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特許7583450核磁気共鳴の化学シフト値の予測方法、予測装置及び予測プログラム
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2024-11-06
(45)【発行日】2024-11-14
(54)【発明の名称】核磁気共鳴の化学シフト値の予測方法、予測装置及び予測プログラム
(51)【国際特許分類】
G01N 24/00 20060101AFI20241107BHJP
G01N 23/20 20180101ALI20241107BHJP
【ＦＩ】
G01N24/00 530K
G01N23/20
【請求項の数】
8
(21)【出願番号】P 2021552484
(86)(22)【出願日】2020-10-16
(86)【国際出願番号】 JP2020039187
(87)【国際公開番号】W WO2021075575
(87)【国際公開日】2021-04-22
【審査請求日】2023-10-16
(31)【優先権主張番号】P 2019189855
(32)【優先日】2019-10-17
(33)【優先権主張国・地域又は機関】JP
(73)【特許権者】
【識別番号】504174180
【氏名又は名称】国立大学法人高知大学
(74)【代理人】
【識別番号】110000796
【氏名又は名称】弁理士法人三枝国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】関 安孝
【審査官】嶋田 行志
(56)【参考文献】
【文献】米国特許出願公開第２０１０／０１４３５８０（ＵＳ，Ａ１）
【文献】米国特許出願公開第２０１５／０３００９６８（ＵＳ，Ａ１）
【文献】特開２００５－１８１１０４（ＪＰ，Ａ）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｇ０１Ｎ ２４／００－Ｇ０１Ｎ ２４／１４
Ｇ０１Ｎ ２３／００－Ｇ０１Ｎ ２３／２２７６
Ｇ０１Ｎ ３３／４８－Ｇ０１Ｎ ３３／９８
Ｇ０１Ｎ ２７／６０－Ｇ０１Ｎ ２７／７０
Ｇ０１Ｎ ２７／９２
ＪＳＴＰｌｕｓ／ＪＭＥＤＰｌｕｓ／ＪＳＴ７５８０（ＪＤｒｅａｍＩＩＩ）
ＡＣＳ ＰＵＢＬＩＣＡＴＩＯＮＳ
Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｄｉｒｅｃｔ
ＫＡＫＥＮ
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
ペプチドの核磁気共鳴化学シフト値の予測方法であって、目的とするペプチドを構成する各アミノ酸残基の主鎖の２面角値（Φ及びΨの値で表される）の出現頻度分布をクラスタリングし、複数のクラスターの分布を取得する工程と、
スコア関数を用いて、取得された各クラスターの分布と、アミノ酸３残基データベースに登録された基準となる主鎖２面角値との類似度を算出する工程と、
算出された類似度から、前記目的とするペプチドの核磁気共鳴化学シフト値を予測する工程と
を含む、予測方法。
【請求項2】
各アミノ酸残基の主鎖の２面角値の出現頻度分布をクラスタリングする前に、側鎖の２面角値（χ１の値で表される）に基づいて事前クラスタリングを行うことをさらに含む、請求項１に記載の予測方法。【請求項3】
解鎖タンパク質の核磁気共鳴化学シフト値を予測するためのものである、請求項１又は２に記載の予測方法。【請求項4】
クラスタリングが、混合ガウス分布により行われる、請求項１から３のいずれか一項に記載の予測方法。【請求項5】
類似度の算出が積分法により行われる、請求項４に記載の予測方法。【請求項6】
コンピュータに、目的とするペプチドを構成する各アミノ酸残基の主鎖の２面角値（Φ及びΨの値で表される）の出現頻度分布をクラスタリングし、複数のクラスターの分布を取得するステップと、
スコア関数を用いて、取得された各クラスターの分布と、アミノ酸３残基データベースに登録された基準となる主鎖２面角値との類似度を算出するステップと、
算出された類似度から、前記目的とするペプチドの核磁気共鳴化学シフト値を予測するステップと、
を実行させる、前記ペプチドの核磁気共鳴化学シフト値の予測プログラム。
【請求項7】
ペプチドの核磁気共鳴化学シフト値を予測する予測装置であって、前記予測装置は、処理部を備え、
前記処理部は、
目的とするペプチドを構成する各アミノ酸残基の主鎖の２面角値（Φ及びΨの値で表される）の出現頻度分布をクラスタリングし、複数のクラスターの分布を取得し、
スコア関数を用いて、取得された各クラスターの分布と、アミノ酸３残基データベースに登録された基準となる主鎖２面角値との類似度を算出し、
算出された類似度から、前記目的とするペプチドの核磁気共鳴化学シフト値を予測する、
前記予測装置。
【請求項8】
ペプチドの核磁気共鳴化学シフト値の予測方法であって、目的とするペプチドを構成する各アミノ酸残基の主鎖の２面角値（Φ及びΨの値で表される）、及び側鎖の２面角値（χ１の値で表される）の出現頻度分布をクラスタリングし、三次元での複数のクラスターの分布を取得する工程と、
スコア関数を用いて、取得された各クラスターの分布と、アミノ酸３残基データベースに登録された基準となる主鎖２面角値との類似度を算出する工程と、
算出された類似度から、前記目的とするペプチドの核磁気共鳴化学シフト値を予測する工程と
を含む、予測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、核磁気共鳴解析における化学シフト値を予測する方法、予測装置、及び予測プログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
現在、創薬の分野では、天然変性タンパク質（ｉｎｔｒｉｎｓｉｃａｌｌｙ ｄｉｓｏｒｄｅｒｅｄ ｐｒｏｔｅｉｎｓ：ＩＤＰｓともいう）や、天然変性領域（ｉｎｔｒｉｎｓｉｃａｌｌｙ ｄｉｓｏｒｄｅｒｅｄ ｒｅｇｉｏｎｓ：ＩＤＲｓ）を持つタンパク質をターゲットとして新たな薬剤を開発する試みがなされている。
【0003】
核磁気共鳴（Ｎｕｃｌｅａｒ Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ：ＮＭＲ）法は、ＩＤＰｓにおいて有用なツールである（非特許文献１）。ＮＭＲ解析において、化学シフト（δ／ｐｐｍ）は最も基本的、かつ重要な観測量（パラメータ）であり、原子の三次元座標で表されるペプチドの立体構造の予測に用いられている（非特許文献２）。ＩＤＰｓの構造も、ＮＭＲ解析における化学シフトを予測することによりその構造を特定することが試みられている。ＩＤＰｓの構造解析では、標的タンパク質の予測構造をなるべく多くサンプリングし、その実験再現性を評価する必要がある（非特許文献３）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【0004】
【文献】M. R. Jensen, et al.:Chem. Rev., 2014, 114, 6632-6660
【文献】Y. Shen and A. Bax:J. Biomol. NMR, 2007, 38, 289-302
【文献】M. Schwalbe, et al.: Structure, 2014, 22, 238-249
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
非特許文献３に記載の方法では、ＩＤＰｓの一種であるＴａｕタンパク質とα－ｓｙｎｕｃｌｅｉｎの構造解析を行うにあたり、目的ペプチド集団に含まれる個々のペプチドの構造について、Ｘ線小角散乱（ｓｍａｌｌ ａｎｇｌｅ Ｘ－ｒａｙ ｓｃａｔｔｅｒｉｎｇ：ＳＡＸＳ）解析及びＮＭＲ解析等を組み合わせて数多くの実験を行い解析しなければならない。
【0006】
