 여부를 판단하는 단백질의 구조안정성 분석에 유용하다는 이점이 있다.

대표청구항 ▼

아미노산 서열구조와 X-선 결정학에 의한 3차 구조가 알려진 단백질데이타에서 추출되는 자연구조를 나타내는 복수개의 훈련 단백질군과;상기 훈련 단백질군 중 길이가 NA인 A 단백질과 길이가 NB인 B 단백질(NA≤NB)에서, 간격없이 단백질 A의 서열을 단백질 B의 첫번째 아미노산에서 부터 시작해서 NA번째 끝나는 구조에 대응시켜 A 단백질의 하나의 디코이(decoy)구조를 생성시키고, 단백질 A의 서열을 단백질 B의 두번째 아미노산에서 부터 시작해서 NA+1번째 끝나는 구조에 대응시켜 A 단백질의 다른 디코이(decoy)구조를 생성

아미노산 서열구조와 X-선 결정학에 의한 3차 구조가 알려진 단백질데이타에서 추출되는 자연구조를 나타내는 복수개의 훈련 단백질군과;상기 훈련 단백질군 중 길이가 NA인 A 단백질과 길이가 NB인 B 단백질(NA≤NB)에서, 간격없이 단백질 A의 서열을 단백질 B의 첫번째 아미노산에서 부터 시작해서 NA번째 끝나는 구조에 대응시켜 A 단백질의 하나의 디코이(decoy)구조를 생성시키고, 단백질 A의 서열을 단백질 B의 두번째 아미노산에서 부터 시작해서 NA+1번째 끝나는 구조에 대응시켜 A 단백질의 다른 디코이(decoy)구조를 생성시키고, 단백질 A의 서열을 단백질 B의 세번째 아미노산에서 부터 시작해서 NA+2번째 끝나는 구조에 대응시켜 A 단백질의 또 다른 디코이(decoy)구조를 생성시키는 방법을 반복함에 의해 훈련 단백질군에 포함된 자연구조 단백질 각각에 대하여 단백질의 디코이(decoy)구조를 형성함에 의해 형성된 훈련 디코이(decoy)구조 단백질군과;모든종류의 아미노산과 국소환경이 포함되며 서열 s가 구조 Γ에 있을 때의 에너지 정도를 양적으로 나타낸 점수함수를 이용하여, 디코이 구조와 자연구조의 차를 표현하는 하기의 수학식12를 만족하도록 계산된 점수 파라메타와;상기 훈련단백질군에 속하지 아니하는 신규단백질/신규단백질군과;상기 훈련단백질군을 이용하여 훈련 디코이 구조 단백질군에서 구한 동일한 방법으로 신규단백질/신규단백질군의 길이보다 같거나 긴 훈련단백질군에 대하여 형성시킨 신규 디코이(decoy) 구조 단백질군;에서상기에서 구한 점수파라메타를 이용하여, 상기 신규단백질/신규단백질군이 하기의 수학식12를 충족시키는지의 여부를 판단함에 의해 신규 단백질의 구조가 자연구조인지의 여부가 판단됨을 특징으로 하는 단백질 고차구조를 포함한 열역학적 에너지 함수에 의한 단백질의 구조 안정성 분석방법.여기서, n(i,m) 및 n(i,m)D는 자연구조 및 디코이 구조 각각에서의 i 형태의 아미노산이 m 국소 환경에 놓여 있는 아미노산의 개수이고, ε(i,m)은 이 아미노산과 연관된 점수 파라메타이고, n(i,j;k,l) 및 n(i,j;k,l)D는 자연구조 및 디코이구조 각각에서 짝짓기접촉(pairwise contact)을 이루도록 연결된 i,j 형태의 아미노산이 k,l인 국소 환경에 놓여 있는 아미노산의 개수이고, ε(i,j;k,l)은 이 아미노산들과 연관된 점수 파라메타이다. 아미노산 서열구조와 X-선 결정학에 의한 3차 구조가 알려진 단백질데이타에서 추출되는 자연구조를 나타내는 복수개의 훈련 단백질군과;상기 훈련 단백질군 중 길이가 NA인 A 단백질과 길이가 NB인 B 단백질(NA≤NB)에서, 간격없이 단백질 A의 서열을 단백질 B의 첫번째 아미노산에서 부터 시작해서 NA번째 끝나는 구조에 대응시켜 A 단백질의 하나의 디코이(decoy)구조를 생성시키고, 단백질 A의 서열을 단백질 B의 두번째 아미노산에서 부터 시작해서 NA+1번째 끝나는 구조에 대응시켜 A 단백질의 다른 디코이(decoy)구조를 생성시키고, 단백질 A의 서열을 단백질 B의 세번째 아미노산에서 부터 시작해서 NA+2번째 끝나는 구조에 대응시켜 A 단백질의 또 다른 디코이(decoy)구조를 생성시키는 방법을 반복함에 의해 훈련 단백질군에 포함된 자연구조 단백질 각각에 대하여 단백질의 디코이(decoy)구조를 형성함에 의해 형성된 훈련 디코이(decoy)구조 단백질군과;모든종류의 아미노산과 