タンパク質配列からのアミノ酸の表面曝露の予測

タンパク質表面上のアミノ酸残基は、他の分子との相互作用に重要な役割を果たし、多くの物理的特性を決定し、折り畳まれたタンパク質の構造を制約します。単量体タンパク質結晶構造のデータベースを使用して、局所シーケンスからの表面曝露を予測するためのコンピューターでシミュレートされたニューラルネットワークルールを教えました。これらの訓練されたネットワークは、バイナリモデル（埋葬/露出）を使用してテストセットの残基の72％の表面曝露を正しく予測することができます。三元モデルでは、露出した残基の11％のみが埋葬されていると予測されており、埋もれた残基の5％のみが露出していると予測されています。また、ネットワークは定量的信頼の推定値で露出を予測できるため、80％を超える精度を持つバイナリモデルの残基の半分以上の露出を割り当てることができます。さらに正確な予測は、相同科の曝露のコンセンサス予測を行うことによって得られます。アミノ酸の局所環境がそのアクセシビリティに及ぼす影響は、予想よりも小さいものの、重要であり、以前に使用された基準で得られたよりも高い成功率を考慮しています。3次元構造がない場合、シーケンスから直接アミノ酸の表面アクセシビリティを予測する能力は、化学修飾または特定の突然変異の部位を選択し、分子相互作用の研究において貴重なツールです。

The amino acid residues on a protein surface play a key role in interaction with other molecules, determined many physical properties, and constrain the structure of the folded protein. A database of monomeric protein crystal structures was used to teach computer-simulated neural networks rules for predicting surface exposure from local sequence. These trained networks are able to correctly predict surface exposure for 72% of residues in a testing set using a binary model, (buried/exposed) and for 54% of residues using a ternary model (buried/intermediate/exposed). In the ternary model, only 11% of the exposed residues are predicted as buried and only 5% of the buried residues are predicted as exposed. Also, since the networks are able to predict exposure with a quantitative confidence estimate, it is possible to assign exposure for over half of the residues in a binary model with greater than 80% accuracy. Even more accurate predictions are obtained by making a consensus prediction of exposure for a homologous family. The effect of the local environment of an amino acid on its accessibility, though smaller than expected, is significant and accounts for the higher success rate of prediction than obtained with previously used criteria. In the absence of a three-dimensional structure, the ability to predict surface accessibility of amino acids directly from the sequence is a valuable tool in choosing sites of chemical modification or specific mutations and in studies of molecular interaction.