また、非特許文献２に記載の方法は、目的ペプチドの立体構造から、化学シフトを予測できる点において有用である。例えば、ペプチドを構成するアミノ酸の主鎖の２面角値（Φ及びΨの値）とペプチドの側鎖の２面角値（χ１の値）から、化学シフトを予測し、実験値と比較することができる。しかし、この方法は、ＩＤＰｓやＩＤＲｓなど、ペプチドの構造に多様性がある場合、解析に膨大な時間を要する。
【0007】
本発明は、より短時間で目的とするペプチドの立体構造を予測することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【0008】
本発明者は、鋭意研究を重ねたところ、アミノ酸残基の２面角出願頻度をクラスター分析し、得られたクラスター分布を使用することで、より短時間で、目的ペプチドの化学シフト値を予測できることを見出した。
本発明は、当該知見に基づいて完成されたものであり、以下の態様を含む。
項１．
ペプチドの核磁気共鳴化学シフト値の予測方法であって、
目的とするペプチドを構成する各アミノ酸残基の主鎖の２面角値（Φ及びΨの値で表される）の出現頻度分布をクラスタリングし、複数のクラスターの分布を取得する工程と、
スコア関数を用いて、取得された各クラスターの分布と、アミノ酸３残基データベースに登録された基準となる主鎖２面角値との類似度を算出する工程と、
算出された類似度から、前記目的とするペプチドの核磁気共鳴化学シフト値を予測する工程と
を含む、予測方法。
項２．
各アミノ酸残基の主鎖の２面角値の出現頻度分布をクラスタリングする前に、側鎖の２面角値（χ１の値で表される）に基づいて事前クラスタリングを行うことをさらに含む、項１に記載の予測方法。
項３．
解鎖タンパク質の核磁気共鳴化学シフト値を予測するためのものである、項１又は２に記載の予測方法。
項４．
クラスタリングが、混合ガウス分布により行われる、項１から３のいずれか一項に記載の予測方法。
項５．
類似度の算出が積分法により行われる、項４に記載の予測方法。
項６．
コンピュータに、
目的とするペプチドを構成する各アミノ酸残基の主鎖の２面角値（Φ及びΨの値で表される）の出現頻度分布をクラスタリングし、複数のクラスターの分布を取得するステップと、 スコア関数を用いて、取得された各クラスターの分布と、アミノ酸３残基データベースに登録された基準となる主鎖２面角値との類似度を算出するステップと、
算出された類似度から、前記目的とするペプチドの核磁気共鳴化学シフト値を予測するステップと、
を実行させる、前記ペプチドの核磁気共鳴化学シフト値の予測プログラム。
項７．
ペプチドの核磁気共鳴化学シフト値を予測する予測装置であって、
前記予測装置（１０，２０）は、処理部（１０１，２０１）を備え、
前記処理部（１０１，２０１）は、
目的とするペプチドを構成する各アミノ酸残基の主鎖の２面角値（Φ及びΨの値で表される）の出現頻度分布をクラスタリングし、複数のクラスターの分布を取得し、
スコア関数を用いて、取得された各クラスターの分布と、アミノ酸３残基データベースに登録された基準となる主鎖２面角値との類似度を算出し、
算出された類似度から、前記目的とするペプチドの核磁気共鳴化学シフト値を予測する、
前記予測装置（１０，２０）。
項８．
ペプチドの核磁気共鳴化学シフト値の予測方法であって、
目的とするペプチドを構成する各アミノ酸残基の主鎖の２面角値（Φ及びΨの値で表される）、及び側鎖の２面角値（χ１の値で表される）の出現頻度分布をクラスタリングし、三次元での複数のクラスターの分布を取得する工程と、
スコア関数を用いて、取得された各クラスターの分布と、アミノ酸３残基データベースに登録された基準となる主鎖２面角値との類似度を算出する工程と、
算出された類似度から、前記目的とするペプチドの核磁気共鳴化学シフト値を予測する工程と
を含む、予測方法。
本発明は、当該知見に基づいて完成されたものであり、以下の態様を含む。
項１．
ペプチドの核磁気共鳴化学シフト値の予測方法であって、
目的とするペプチドを構成する各アミノ酸残基の主鎖の２面角値（Φ及びΨの値で表される）の出現頻度分布をクラスタリングし、複数のクラスターの分布を取得する工程と、
スコア関数を用いて、取得された各クラスターの分布と、アミノ酸３残基データベースに登録された基準となる主鎖２面角値との類似度を算出する工程と、
算出された類似度から、前記目的とするペプチドの核磁気共鳴化学シフト値を予測する工程と
を含む、予測方法。
項２．
各アミノ酸残基の主鎖の２面角値の出現頻度分布をクラスタリングする前に、側鎖の２面角値（χ１の値で表される）に基づいて事前クラスタリングを行うことをさらに含む、項１に記載の予測方法。
項３．
解鎖タンパク質の核磁気共鳴化学シフト値を予測するためのものである、項１又は２に記載の予測方法。
項４．
クラスタリングが、混合ガウス分布により行われる、項１から３のいずれか一項に記載の予測方法。
項５．
類似度の算出が積分法により行われる、項４に記載の予測方法。
項６．
コンピュータに、
目的とするペプチドを構成する各アミノ酸残基の主鎖の２面角値（Φ及びΨの値で表される）の出現頻度分布をクラスタリングし、複数のクラスターの分布を取得するステップと、 スコア関数を用いて、取得された各クラスターの分布と、アミノ酸３残基データベースに登録された基準となる主鎖２面角値との類似度を算出するステップと、
算出された類似度から、前記目的とするペプチドの核磁気共鳴化学シフト値を予測するステップと、
を実行させる、前記ペプチドの核磁気共鳴化学シフト値の予測プログラム。
項７．
ペプチドの核磁気共鳴化学シフト値を予測する予測装置であって、
前記予測装置（１０，２０）は、処理部（１０１，２０１）を備え、
前記処理部（１０１，２０１）は、
目的とするペプチドを構成する各アミノ酸残基の主鎖の２面角値（Φ及びΨの値で表される）の出現頻度分布をクラスタリングし、複数のクラスターの分布を取得し、
スコア関数を用いて、取得された各クラスターの分布と、アミノ酸３残基データベースに登録された基準となる主鎖２面角値との類似度を算出し、
算出された類似度から、前記目的とするペプチドの核磁気共鳴化学シフト値を予測する、
前記予測装置（１０，２０）。
項８．
ペプチドの核磁気共鳴化学シフト値の予測方法であって、
目的とするペプチドを構成する各アミノ酸残基の主鎖の２面角値（Φ及びΨの値で表される）、及び側鎖の２面角値（χ１の値で表される）の出現頻度分布をクラスタリングし、三次元での複数のクラスターの分布を取得する工程と、
スコア関数を用いて、取得された各クラスターの分布と、アミノ酸３残基データベースに登録された基準となる主鎖２面角値との類似度を算出する工程と、
算出された類似度から、前記目的とするペプチドの核磁気共鳴化学シフト値を予測する工程と
を含む、予測方法。
【発明の効果】
【0009】
本発明によれば、目的ペプチドのＮＭＲの化学シフト値をより短時間で予測することができる。
【図面の簡単な説明】
【0010】
【図1】本発明の概要を示す。図１（ａ）は、目的ペプチドの２面角の出現頻度分布図を示す。図１（ｂ）は、目的ペプチドの分子モデルの一部を示す。図１（ｃ）は、２面角の出現頻度分布図を混合ガウス分布でクラスタリングしたクラスター分布を示す。図１（ｄ）は、混合ガウス分布のｉ－１番目、ｉ番目、ｉ＋１番目のアミノ酸残基の、２面角の出現頻度のクラスターの組合せを示す。
【図2】予測システム１０００，２０００のハードウェアの構成を示す。
【図3】予測装置１０のハードウェアの構成を示す。
【図4】予測装置１０の機能ブロックを示す。
【図5】予測プログラム１０４２の処理の流れを示す。
【図7】予測装置１０のハードウェアの構成を示す。
【図8】予測装置１０の機能ブロックを示す。
【図9】予測プログラム１０４２の処理の流れを示す。
【図10】ｕｎｆｏｌｄｅｄ ａｐｏｍｙｏｇｌｏｂｉｎについて、本発明の方法で予測した核磁気共鳴化学シフト値と、ＳＰＡＲＴＡプログラムで予測した核磁気共鳴化学シフト値の比較を示す。図中Ｃ、ＣＡ、ＣＢ、Ｎ、ＮＨ、ＨＡはそれぞれ、１３Ｃ’、１３Ｃα、１３Ｃβ、１５Ｎ、１ＨＮ、１Ｈαを示す。