국소환경이 포함되며 서열 s가 구조 Γ에 있을 때의 에너지 정도를 양적으로 나타낸 점수함수를 이용하여, 디코이 구조와 자연구조의 차를 표현하는 하기의 수학식13을 만족하도록 계산된 점수 파라메타와;상기 훈련단백질군에 속하지 아니하는 신규단백질/신규단백질군과;상기 훈련단백질군을 이용하여 훈련 디코이 구조 단백질군에서 구한 동일한 방법으로 신규단백질/신규단백질군의 길이보다 같거나 긴 훈련단백질군에 대하여형성시킨 신규 디코이(decoy) 구조 단백질군;에서상기에서 구한 점수파라메타를 이용하여, 상기 신규단백질/신규단백질군이 하기의 수학식13을 충족시키는지의 여부를 판단함에 의해 신규 단백질의 구조가 자연구조인지의 여부가 판단됨을 특징으로 하는 단백질 고차구조를 포함한 열역학적 에너지 함수에 의한 단백질의 구조 안정성 분석방법.여기서, n(i,j;k,l) 및 n(i,j;k,l)D는 자연구조 및 디코이구조 각각에서 짝짓기접촉(pairwise contact)을 이루도록 연결된 i,j 형태의 아미노산이 k,l인 국소 환경에 놓여 있는 아미노산의 개수이고, ε(i,j;k,l)은 이 아미노산들과 연관된 점수 파라메타이다. 아미노산 서열구조와 X-선 결정학에 의한 3차 구조가 알려진 단백질데이타에서 추출되는 자연구조를 나타내는 복수개의 훈련 단백질군과;상기 훈련 단백질군 중 길이가 NA인 A 단백질과 길이가 NB인 B 단백질(NA≤NB)에서, 간격없이 단백질 A의 서열을 단백질 B의 첫번째 아미노산에서 부터 시작해서 NA번째 끝나는 구조에 대응시켜 A 단백질의 하나의 디코이(decoy)구조를 생성시키고, 단백질 A의 서열을 단백질 B의 두번째 아미노산에서 부터 시작해서 NA+1번째 끝나는 구조에 대응시켜 A 단백질의 다른 디코이(decoy)구조를 생성시키고, 단백질 A의 서열을 단백질 B의 세번째 아미노산에서 부터 시작해서 NA+2번째 끝나는 구조에 대응시켜 A 단백질의 또 다른 디코이(decoy)구조를 생성시키는 방법을 반복함에 의해 훈련 단백질군에 포함된 자연구조 단백질 각각에 대하여 단백질의 디코이(decoy)구조를 형성함에 의해 형성된 훈련 디코이(decoy)구조 단백질군과;모든종류의 아미노산과 국소환경이 포함되며 서열 s가 구조 Γ에 있을 때의 에너지 정도를 양적으로 나타낸 점수함수를 이용하여, 디코이 구조와 자연구조의 차를 표현하는 하기의 수학식14를 만족하도록 계산된 점수 파라메타와;상기 훈련단백질군에 속하지 아니하는 신규단백질/신규단백질군과;상기 훈련단백질군을 이용하여 훈련 디코이 구조 단백질군에서 구한 동일한 방법으로 신규단백질/신규단백질군의 길이보다 같거나 긴 훈련단백질군에 대하여형성시킨 신규 디코이(decoy) 구조 단백질군;에서상기에서 구한 점수파라메타를 이용하여, 상기 신규단백질/신규단백질군이 하기의 수학식14를 충족시키는지의 여부를 판단함에 의해 신규 단백질의 구조가 자연구조인지의 여부가 판단됨을 특징으로 하는 단백질 고차구조를 포함한 열역학적 에너지 함수에 의한 단백질의 구조 안정성 분석방법.여기서, n(i,m) 및 n(i,m)D는 자연구조 및 디코이 구조 각각에서의 i 형태의 아미노산이 m 국소 환경에 놓여 있는 아미노산의 개수이고, ε(i,m)은 이 아미노산과 연관된 점수 파라메타이다. 제1항 내지 제3항 중 어느 하나의 항에 있어서, 상기 훈련 단백질군은 30% 미만의 상동성을 가지는 단백질임을 특징으로 하는 단백질 고차구조를 포함한 열역학적 에너지 함수에 의한 단백질의 구조 안정성 분석방법.제1항 내지 제3항 중 어느 하나의 항에 있어서, 상기 신규단백질/신규단백질군은 90% 미만의 상동성을 가지는 단백질임을 특징으로 하는 단백질 고차구조를 포함한 열역학적 에너지 함수에 의한 단백질의 구조 안정성 분석방법.제4항에 있어서, 상기 훈련 단백질군은, PDB select와 WhatIF로 부터 가져온 단백질군 중 (1) X-선 결정학으로 구한 구조이고, (2) 비표준 아미노산을 포함하지 않은 구조의 단백질이고, (3) 끊겨진 사슬이 존재하지 않은 구조의 단백질이고, (4) 변이된 구조가 없는 단백질임을 특징으로 하는 단백질 고차구조를 포함한 열역학적 에너지 함수에 의한 단백질의 구조 안정성 분석방법.