[논문 리뷰] Predicting Residue-wise Contact Orders of Native Protein Structure from Amino Acid Sequence

Akira R. Kinjo, Ken Nishikawa|ArXiv.org|2005. 01. 12.

Protein Structure and Dynamics참고 문헌 14인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 아미노산 서열에서 잔기별 접촉 순서(RWCO)를 예측하기 위한 선형 회귀 기반 방법을 제시하며, 예측된 값과 천연 RWCO 값 간 평균 상관계수 0.59를 달성한다. 이 방법은 26개 잔기의 최적 반-윈도우 크기를 사용하고, RWCO의 주요 결정 요소로 수용성 패턴을 규명하여 단백질 접힘에서의 서열-구조 관계에 대한 통찰을 제공한다.

ABSTRACT

Residue-wise contact order (RWCO) is a new kind of one-dimensional protein structures which represents the extent of long-range contacts. We have recently shown that a set of three types of one-dimensional structures (secondary structure, contact number, and RWCO) contains sufficient information for reconstructing the three-dimensional structure of proteins. Currently, there exist prediction methods for secondary structure and contact number from amino acid sequence, but none exists for RWCO. Also, the properties of amino acids that affect RWCO is not clearly understood. Here, we present a linear regression-based method to predict RWCO from amino acid sequence, and analyze the regression parameters to identify the properties that correlates with the RWCO. The present method achieves the significant correlation of 0.59 between the native and predicted RWCOs on average. An unusual feature of the RWCO prediction is the remarkably large optimal half window size of 26 residues. The regression parameters for the central and near-central residues of the local sequence segment highly correlate with those of the contact number prediction, and hence with hydrophobicity.

연구 동기 및 목표

• 이전에 존재하지 않았던 아미노산 서열에서 잔기별 접촉 순서(RWCO)를 예측할 수 있는 방법을 개발하는 것.
• 특히 장거리 구조적 접촉과 관련하여 RWCO에 영향을 미치는 아미노산 성질을 규명하는 것.
• 1차원 표현(예: RWCO, 2차 구조, 접촉 수)으로부터 3차원 단백질 구조를 재구성하는 것이 가능한지 평가하는 것.
• 로컬 서열 윈도우 내에서 RWCO와 접촉 수의 예측 능력을 비교하고 상호의존성을 평가하는 것.

제안 방법

• 변동 가능한 크기의 슬라이딩 윈도우를 사용하여 국소 아미노산 서열에서 RWCO 값을 예측하기 위해 선형 회귀 모델을 훈련한다.
• 이 방법은 특정 잔기와 접촉하는 잔기들 간의 서열 간격의 합에 접촉 존재 여부를 가중치로 적용한 전역적으로 정규화된 RWCO를 사용한다.
• 예측에 가장 높은 상관계수를 제공하는 최적의 반-윈도우 크기는 경험적으로 결정되었으며, 26개 잔기가 가장 우수한 성능을 보였다.
• 회귀 계수를 분석하여 RWCO에 영향을 미치는 아미노산 성질, 특히 수용성을 규명한다.
• SCOP 도메인의 데이터셋을 사용하여 예측된 RWCO를 천연 값과 비교하여 상관계수 및 편차 지표로 평가한다.
• 예측 성능을 비교하기 위해 접촉 수 예측과의 비교를 수행하며, 공통된 서열 패턴을 규명한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 아미노산 서열만으로 잔기별 접촉 순서(RWCO)를 신뢰성 있게 예측할 수 있는가?
• RQ2 특히 수용성과 관련하여 RWCO와 가장 강하게 상관관계를 가지는 아미노산 성질은 무엇인가?
• RQ3 RWCO 예측에 가장 적합한 로컬 윈도우 크기는 접촉 수 예측에 비해 어떻게 다른가?
• RQ4 다양한 서열 윈도우에서 접촉 수와 RWCO 예측 간의 상관계수는 어느 정도인가?
• RQ5 비선형 모델을 도입하거나 RWCO 값의 큰 국소적 변동성을 처리함으로써 RWCO 예측 성능을 향상시킬 수 있는가?

주요 결과

• 제안된 선형 회귀 방법은 예측된 값과 천연 잔기별 접촉 순서(RWCO) 값 간 평균 상관계수 0.59를 달성한다.
• RWCO 예측에 가장 적합한 반-윈도우 크기는 26개 잔기로, 다른 단백질 구조 예측에서 일반적으로 사용되는 윈도우 크기보다 훨씬 크다.
• 윈도우의 중심 및 중심 근처 잔기들의 회귀 계수는 접촉 수 예측에서의 계수와 강하게 상관관계를 보이며, 이는 수용성이 주요 결정 요소임을 시사한다.
• 예측된 RWCO와 천연 접촉 수 간의 상관계수는 0.50(M=4)이며, 반대로 RWCO에서 예측된 접촉 수와의 상관계수는 0.62에 도달하여 두 특징 간 강한 상호의존성이 있음을 시사한다.
• 큰 최적 윈도우 크기를 통해 RWCO 예측이 접촉 수 예측보다 장거리 서열 패턴에 더 민감함을 입증한다.
• 중간 정도의 상관계수에도 불구하고, 이 방법은 RWCO가 특히 중심 위치에서의 국소 서열 세그먼트의 수용성 패턴에 의해 주로 결정됨을 드러낸다.