【図11】グルタミン残基のχ１の値で事前クラスタリングして得られた３つのクラスタリング結果を示す。左側の列は「ゴーシュ＋」を示し、真ん中の列は「トランス」を示し、右の列は「ゴーシュ－」を示す。上段はクラスタリング結果を示し、下段は予測された主鎖２面角データを示す。
【図12】尿素変性アポミオグロビンの化学シフト実験データの再現性を示す。図中Ｃ、ＣＡ、ＣＢ、ＨＡはそれぞれ、１３Ｃ’、１３Ｃα、１３Ｃβ、１Ｈαを示す。
【発明を実施するための形態】
【0011】
１．本発明の概要と用語の説明
本明細書において、「目的とするペプチド」とは、化学シフト値を予測したいペプチドを意図する。以下、「目的とするペプチド」を単に「目的ペプチド」と呼ぶことがある。
本明細書において、「目的とするペプチド」とは、化学シフト値を予測したいペプチドを意図する。以下、「目的とするペプチド」を単に「目的ペプチド」と呼ぶことがある。
【0012】
各種アミノ酸の「残基」とは、ペプチドを構成するアミノ酸の構成単位であり、アミノ酸から、主鎖のアミノ基については水素原子が除かれ、及び／又は主鎖のカルボキシル基については－ＯＨが除かれてなる基を表す。
【0013】
アミノ酸は、特に制限されないが、好ましくは天然アミノ酸である。より好ましくは、バリン、イソロイシン、ロイシン、メチオニン、リジン、フェニルアラニン、トリプトファン、スレオニン、ヒスチジン、アルギニン、グリシン、アラニン、セリン、チロシン、システイン、アスパラギン、グルタミン、プロリン、アスパラギン酸、及びグルタミン酸から選択される。
【0014】
「目的とするペプチドを構成する各アミノ酸残基」とは、目的ペプチドを構成するアミノ酸残基一つ一つを意図する。言い換えると、例えば、目的ペプチドが１００アミノ酸残基から構成される場合、１００アミノ酸残基のそれぞれについて、主鎖２面角Φ、及び主鎖２面角Ψが存在する。また、側鎖が存在するアミノ酸の場合、側鎖２面角χ１が存在する。しかし、グリシン残基とアラニン残基は側鎖を有さないため、側鎖２面角χ１は存在しない。また、プロリン残基は、実質的に１つの側鎖２面角χ１しか存在しない。
【0015】
本明細書において、「化学シフト値」は核磁気共鳴化学シフト値を意図する。
【0016】
図１を用いて、技術分野における従来技術と本発明の概要を説明する。
図１の上段枠内の従来法は、ペプチドの立体構造（構成原子の３次元座標）を使って、タンパク質を構成するペプチドの主鎖原子の化学シフト値を、ＳＰＡＲＴＡプログラム（非特許文献２）を使用して予測する方法である。
図１の上段枠内の従来法は、ペプチドの立体構造（構成原子の３次元座標）を使って、タンパク質を構成するペプチドの主鎖原子の化学シフト値を、ＳＰＡＲＴＡプログラム（非特許文献２）を使用して予測する方法である。
【0017】
１－１．従来の予測方法
従来法では、目的ペプチドの連続する３アミノ酸残基（以下、アミノ酸残基を単に「残基」と呼ぶことがある）の立体構造を，化学シフトの実験値を含む３残基データベース中の構造と定量的に比較する。
そのスコア関数Ｓを下式（１）に示す。
従来法では、目的ペプチドの連続する３アミノ酸残基（以下、アミノ酸残基を単に「残基」と呼ぶことがある）の立体構造を，化学シフトの実験値を含む３残基データベース中の構造と定量的に比較する。
そのスコア関数Ｓを下式（１）に示す。
【0018】
【数1】
【0019】
右辺の和は，連続する３残基それぞれのスコアを足し合わすことを示している。右辺の各項は左からそれぞれ、アミノ酸残基種（ＲｅｓＴｙｐｅ）、主鎖２面角Φ、主鎖２面角Ψ、側鎖２面角χ１の類似度を示している。また式中のｋｎ，ｒはパラメータであり、天然球状タンパク質の化学シフト予測に最適化した値が非特許文献２に示されている。３残基データベースには２４，１６６個のデータが登録されており、その全てについてスコア関数を計算し、その中からスコア値Ｓが低い２０個の化学シフト値の重み付き平均を推定値とする。従来法である、ＳＰＡＲＴＡを解鎖タンパク質に適用する場合、はじめに解鎖タンパク質の構造集団を構築し、その集団に含まれる個々のペプチドの立体構造に対してＳＰＡＲＴＡの予測値の集団平均を求める必要があり、その計算量は膨大である。
【0020】
ここで、球状タンパク質とは、固有の立体構造を形成するペプチドを意図する。また、解鎖タンパク質とは、鎖がほどけた変性状態のペプチドを意図する。解鎖タンパク質には、変性タンパク質等を含み得る。ここで、球状タンパク質は、天然球状タンパク質であることが好ましい。また、変性タンパク質は天然変性タンパク質であることが好ましい。ここで、天然とは、変性剤等を用いて人為的に操作したタンパク質、又はペプチドではないことを意図する。
【0021】
ペプチドの主鎖２面角（Φ，Ψ）は、共有結合を軸とした回転角を意図する。したがって、その値は－πからπの範囲内で定義され、周期２πの周期性を持つ。
【0022】
また、ペプチドの主鎖構造は（Φ，Ψ）の値（以下、「２面角値」ともいう）でよく表現できるため、その出現頻度分布（以下、主鎖２面角頻度分布）図は、天然球状タンパク質の局所構造分類や立体構造の品質管理などで広く用いられている。この主鎖２面角頻度分布は、解鎖タンパク質の構造解析において利用され得る。図１（ａ）に示すように、主鎖２面角頻度分布には、高頻度な幾つかの領域がある一方、ほとんど構造が現れない領域もある。
【0023】
ペプチドの主鎖又は側鎖の２面角は、Ｘ線回折法、中性子線回折法等による測定や、量子化学計算等の計算機シミュレーション等により求めることができる。
【0024】
従来法では、はじめに図１（ａ）に示す目的ペプチドの主鎖構造の２面角値（以下、「目的ペプチド２面角値」ともいう）の分布から、１０４個～１０６個程度の目的ペプチド２面角値をサンプリングする。目的ペプチドの主鎖構造の２面角値は、複数の目的ペプチドから取得された値が含まれる。次に、サンプリングした全て目的ペプチド２面角値と、例えば、図１に示すアミノ酸３残基データベース（Ｔｒｉｐｅｐｔｉｄｅ Ｄａｔａｂａｓｅ：ＴＰＤＢ）３０に登録されている、３残基データベース内に記録されているアミノ酸残基３つからなる２４，１６６個のペプチドのそれぞれの構造の２面角値（以下、「基準２面角値」ともいう）との類似度を求める。類似度は、スコア関数により求めることができる。続いて、スコア関数より求められた類似度に基づいて、図１（ｂ）に示す類似する構造の原子１３Ｃ’、１３Ｃα、１３Ｃβ、１５Ｎ、１ＨＮ、又は１Ｈαの化学シフト値を記録したデータベースから抽出し、目的ペプチドの予測化学シフト値とする。
【0025】
アミノ酸３残基データベースとして、例えば非特許文献２に記載されているように、RCSB Protein Data Bank(RCSB PDB: https://www.rcsb.org/)等のタンパク質の構造データベースに立体構造が登録されており、かつ、例えばBioMagResBank(BMRB: http://www.bmrb.wisc.edu/)等のデータベースに化学シフト値が登録されているタンパク質を選択し、そのタンパク質に含まれる各アミノ酸残基の各原子核種（１３Ｃ’、１３Ｃα、１３Ｃβ、１５Ｎ、１ＨＮ、又は１Ｈα）の化学シフト値と前後１アミノ酸残基を合わせたアミノ酸３残基の主鎖及び側鎖の２面角値をデータベース化したものを挙げることができる。アミノ酸３残基データベースにはアミノ酸３残基の主鎖及び側鎖の２面角値、３残基を構成するアミノ酸残基名、各アミノ酸残基を構成する各原子の核種の化学シフト値等が含まれ得る。非特許文献２に記載のアミノ酸３残基データベースは、前記要件を満たす２００個のタンパク質に含まれるアミノ酸３残基から構築されている。
【0026】
１－２．本発明の予測方法