제1항 내지 제3항 중 어느 하나의 항에 있어서, 상기 수학식은 훈련디코이 구조 단백질군에 속하는 모든 훈련 디코이 구조에 대하여 만족하게 됨을 특징으로 하는 단백질 고차구조를 포함한 열역학적 에너지 함수에 의한 단백질의 구조 안정성 분석방법.제7항에 있어서, 상기 점수 파라메타는 상기 훈련 디코이 구조에 대하여 상기 수학식을 모두 만족하도록 하는 값이 됨을 특징으로 하는 단백질 고차구조를 포함한 열역학적 에너지 함수에 의한 단백질의 구조 안정성 분석방법.제1항 내지 제3항 중 어느 하나의 항에 있어서, 상기 점수파라메타는 신경망학습과 단백질 스레딩 테스트를 반복하여 계산됨을 특징으로 하는 단백질 고차구조를 포함한 열역학적 에너지 함수에 의한 단백질의 구조 안정성 분석방법.제1항 내지 제3항 중 어느 하나의 항에 있어서, 상기 수학식을 만족하는 해는 (1) 주어진 단백질의 자연 구조의 점수는 반드시 그 자신의 자연 구조 위에서 일정한 아미노산의 조성비를 가진 무작위 서열의 평균 점수보다는 낮은 값을 가져야 하며, (2) 주어진 단백질의 자연 구조의 점수는 반드시 그 자신의 서열을 디코이 구조에 올린 평균 점수보다는 항상 낮은 값을 가져야 한다는 조건을 만족하는 점수부등식을 계산함에 의해 구해짐을 특징으로 하는 단백질 고차구조를 포함한 열역학적 에너지 함수에 의한 단백질의 구조 안정성 분석방법.제10항에 있어서, 상기 점수부등식을 만족하는 점수 파라메타를 구한 후, 점수파라메타를 이용하여 훈련 디코이 구조 단백질군에 속하는 모든 디코이 구조에 대하여 상기 수학식을 만족하는지 여부를 검증하는 스레딩 테스트가 진행됨을 특징으로 하는 단백질 고차구조를 포함한 열역학적 에너지 함수에 의한 단백질의 구조 안정성 분석방법.제11항에 있어서, 스레딩 테스트를 거친 후, 상기 수학식을 만족하지 못하는 디코이 구조에 대하여는 점수 파라메타에 보정치를 더하여 갱신하고, 갱신된 점수파라메타를 독립변수로 하는 제1실패 디코이 구조 부등식을 형성하여 상기 점수부등식과 합치하여 합치된 부등식을 만족하는 점수파라메타가 계산됨을 특징으로 하는 단백질 고차구조를 포함한 열역학적 에너지 함수에 의한 단백질의 구조 안정성 분석방법.제12항에 있어서, 상기 점수파라메타를 이용하여 훈련 디코이 구조 단백질군에 속하는 모든 디코이 구조에 대하여 상기 수학식을 만족하는지 여부를 검증하는 스레딩 테스트가 진행되고, 상기 수학식을 만족하지 못하는 디코이 구조에 대하여는 점수 파라메타에 보정치를 더하여 갱신하고, 갱신된 점수파라메타를 독립변수로 하는 제2실패 디코이 구조 부등식을 형성하여 상기 점수부등식 및 제1실패부등식과 합치하여 합치된 부등식을 만족하는 점수파라메타를 계산하는 일련의 과정을 반복하여 훈련 디코이 구조에 속하는 모든 디코이 구조에 대하여 수학식을 만족하도록 하는 점수파라메타가 계산됨을 특징으로 하는 단백질 고차구조를 포함한 열역학적 에너지 함수에 의한 단백질의 구조 안정성 분석방법.제1항 내지 제3항 중 어느 하나의 항에 있어서, 상기 국소환경은 하나의 아미노산에 대하여 3가지 이차구조인 α-헬릭스, β-스트랜드와 loop 구조가 포함되고, 소수성(혹은 용매화)의 정도에 따라 용매에 노출된 비율의 값들을 10% 미만, 10~50%, 그리고 50%를 초과하는 값으로 나누어 이들 값들을 각각 묻힌경우, 중간인 경우, 노출된 경우의 세 클래스로 분류됨을 특징으로 하는 단백질 고차구조를 포함한 열역학적 에너지 함수에 의한 단백질의 구조 안정성 분석방법.제1항에 있어서, 상기 국소환경을 고려한 점수 파라메타는 16,470개가 구해짐을 특징으로 하는 단백질 고차구조를 포함한 열역학적 에너지 함수에 의한 단백질의 구조 안정성 분석방법.제2항에 있어서, 상기 국소환경을 고려한 점수 파라메타는 16,290개가 구해짐을 특징으로 하는 단백질 고차구조를 포함한 열역학적 에너지 함수에 의한 단백질의 구조 안정성 분석방법.제3항에 있어서, 상기 국소환경을 고려한 점수 파라메타는 180개가 구해짐을 특징으로 하는 단백질 고차구조를 포함한 열역학적 에너지 함수에 의한 단백질의 구조 안정성 분석방법.<