本発明のある実施形態は、ペプチドの核磁気共鳴の化学シフト値の予測方法に関する。本実施形態は、（１）目的とするペプチドを構成する各アミノ酸残基の主鎖の２面角値（Φ及びΨの値で表される）の出現頻度分布をクラスタリングし、複数のクラスターの分布を取得する工程と、（２）スコア関数を用いて、取得された各クラスターの分布と、アミノ酸３残基データベースに登録された基準となる主鎖２面角値との類似度を算出する工程と、（３）算出された類似度から、目的とするペプチドの核磁気共鳴化学シフト値を予測する工程とを含み得る。
本発明のある実施形態は、ペプチドの核磁気共鳴の化学シフト値の予測方法に関する。本実施形態は、（１）目的とするペプチドを構成する各アミノ酸残基の主鎖の２面角値（Φ及びΨの値で表される）の出現頻度分布をクラスタリングし、複数のクラスターの分布を取得する工程と、（２）スコア関数を用いて、取得された各クラスターの分布と、アミノ酸３残基データベースに登録された基準となる主鎖２面角値との類似度を算出する工程と、（３）算出された類似度から、目的とするペプチドの核磁気共鳴化学シフト値を予測する工程とを含み得る。
【0027】
（１）クラスターの分布の取得
本発明では、図１（ｃ）に示すように、目的ペプチドの主鎖の２面角値の出現頻度分布をクラスタリングし、そのクラスターの分布に基づいて、上記１－１．で述べた３残基データベース内に記録されている基準２面角値から類似する構造を抽出する。このクラスタリングでは、１つの２面角頻度分布図におけるクラスターの数は、複数であり得る。好ましくは、クラスターの数は、４個から６個程度であり得る。本明細書において、主鎖の２面角値を「主鎖２面角値」と略記することがある。また、主鎖の２面角値の出現頻度分布を「主鎖２面角分布」と略記することがある。
本発明では、図１（ｃ）に示すように、目的ペプチドの主鎖の２面角値の出現頻度分布をクラスタリングし、そのクラスターの分布に基づいて、上記１－１．で述べた３残基データベース内に記録されている基準２面角値から類似する構造を抽出する。このクラスタリングでは、１つの２面角頻度分布図におけるクラスターの数は、複数であり得る。好ましくは、クラスターの数は、４個から６個程度であり得る。本明細書において、主鎖の２面角値を「主鎖２面角値」と略記することがある。また、主鎖の２面角値の出現頻度分布を「主鎖２面角分布」と略記することがある。
【0028】
また、前記クラスタリングの前に、あらかじめ、目的ペプチドを構成する各アミノ酸残基の側鎖の２面角（χ１）の値をクラスタリングする事前クラスタリングを行ってもよい。本明細書において、側鎖の２面角を「側鎖２面角」と略記することがある。また、側鎖の２面角（χ１）の値は、「側鎖２面角値」又は「χ１の値」とも称することがある。
【0029】
事前クラスタリングは、目的ペプチドを構成するアミノ酸残基の中で、グリシン残基、アラニン残基及びプロリン残基以外のアミノ酸残基について、χ１の３つのピーク（角度）における出現頻度分布を取得することを意図する。具体的には、χ１のピークが＋６０°付近にある「ゴーシュ＋」、－６０°付近にある「ゴーシュ－」、＋１８０°付近にある「トランス」の３つである。ここで、「＋」は「プラス」を意図し、「－」は、「マイナス」を意図する。この３つのχ１のピークで示される側鎖２面角（χ１）の値を考慮すると、アミノ酸残基ごとに目的ペプチドの主鎖２面角値を取得する際、１つのアミノ酸残基について、χ１の値に応じて異なる３つの主鎖２面角分布を取得することができる。χ１の値に応じた主鎖２面角分布を、χ１の少なくとも１つのピークについて取得し、クラスタリングに使用してもよい。好ましくは、χ１の値に応じた主鎖２面角分布を、χ１の少なくとも２つのピークについて取得し、クラスタリングに使用する。より好ましくは、χ１の値に応じた主鎖２面角分布を、χ１の３つのピークについて取得し、クラスタリングに使用する。目的ペプチドを構成するアミノ酸残基の側鎖２面角（χ１）に応じて前記アミノ酸の主鎖２面角分布の群を取得することができ、それぞれの前記アミノ酸の主鎖２面角分布の群について、クラスタリングを行うことができる。
【0030】
χ１の値と主鎖２面角の出現頻度に相関がある。したがって、同じアミノ酸残基でも側鎖の構造（χ１）に依存して主鎖の２面角頻度分布を変えることにより、算出された予測化学シフト値と実験値との相関がより向上することが期待される。一方、χ１値は、主鎖２面角値に応じて出現頻度分布が大きく変わることは少ないと考えられる。
【0031】
ここで、グリシン残基、アラニン残基、及びプロリン残基については、χ１を考慮できないため、これらのアミノ酸については、後述する式（２）において、ｋ＾χ１＿ｎ，ｒを「０（ゼロ）」と定義することが好ましい。
【0032】
クラスタリングの方法は、一つの２面角頻度分布内の各２面角値の分布を、クラスタリングできる限り制限されない。例えば、クラスタリングは、混合ガウス分布モデル、フォン・ミーゼス分布モデル等により行うことができる。コスト面から、混合ガウス分布モデルを用いることが好ましい。クラスタリングの際、ＥＭアルゴリズム、最尤推定，ＭＡＰ推定、ベイズ推定等によりパラメータの推定を行うことができる。混合ガウス分布モデルによりクラスタリングを行う場合、ＥＭアルゴリズムによりパラメータの推定を行うことが好ましい。
【0033】
ここで、主鎖２面角値の分布のクラスタリングは、Φの値とΨの値との二次元で行うこととなる。また、側鎖２面角値の分布の事前クラスタリングは、χ１の値のみの一次元で行う。
【0034】
さらに、事前クラスタリングを行わずに主鎖２面角値の分布と側鎖２面角値を用いて、Φの値とΨの値とχ１の値との三次元でクラスタリングを行うことも可能である。三次元のクラスタリングでは、１つの２面角頻度分布図におけるクラスターの数は、複数であり得る。好ましくは、クラスターの数は、１２個から１８個程度であり得る。
【0035】
（２）類似度の算出
以下に、混合ガウス分布を用いた場合を例にして、本実施形態について説明する。
本実施形態では、式（１）に示したスコア関数の主鎖２面角に関する項を、混合ガウス分布を構成する１つのガウス分布（１つの領域）についてスコア関数へ拡張する。スコア関数へ拡張は、１つのガウス分布（１つの領域）を積分法を用いて、３残基データベース内に記録されているアミノ酸残基３つからなるペプチドのそれぞれの構造の２面角値を下式により比較する。
以下に、混合ガウス分布を用いた場合を例にして、本実施形態について説明する。
本実施形態では、式（１）に示したスコア関数の主鎖２面角に関する項を、混合ガウス分布を構成する１つのガウス分布（１つの領域）についてスコア関数へ拡張する。スコア関数へ拡張は、１つのガウス分布（１つの領域）を積分法を用いて、３残基データベース内に記録されているアミノ酸残基３つからなるペプチドのそれぞれの構造の２面角値を下式により比較する。
【0036】
【数2】
【0037】
また、式（２）中のΦとΨに関する類似度は、以下の積分式で表される。
ここで、θは主鎖２面角（Φ，Ψ）を表している。ＦＷＮは、下記Ｗｒａｐｐｅｄ Ｎｏｒｍａｌ Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ関数を表す。
【数3】
【0038】
【数4】
【0039】
【数5】
【0040】
そこで
ただし、θ’ｊ＝θｊ－μθとおいた。積分の結果を以下に示す。なお、計算の詳細は後述する。
【数6】
【0041】
【数7】
【0042】
アミノ酸３残基データベースに関するθｊは、（７）式の第１項のみに関係し、（１）式と同じ形式をしている。第２項以降は、ガウス分布の分散σθ
２のみで計算できるので、データベースとの比較と関係なく事前計算できる。さらに、主鎖２面角頻度分布を“周期的でないガウス分布”と仮定すると、積分結果は（７）式の第２項までと同じ形になる。すなわち、（７）式の第３、４項は、ガウス分布の周期性を考慮したことによって出現する項であり、σθが周期２πよりも十分小さければ、これらの項は無視できる。後述するように、主鎖２面角頻度分布におけるσθの最大値を３０°とするとｋ＝１の計算のみで十分な精度が得られる。
【0043】
その結果、ＳＰＡＲＴＡプログラムを使って、ペプチド１つを予測する計算時間と、１つの主鎖２面角分布パターンに対する解鎖タンパク質集団の予測時間が同等となる。言い換えると、ＳＰＡＲＴＡプログラムを使って、ペプチド１つを予測する計算時間は、ＳＰＡＲＴＡプログラムを使用した場合、複数の解鎖タンパク質を含む集団であって、かつその解鎖のパターンが様々である場合、その構造数倍の時間を要することとなる。しかし、本発明の予測方法では、複数の解鎖タンパク質を含む集団であっても短時間で構造を予測することができ、その時間は、ＳＰＡＲＴＡプログラムを使って１つのペプチドの構造を予測した場合と同等である。主鎖２面角頻度分布が４～６つの領域で近似できれば、３残基の主鎖２面角頻度分布パターンは６４（＝４３）～２１６（＝６３）である。この数は、解鎖タンパク質の構造集団の構造数１０４～１０６より圧倒的に少なく、計算時間を大幅に短縮できる。
【0044】
次に、化学シフトを予測したい目的ペプチドの主鎖２面角分布（μθ，σθ
２）とアミノ酸３残基データベース中の対応する２面角値（θｊ）から、主鎖２面角の類似度ｓθ（ｊ）を計算するためのアルゴリズムを説明する。アルゴリズムは、下記１～３のステップにより示される。式中の角度は、一部を除き単位はラジアンである。
【0045】
ステップ１：計算精度を満たすｋｍａｘを見積もる。指数関数と誤差関数の誤差を１０－７以下とすれば、
分布の標準偏差の単位を度（ｄｅｇｒｅｅ：ｄｅｇ）で表示すると
例えば現実的なσθ，ｄｅｇ≦３０°の場合、ｋ＝１である。
この計算は、σθが変わらなければ再度する必要はない。
【数8】
【数9】
この計算は、σθが変わらなければ再度する必要はない。
【0046】
ステップ２：事前計算を実行する。
主鎖２面角頻度分布の領域数（例えば４～６個の領域）だけ計算し、記録する。
この式は、アミノ酸３残基データベースとは無関係である。
【数10】
この式は、アミノ酸３残基データベースとは無関係である。
【0047】
ステップ３：分布の中心からの２面角値（θｊ）を求め、スコア関数ｓθ（ｊ）を計算する。
得られた値を２乗し、ステップ２の値を加えてｓθ（ｊ）を計算する。
この計算を、アミノ酸３残基データベースの全てについて計算する。
【数11】
この計算を、アミノ酸３残基データベースの全てについて計算する。
【0048】
次に、上述した式（６）の具体的な計算を以下に示す。ただし、以下の数式においてプライムは省略される。
【数12】
【0049】
まず、変数置換ｘ＝ｔ－２πｋを行う。
【数13】
【0050】
第１項は、積分範囲を分割して積分し、後で和をとっているだけなので、ガウス分布の２次モーメント計算と同じである。
【数14】
【0051】
次に第２項は、通常に積分を実行する。
【数15】
【0052】
ここで、ｋ＝０は０であるので、ｋの絶対値が同じものを書き下すと、
となる。
【数16】
【0053】
最後に第３項は、誤差関数
を使って変換する。
【数17】
【0054】
すなわち変数変換
を実行する。
【数18】
【数19】
【0055】
ここでｋ＝０の場合、
となる。
【数20】
【0056】
さらに第２項と同様にｋの絶対値が同じものを書き下すと、
となる。ここで、θｊ
２が現れる２つの式は、和記号の後半の式は、常にｋが一つ前の前半とキャンセルする。
【数21】
【0057】
例えば、数２１をｋ＝４まで書き下すと、
となる。
【数22】
【0058】
したがって、
となる。
【数23】
【0059】
故に、第１、２、３項の結果を使って、
となる。
【数24】
【0060】
最後にθｊの定義に戻って数２４を書き直すと、
となる。
【数25】
【0061】
このようにして、目的ペプチドの各アミノ酸残基と２面角値が類似している基準アミノ酸を抽出することができる。
【0062】
（３）化学シフト値の予測
上記（２）の方法において、目的ペプチドの各アミノ酸残基と主鎖２面角分布の組み合わせに対し、類似しているとしてアミノ酸３残基データベースから抽出された３アミノ酸残基に対応する各原子の核種（例えば、１５Ｎ，１ＨＮ，１Ｈα，１３Ｃα，１３Ｃβ，１３Ｃ）の化学シフト値を得る。目的ペプチドの主鎖２面角分布の全ての組み合わせの化学シフト値に、各組み合わせの頻度確率を乗算したものの和を取り、目的ペプチドの各アミノ酸残基における各原子の核種の予測化学シフト値とする。
上記（２）の方法において、目的ペプチドの各アミノ酸残基と主鎖２面角分布の組み合わせに対し、類似しているとしてアミノ酸３残基データベースから抽出された３アミノ酸残基に対応する各原子の核種（例えば、１５Ｎ，１ＨＮ，１Ｈα，１３Ｃα，１３Ｃβ，１３Ｃ）の化学シフト値を得る。目的ペプチドの主鎖２面角分布の全ての組み合わせの化学シフト値に、各組み合わせの頻度確率を乗算したものの和を取り、目的ペプチドの各アミノ酸残基における各原子の核種の予測化学シフト値とする。
【0063】
事前クラスタリングを行う場合には、「ゴーシュ＋」、「ゴーシュ－」、及び「トランス」のそれぞれの頻度確率を目的ペプチドの主鎖２面角分布の全ての組み合わせの化学シフト値に乗算したものの和を取り、目的ペプチドの各アミノ酸残基における各原子の核種の予測化学シフト値とする。
【0064】
２．予測システム１０００及び予測装置１０
２－１．予測システム１０００
図２に、第１の実施形態にかかるペプチドの核磁気共鳴化学シフト値を予測する予測装置１０（以下、単に「予測装置１０」ともいう）を備えるペプチドの核磁気共鳴化学シフト値を予測する予測システム１０００（以下、単に「予測システム１０００」ともいう）のハードウェアの構成を示す。予測システム１０００において、予測装置１０は有線又は無線のネットワークを介して、アミノ酸３残基データベース３０と通信可能に接続している。
２－１．予測システム１０００
図２に、第１の実施形態にかかるペプチドの核磁気共鳴化学シフト値を予測する予測装置１０（以下、単に「予測装置１０」ともいう）を備えるペプチドの核磁気共鳴化学シフト値を予測する予測システム１０００（以下、単に「予測システム１０００」ともいう）のハードウェアの構成を示す。予測システム１０００において、予測装置１０は有線又は無線のネットワークを介して、アミノ酸３残基データベース３０と通信可能に接続している。
【0065】
２－２．予測装置１０
（１）予測装置１０のハードウェアの構成
図３に、予測装置１０のハードウェアの構成を示す。予測装置１０は、入力デバイス１１１と、出力デバイス１１２と、記憶媒体１１３とに接続されていてもよい。
（１）予測装置１０のハードウェアの構成
図３に、予測装置１０のハードウェアの構成を示す。予測装置１０は、入力デバイス１１１と、出力デバイス１１２と、記憶媒体１１３とに接続されていてもよい。
【0066】
予測装置１０において、ＣＰＵ１０１と、メモリ１０２と、ＲＯＭ（ｒｅａｄ ｏｎｌｙ ｍｅｍｏｒｙ）１０３と、記録デバイス１０４と、通信インタフェース（Ｉ／Ｆ）１０５と、入力インタフェース（Ｉ／Ｆ）１０６と、出力インタフェース（Ｉ／Ｆ）１０７と、メディアインターフェース（Ｉ／Ｆ）１０８は、バス１０９によって互いにデータ通信可能に接続されている。メモリ１０２と記録デバイス１０４とを合わせて、単に記憶部と呼ぶこともある。記録デバイス１０４には、例えば米国マイクロソフト社が製造販売するＷｉｎｄｏｗｓ（登録商標）などのグラフィカルユーザインタフェース環境を提供するオペレーションシステム（ＯＳ）１０４１、本発明のアプリケーションソフトであると予測プログラム１０４２、目的ペプチド２面角値を格納する目的ペプチド２面角値データベース１０４３を不揮発性に記録する。
【0067】
ＣＰＵ１０１は、予測装置１０の処理部である。ＣＰＵ１０１が、記録デバイス１０４又はＲＯＭ１０３に記憶されているＯＳ１０４１と予測プログラム１０４２とを協働させて実行し、図５に示すステップＳ１からステップＳ５の処理を行うことにより、コンピュータが予測装置１０として機能する。
【0068】
ＲＯＭ１０３は、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭなどによって構成され、ＣＰＵ１０１により実行されるコンピュータプログラム及びこれに用いるデータが記録されている。ＣＰＵ１０１はＭＰＵ１０１としてもよい。ＲＯＭ１０３は、予測装置１０の起動時に、ＣＰＵ１０１によって実行されるブートプログラムや予測装置１０のハードウェアの動作に関連するプログラムや設定を記憶する。
【0069】
メモリ１０２は、ＳＲＡＭ又はＤＲＡＭなどのＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ ａｃｃｅｓｓ ｍｅｍｏｒｙ）によって構成される。メモリ１０２は、ＲＯＭ１０３及び記録デバイス１０４に記録されているコンピュータプログラムの読み出しに用いられる。また、メモリ１０２は、ＣＰＵ１０１がこれらのコンピュータプログラムを実行するときの作業領域として利用される。
【0070】
通信Ｉ／Ｆ１０５は、ＵＳＢ、ＩＥＥＥ１３９４、ＲＳ－２３２Ｃなどのシリアルインタフェース、ＳＣＳＩ、ＩＤＥ、ＩＥＥＥ１２８４などのパラレルインタフェース、及びＤ／Ａ変換器、Ａ／Ｄ変換器などからなるアナログインタフェース、ネットワークインタフェースコントローラ（Ｎｅｔｗｏｒｋ ｉｎｔｅｒｆａｃｅ ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ：ＮＩＣ）等から構成される。通信Ｉ／Ｆ１０５は、ＣＰＵ１０１の制御下で、測定部３０又は他の外部機器からのデータを受信し、必要に応じて予測装置１０が保存又は生成する情報を、外部に送信又は表示する。通信Ｉ／Ｆ１０５は、ネットワークを介して外部データベースからデータを受信する。
【0071】
入力Ｉ／Ｆ１０６は、例えばＵＳＢ、ＩＥＥＥ１３９４、ＲＳ－２３２Ｃなどのシリアルインタフェース、ＳＣＳＩ、ＩＤＥ、ＩＥＥＥ１２８４などのパラレルインタフェース、及びＤ／Ａ変換器、Ａ／Ｄ変換器などからなるアナログインタフェースなどから構成される。入力Ｉ／Ｆ１０６は、入力デバイス１１１から文字入力、クリック、音声入力等を受け付ける。受け付けた入力内容は、メモリ１０２又は記録デバイス１０４に記憶される。
【0072】
入力デバイス１１１は、タッチパネル、キーボード、マウス、ペンタブレット、マイク等から構成され、予測装置１０に文字入力又は音声入力を行う。入力デバイス１１１は、予測装置１０の外部から接続されても、予測装置１０と一体となっていてもよい。
出力Ｉ／Ｆ１０７は、例えば入力Ｉ／Ｆ１０６と同様のインタフェースから構成される。出力Ｉ／Ｆ１０７は、ＣＰＵ１０１が生成した情報を出力デバイス１１２に出力する。出力Ｉ／Ｆ１０７は、ＣＰＵ１０１が生成し、記録デバイス１０４に記憶した情報を、出力デバイス１１２に出力する。
出力Ｉ／Ｆ１０７は、例えば入力Ｉ／Ｆ１０６と同様のインタフェースから構成される。出力Ｉ／Ｆ１０７は、ＣＰＵ１０１が生成した情報を出力デバイス１１２に出力する。出力Ｉ／Ｆ１０７は、ＣＰＵ１０１が生成し、記録デバイス１０４に記憶した情報を、出力デバイス１１２に出力する。
【0073】
出力デバイス１１２は、例えばディスプレイ、プリンター等で構成され、測定部３０から送信される測定結果及び予測装置１０における各種操作ウインドウ、分析結果等を表示する。
【0074】
メディアＩ／Ｆ１０８は、記憶媒体１１３に記憶された例えばアプリケーションソフト等を読み出す。読み出されたアプリケーションソフト等は、メモリ１０２又は記録デバイス１０４に記憶される。また、メディアＩ／Ｆ１０８は、ＣＰＵ１０１が生成した情報を記憶媒体１１３に書き込む。メディアＩ／Ｆ１０８は、ＣＰＵ１０１が生成し、記録デバイス１０４に記憶した情報を、記憶媒体１１３に書き込む。
【0075】
記憶媒体１１３は、フレキシブルディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、又はＤＶＤ－ＲＯＭ等で構成される。記憶媒体１１３は、フレキシブルディスクドライブ、ＣＤ－ＲＯＭドライブ、又はＤＶＤ－ＲＯＭドライブ等によってメディアＩ／Ｆ１０８と接続される。記憶媒体１１３には、コンピュータがオペレーションを実行するためのアプリケーションプログラム等が格納されていてもよい。
【0076】
ＣＰＵ１０１は、予測装置１０の制御に必要なアプリケーションソフトや各種設定をＲＯＭ１０３又は記録デバイス１０４からの読み出しに代えて、ネットワークを介して取得してもよい。前記アプリケーションプログラムがネットワーク上のサーバコンピュータの補助記憶部内に格納されており、このサーバコンピュータに予測装置１０がアクセスして、コンピュータプログラムをダウンロードし、これをＲＯＭ１０３又は記録デバイス１０４に記憶することも可能である。
【0077】
また、ＲＯＭ１０３又は記録デバイス１０４には、例えば米国マイクロソフト社が製造販売するＷｉｎｄｏｗｓ（登録商標）などのグラフィカルユーザインタフェース環境を提供するオペレーションシステムがインストールされている。第２の実施形態にかかるアプリケーションプログラムは、前記オペレーティングシステム上で動作するものとする。すなわち、予測装置１０は、パーソナルコンピュータ等であり得る。
【0078】
（２）予測装置１０の機能
図４に、予測装置１０の機能構成を示す。予測装置１０のＣＰＵ１０１は、サンプル２面角値取得部１、基準２面角値取得部３、クラスタリング部５、クラスター分布比較部７、化学シフト予測部９として機能する。サンプル２面角値取得部１は後述する図５においてステップＳ１に該当し、基準２面角値取得部３は後述する図５においてステップＳ２に該当し、クラスタリング部５は後述する図５においてステップＳ３に該当し、クラスター分布比較部７は後述する図５においてステップＳ４に該当し、化学シフト予測部９は後述する図５においてステップＳ５に該当する。
図４に、予測装置１０の機能構成を示す。予測装置１０のＣＰＵ１０１は、サンプル２面角値取得部１、基準２面角値取得部３、クラスタリング部５、クラスター分布比較部７、化学シフト予測部９として機能する。サンプル２面角値取得部１は後述する図５においてステップＳ１に該当し、基準２面角値取得部３は後述する図５においてステップＳ２に該当し、クラスタリング部５は後述する図５においてステップＳ３に該当し、クラスター分布比較部７は後述する図５においてステップＳ４に該当し、化学シフト予測部９は後述する図５においてステップＳ５に該当する。
【0079】
【0080】
図５のステップＳ１において、ＣＰＵ１０１は記録デバイス１０４に格納されたサンプル２面角値データベース１０４３から、目的ペプチドの主鎖２面角値を取得する。この処理は、ユーザが入力デバイス１１１から、目的ペプチドの主鎖２面角値の取得要求を行うことにより開始される。
【0081】
図５のステップＳ２において、ＣＰＵ１０１は、通信Ｉ／Ｆ１０７を介して、図２に示すアミノ酸３残基データベース３０に格納された基準２面角値を取得する。この処理は、ユーザが入力デバイス１１１から、基準２面角値の取得要求を行うことにより開始される。
【0082】
ここで、図５のステップＳ１とステップＳ２は、逆であってもよい。また、ＣＰＵ１０１は、あらかじめ図２に示すアミノ酸３残基データベース３０に格納された基準２面角値を取得しておき、記録デバイス１０４内に記録していてもよい。
【0083】
図５のステップＳ３において、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ１で取得した目的ペプチドの主鎖２面角値のクラスタリングを行い、クラスター分布を取得する。クラスタリングの方法は、上記１－２．（１）において説明したとおりである。
【0084】
図５のステップＳ４において、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ３におけるクラスタリングにより取得されたクラスター分布とステップＳ２で取得した基準２面角値を比較し類似度を算出する。類似度の算出方法は、上記１－２．（２）において説明したとおりである。
【0085】
図５のステップＳ５において、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ４で取得した類似度に基づいて、ステップＳ３で求めたクラスター分布に類似する基準２面角値に対応する各原子の核種の化学シフト値を目的ペプチドの各アミノ酸に含まれる各原子の核種の化学シフトの予測値として取得する。
【0086】
【0087】
【0088】
次に、図６に示すステップＳ５２において、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ５１において抽出された構造に対応する化学シフト値をアミノ酸３残基データベース３０から取得する。
【0089】
続いて、ＣＰＵ１０１は、図６に示すステップＳ５３において、全ての原子核種について、化学シフト値を取得したかを判定し、全ての化学シフト値を取得していない場合（「Ｎｏ」の場合）には、ステップＳ５２に戻り、まだ化学シフトを取得していない原子核種について、化学シフト値を取得する。
【0090】
ＣＰＵ１０１は、図６に示すステップＳ５３において、全ての原子核種について、全ての化学シフト値を取得した場合（「Ｙｅｓ」の場合）には、ステップＳ５４へ進み、核種について取得した化学シフト値を目的ペプチドの予測化学シフト値として記録デバイス１０４に記録する。
【0091】
図６に示すステップＳ５１からＳ５４の詳細は、上記１－２．（２）に従う。
ここで、図６に示すステップＳ５１における類似度の高かった基準２面角値を有する構造の抽出は、図５に示すステップＳ４の後にユーザが入力デバイス１１１から抽出指示を入力し、前記抽出指示をＣＰＵ１０１が受け付けてもよい。あるいは、図５に示すステップＳ４の終了をトリガーとして、ＣＰＵ１０１が類似の高い基準２面角値を有する構造をアミノ３残基データベース３０から自動的に抽出してもよい。
ここで、図６に示すステップＳ５１における類似度の高かった基準２面角値を有する構造の抽出は、図５に示すステップＳ４の後にユーザが入力デバイス１１１から抽出指示を入力し、前記抽出指示をＣＰＵ１０１が受け付けてもよい。あるいは、図５に示すステップＳ４の終了をトリガーとして、ＣＰＵ１０１が類似の高い基準２面角値を有する構造をアミノ３残基データベース３０から自動的に抽出してもよい。
【0092】
図６に示すステップＳ５２における化学シフト値の取得はステップＳ５１の後にユーザが入力デバイス１１１から取得指示を入力し、前記取得指示をＣＰＵ１０１が受け付けてもよい。あるいは、ステップＳ５１の終了をトリガーとして、ＣＰＵ１０１が抽出された構造に基づいて、アミノ３残基データベース３０から自動的に取得してもよい。
３．予測システム２０００及び予測装置２０
３－１．予測システム２０００
図２に、第２の実施形態にかかるペプチドの核磁気共鳴化学シフト値を予測する予測装置２０（以下、単に「予測装置２０」ともいう）を備えるペプチドの核磁気共鳴化学シフト値を予測する予測システム２０００（以下、単に「予測システム２０００」ともいう）のハードウェアの構成を示す。予測システム２０００において、予測装置２０は有線又は無線のネットワークを介して、アミノ酸３残基データベース３０と通信可能に接続している。
３．予測システム２０００及び予測装置２０
３－１．予測システム２０００
図２に、第２の実施形態にかかるペプチドの核磁気共鳴化学シフト値を予測する予測装置２０（以下、単に「予測装置２０」ともいう）を備えるペプチドの核磁気共鳴化学シフト値を予測する予測システム２０００（以下、単に「予測システム２０００」ともいう）のハードウェアの構成を示す。予測システム２０００において、予測装置２０は有線又は無線のネットワークを介して、アミノ酸３残基データベース３０と通信可能に接続している。
【0093】
３－２．予測装置２０
（１）予測装置２０のハードウェアの構成
図７に、予測装置１０のハードウェアの構成を示す。予測装置２０は、入力デバイス２１１と、出力デバイス２１２と、記憶媒体２１３とに接続されていてもよい。
（１）予測装置２０のハードウェアの構成
図７に、予測装置１０のハードウェアの構成を示す。予測装置２０は、入力デバイス２１１と、出力デバイス２１２と、記憶媒体２１３とに接続されていてもよい。
【0094】
予測装置２０において、ＣＰＵ２０１と、メモリ２０２と、ＲＯＭ（ｒｅａｄ ｏｎｌｙ ｍｅｍｏｒｙ）２０３と、記録デバイス２０４と、通信インタフェース（Ｉ／Ｆ）２０５と、入力インタフェース（Ｉ／Ｆ）２０６と、出力インタフェース（Ｉ／Ｆ）２０７と、メディアインターフェース（Ｉ／Ｆ）２０８は、バス２０９によって互いにデータ通信可能に接続されている。メモリ２０２と記録デバイス２０４とを合わせて、単に記憶部と呼ぶこともある。記録デバイス２０４には、例えば米国マイクロソフト社が製造販売するＷｉｎｄｏｗｓ（登録商標）などのグラフィカルユーザインタフェース環境を提供するオペレーションシステム（ＯＳ）２０４１、本発明のアプリケーションソフトであると予測プログラム２０４２、目的ペプチド２面角値を格納する目的ペプチド２面角値データベース２０４３を不揮発性に記録する。
【0095】
ＣＰＵ２０１と、メモリ２０２と、ＲＯＭ２０３と、記録デバイス２０４と、通信Ｉ／Ｆ２０５と、入力Ｉ／Ｆ２０６と、出力Ｉ／Ｆ２０７と、メディアＩ／Ｆ２０８と、バス２０９と、オペレーションシステム（ＯＳ）２０４１と、目的ペプチド２面角値データベース２０４３は、それぞれ、予測装置１０におけるＣＰＵ１０１と、メモリ１０２と、ＲＯＭ１０３と、記録デバイス１０４と、通信Ｉ／Ｆ１０５と、入力Ｉ／Ｆ１０６と、出力Ｉ／Ｆ１０７と、メディアＩ／Ｆ１０８と、バス１０９と、オペレーションシステム（ＯＳ）１０４１、及び目的ペプチド２面角値データベース１０４３に対応する。
【0096】
（２）予測装置２０の機能
図８に、予測装置２０の機能構成を示す。予測装置２０のＣＰＵ２０１は、サンプル２面角値取得部２１、基準２面角値取得部２３、側鎖２面角値事前クラスタリング部２４、主鎖２面角値クラスタリング部２５、クラスター分布比較部２７、化学シフト予測部２９として機能する。サンプル２面角値取得部２１は後述する図９においてステップＳ２１に該当し、基準２面角値取得部２３は後述する図９においてステップＳ２２に該当し、側鎖２面角値事前クラスタリング部２４は後述する図９においてステップＳ２３に該当し、主鎖２面角値クラスタリング部２５は後述する図９においてステップＳ２４に該当し、クラスター分布比較部２７は後述する図９においてステップＳ２５に該当し、化学シフト予測部２９は後述する図９においてステップＳ２６に該当する。
図８に、予測装置２０の機能構成を示す。予測装置２０のＣＰＵ２０１は、サンプル２面角値取得部２１、基準２面角値取得部２３、側鎖２面角値事前クラスタリング部２４、主鎖２面角値クラスタリング部２５、クラスター分布比較部２７、化学シフト予測部２９として機能する。サンプル２面角値取得部２１は後述する図９においてステップＳ２１に該当し、基準２面角値取得部２３は後述する図９においてステップＳ２２に該当し、側鎖２面角値事前クラスタリング部２４は後述する図９においてステップＳ２３に該当し、主鎖２面角値クラスタリング部２５は後述する図９においてステップＳ２４に該当し、クラスター分布比較部２７は後述する図９においてステップＳ２５に該当し、化学シフト予測部２９は後述する図９においてステップＳ２６に該当する。
【0097】
【0098】
図９のステップＳ２１において、ＣＰＵ２０１は記録デバイス２０４に格納されたサンプル２面角値データベース２０４３から、目的ペプチドの主鎖２面角値と側鎖２面角値を取得する。この処理は、ユーザが入力デバイス２１１から、目的ペプチドの主鎖２面角値と側鎖２面角値の取得要求を行うことにより開始される。
【0099】
図９のステップＳ２２において、ＣＰＵ２０１は、通信Ｉ／Ｆ２０７を介して、図２に示すアミノ酸３残基データベース３０に格納された基準２面角値を取得する。この処理は、ユーザが入力デバイス２１１から、基準２面角値の取得要求を行うことにより開始される。
【0100】
ここで、図９のステップＳ２１とステップＳ２２は、逆であってもよい。また、ＣＰＵ２０１は、あらかじめ図２に示すアミノ酸３残基データベース３０に格納された基準２面角値を取得しておき、記録デバイス２０４内に記録していてもよい。
【0101】
図９のステップＳ２３において、ＣＰＵ２０１は、側鎖２面角値を用いた事前クラスタリングを実行する。事前クラスタリングの方法は、上記１－２．（１）において説明したとおりである。
【0102】
図９のステップＳ２４において、ＣＰＵ２０１は、ステップＳ２３で取得した側鎖のχ１に応じて、χ１ごとに目的ペプチドの主鎖２面角値のクラスタリングを行い、クラスター分布を取得する。クラスタリングの方法は、上記１－２．（１）において説明したとおりである。
【0103】
図９のステップＳ２５において、ＣＰＵ２０１は、ステップＳ２４におけるクラスタリングにより取得されたクラスター分布とステップＳ２２で取得した基準２面角値を比較し類似度を算出する。類似度の算出方法は、上記１－２．（２）において説明したとおりである。
【0104】
図９のステップＳ２６において、ＣＰＵ２０１は、ステップＳ２５で取得した類似度に基づいて、ステップＳ２４で求めたクラスター分布に類似する基準２面角値に対応する各原子の核種の化学シフト値を目的ペプチドの各アミノ酸に含まれる各原子の核種の化学シフトの予測値として取得する。
【0105】
【0106】
【0107】
次に、図６に示すステップＳ５２において、ＣＰＵ２０１は、ステップＳ５１において抽出された構造に対応する化学シフト値をアミノ酸３残基データベース３０から取得する。
【0108】
続いて、ＣＰＵ２０１は、図６に示すステップＳ５３において、全ての原子核種について、化学シフト値を取得したかを判定し、全ての化学シフト値を取得していない場合（「Ｎｏ」の場合）には、ステップＳ５２に戻り、まだ化学シフトを取得していない原子核種について、化学シフト値を取得する。
【0109】
ＣＰＵ２０１は、図６に示すステップＳ５３において、全ての原子核種について、全ての化学シフト値を取得した場合（「Ｙｅｓ」の場合）には、ステップＳ５４へ進み、核種について取得した化学シフト値を目的ペプチドの予測化学シフト値として記録デバイス２０４に記録する。
【0110】
図６に示すステップＳ５１からＳ５４の詳細は、上記１－２．（２）に従う。
ここで、図６に示すステップＳ５１における類似度の高かった基準２面角値を有する構造の抽出は、図９に示すステップＳ２５の後にユーザが入力デバイス２１１から抽出指示を入力し、前記抽出指示をＣＰＵ２０１が受け付けてもよい。あるいは、図９に示すステップＳ２５の終了をトリガーとして、ＣＰＵ２０１が類似の高い基準２面角値を有する構造をアミノ３残基データベース３０から自動的に抽出してもよい。
ここで、図６に示すステップＳ５１における類似度の高かった基準２面角値を有する構造の抽出は、図９に示すステップＳ２５の後にユーザが入力デバイス２１１から抽出指示を入力し、前記抽出指示をＣＰＵ２０１が受け付けてもよい。あるいは、図９に示すステップＳ２５の終了をトリガーとして、ＣＰＵ２０１が類似の高い基準２面角値を有する構造をアミノ３残基データベース３０から自動的に抽出してもよい。
【0111】
図６に示すステップＳ５２における化学シフト値の取得はステップＳ５１の後にユーザが入力デバイス２１１から取得指示を入力し、前記取得指示をＣＰＵ２０１が受け付けてもよい。あるいは、ステップＳ５１の終了をトリガーとして、ＣＰＵ２０１が抽出された構造に基づいて、アミノ３残基データベース３０から自動的に取得してもよい。
【0112】
４．予測プログラムを記録した記憶媒体
予測プログラム１０４２及び予測プログラム２０４２は、本発明にかかるペプチドの核磁気共鳴化学シフト値を予測するためのコンピュータプログラムとしてコンピュータ上で実行されうる。
予測プログラム１０４２及び予測プログラム２０４２は、本発明にかかるペプチドの核磁気共鳴化学シフト値を予測するためのコンピュータプログラムとしてコンピュータ上で実行されうる。
【0113】
前記コンピュータプログラムは、記憶媒体等のプログラム製品として提供されうる。前記コンピュータプログラムは、ハードディスク、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、光ディスク等の記憶媒体に記憶される。前記記憶媒体へのプログラムの記憶形式は、前記制御部が前記プログラムを読み取り可能である限り制限されない。前記記憶媒体への記憶は、不揮発性であることが好ましい。
【0114】
５．発明の効果の検証
５－１．第１実施形態の検証
図１０にｕｎｆｏｌｄｅｄ ａｐｏｍｙｏｇｌｏｂｉｎについて、第１実施形態にかかる予測方法で予測した核磁気共鳴化学シフト値と、ＳＰＡＲＴＡプログラムで予測した核磁気共鳴化学シフト値のパターンの比較を示す。図中Ｃ、ＣＡ、ＣＢ、Ｎ、ＮＨ、ＨＡはそれぞれ、１３Ｃ’、１３Ｃα、１３Ｃβ、１５Ｎ、１ＨＮ、１Ｈαを示す。赤線（グレースケールでは灰色線）は本発明の予測値、黒線はＳＰＡＲＴＡプログラムによる予測値を示す。縦軸は化学シフト値（ｐｐｍ）、横軸は残基番号を示す。残基番号は、Ｎ末端を残基番号１とする。
５－１．第１実施形態の検証
図１０にｕｎｆｏｌｄｅｄ ａｐｏｍｙｏｇｌｏｂｉｎについて、第１実施形態にかかる予測方法で予測した核磁気共鳴化学シフト値と、ＳＰＡＲＴＡプログラムで予測した核磁気共鳴化学シフト値のパターンの比較を示す。図中Ｃ、ＣＡ、ＣＢ、Ｎ、ＮＨ、ＨＡはそれぞれ、１３Ｃ’、１３Ｃα、１３Ｃβ、１５Ｎ、１ＨＮ、１Ｈαを示す。赤線（グレースケールでは灰色線）は本発明の予測値、黒線はＳＰＡＲＴＡプログラムによる予測値を示す。縦軸は化学シフト値（ｐｐｍ）、横軸は残基番号を示す。残基番号は、Ｎ末端を残基番号１とする。
【0115】
第１実施形態にかかる予測方法により得られた化学シフト値は、ＳＰＡＲＴＡプログラムで予測した化学シフト値とほぼ一致していた。
【0116】
したがって、本発明の予測方法は、ＳＰＡＲＴＡプログラムに匹敵する予測機能を有していると考えられた。
【0117】
５－２．第２実施形態の検証
第２実施形態にかかる予測方法の効果を検証した。
図１１にグルタミン残基のχ１の値で事前クラスタリングして得られた３つのクラスタリング結果を示す。左側の列は「ゴーシュ＋」を示し、真ん中の列は「トランス」を示し、右の列は「ゴーシュ－」を示す。上段はクラスタリング結果を示し、下段は予測された主鎖２面角データを示す。
第２実施形態にかかる予測方法の効果を検証した。
図１１にグルタミン残基のχ１の値で事前クラスタリングして得られた３つのクラスタリング結果を示す。左側の列は「ゴーシュ＋」を示し、真ん中の列は「トランス」を示し、右の列は「ゴーシュ－」を示す。上段はクラスタリング結果を示し、下段は予測された主鎖２面角データを示す。
【0118】
図１２に尿素変性アポミオグロビンの化学シフト実験データの再現性を示す。Ｃ、ＣＡ、ＣＢ、ＨＡ（それぞれ、１３Ｃ’、１３Ｃα、１３Ｃβ、１Ｈαを示す）の４つの核種について計算した。白丸はχ１の値を考慮せずに算出した予測値を示す。黒丸は、χ１の値を考慮して算出した予測値を示す。χ１の値を考慮して算出した予測値は、χ１の値を考慮しなかった予測値よりも実験値に近い値を示した。したがって、χ１の値で各アミノ残基の主鎖２面角分布の各ガウス分布の重みを修正することによって、予測値を実験値により近付けることが可能となった。
【符号の説明】
【0119】
１０，２０ 予測装置
１０１，２０１ 処理部
１０１，２０１ 処理部
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】