KR100546779B1 - 미지 단백질의 구조를 예측하기 위한 방법 및 장치 - Google Patents

Abstract

본 발명은 유전자의 기능적 최종 산물인 단백질의 고유한 기능을 규명하려고 할 때 연구자가 단백질의 아미노산 서열정보만을 가지고 있는 경우 단백질의 기능과 밀접한 관련이 있는 3차원 구조를 예측하는 방법에 관한 것으로, 기지 단백질들의 서열정보가 저장된 데이터베이스에 기초하여 미지 단백질의 서열정보와 비교하여 서열의 유사성 정도에 따라 주형 단백질 후보를 결정한 다음, 기지 단백질들의 특성정보가 저장된 데이터베이스에 기초하여 미지 단백질이 어떠한 특성의 그룹에 속하는 지를 판별하여, 미지 단백질의 구조를 예측한다.

단백질, 아미노산, 서열정보, 특성정보

Description

미지 단백질의 구조를 예측하기 위한 방법 및 장치{Method and apparatus for predicting structure of unknown protein}

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른, 미지 단백질의 구조를 예측하는 방법을 설명을 하는 흐름도이다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른, 미지 단백질의 구조를 예측하기 위한 장치의 블록도이다.

도 3은 단백질의 특성정보 데이터베이스(24)의 데이터 구조를 도시한 것이다.

본 발명은 유전자의 기능적 최종 산물인 단백질의 고유한 기능을 규명하려고 할 때 연구자가 단백질의 아미노산 서열정보만을 가지고 있는 경우 단백질의 기능과 밀접한 관련이 있는 3차원 구조를 예측하는 방법에 관한 것이다.

종래의 단백질 구조 예측 프로그램 중에서 많은 프로그램들이 미지의 단백질 구조를 예측하는데 필요한 주형 구조를 찾아낼 때 서열 정렬을 이용한다. 데이터베이스에 있는 이미 구조가 밝혀진 단백질의 서열들과 목표 단백질의 서열을 정렬 하여 서열 유사성이 최소 30% 이상인 단백질들 중에서 유사도가 높은 단백질을 주형으로 하여 구조를 예측하는 방법이 상동성 모델링이다. 이와 같은 기술에 대해서는, 예컨대 한국 특허공개공보 2002-92377, 미국 특허공보 6,512,981 등에 개시되어 있다. 서열 유사성이 30 % 미만인 경우 쓰레딩 방법 또는 이론적 기법을 사용하게 되는데, 이런 종류의 프로그램들도 기본적으로 서열 정렬 결과 값을 이용한다.

그러나, 세포막에 결합되어 있거나 세포의 이중 지질막에 박혀있는 생체막 단백질의 경우 X선 결정법 또는 핵자기 공명법과 같은 실험적 방법을 통해 구조를 예측하고자 할 때 결정이 잘 형성되지 않아 결정 형성을 위한 적절한 실험조건을 찾아내기 힘들어 그 구조를 밝히기가 매우 어렵다.

본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 구조가 밝혀지지 않은 새로운 단백질의 구조를 예측하고자 할 때 시간과 비용이 많이 드는 실험적 방법 대신 좀더 효율적으로 단백질의 구조를 얻기 위해, IT 기술을 이용하여 라이브러리에 있는 다량의 후보 구조들 중에 최적의 주형 구조를 찾아내어 구조 예측에 소요되는 시간을 단축하기 위한 단백질 구조 예측 방법 및 그 장치를 제공하는 것이다.

본 발명이 이루고자 하는 다른 기술적 과제는 단백질 구조를 예측하는데 사용되는 특성정보 데이터베이스의 데이터 구조를 제공하는 것이다.

상기의 기술적 과제를 이루기 위한 본 발명에 따른 미지 단백질의 구조 예측 방법은, 아미노산 서열을 알고 있는 미지 단백질의 구조를 예측하기 위한 방법에 있어서, (a) 기지 단백질들의 서열정보가 저장된 데이터베이스에 기초하여, 상기 미지 단백질의 서열정보와 비교하여, 서열의 유사성 정도에 따라 주형 단백질 후보를 결정하는 단계; (b) 기지 단백질들의 특성정보가 저장된 데이터베이스에 기초하여 상기 미지 단백질이 어떠한 특성의 그룹에 속하는 지를 판별하는 단계; 및 (c) 상기 (a) 및 (b) 단계의 결과에 기초하여 상기 미지 단백질의 구조를 예측하는 단계를 포함한다.

상기 (b) 단계는 기지의 각 단백질에 대한 전체 아미노산 조성비, 특성별 아미노산 조성비 및 소수성값 중 적어도 하나에 기초하여 단백질들을 기능별 또는 구조별로 유사한 특성을 갖는 그룹으로 구분하여 데이터베이스를 형성한 다음, 상기 미지 단백질의 아미노산 조성비 및 소수성값에 근거하여 상기 그룹들 중 어디에 속하는지 결정하는 것이 바람직하다.

상기의 기술적 과제를 이루기 위한 본 발명에 따른 미지 단백질의 구조 예측 장치는, 아미노산 서열을 알고 있는 미지 단백질의 구조를 예측하기 위한 장치에 있어서, 기지 단백질들의 서열정보가 저장된 서열정보 데이터베이스; 기지 단백질들의 특성정보가 저장된 특성정보 데이터베이스; 상기 서열정보 데이터베이스에 기초하여 상기 미지 단백질의 서열정보와 비교하는 서열정보 비교부; 상기 특성정보 데이터베이스에 기초하여 상기 미지 단백질의 특성과 비교하는 특성정보 비교부; 및 상기 서열정보 비교부 및 상기 특성정보 비교부의 결과에 기초하여 상기 미지 단백질의 구조를 예측하는 단백질구조 예측부를 포함한다.

상기 특성정보 데이터베이스에는 기지의 각 단백질에 대한 전체 아미노산 조성비, 특성별 아미노산 조성비 및 소수성값 중 적어도 하나의 특성에 대하여 단백질들을 기능별 또는 구조별로 유사한 특성을 갖는 그룹으로 구분하여 저장되는 것이 바람직하다.

상기의 다른 기술적 과제를 이루기 위한 본 발명에 따른 미지 단백질의 구조 예측을 위한 특성정보 데이터베이스의 데이터구조는, 기지의 각 단백질에 대한 전체 아미노산 조성비, 특성별 아미노산 조성비 및 소수성값에 기초하여 단백질들을 기능별 또는 구조별로 유사한 특성을 갖는 그룹으로 구분하여 형성하되, 상기 전체 아미노산 조성비는 복수 종류의 아미노산이 각각 어떤 비율로 포함되어 있는지를 나타내고, 상기 특성별 아미노산 조성비는 아미노산 화학 구조의 특성에 따라 소수성, 극성, 산성, 염기성 특성으로 그룹화하여 구분하고 기지 단백질을 구성하는 아미노산들이 각 그룹에 속한 개수를 나타내고, 상기 소수성값은 아미노산 서열에 대한 소수성 값의 합으로 표시되는 것이 바람직하다.

이하에서, 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 대하여 상세히 설명하기로 한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른, 미지 단백질의 구조를 예측하는 방법을 설명을 하는 흐름도이다. 본 발명은 아미노산 서열만 밝혀진 단백질에 대한 기능을 명확히 규명하기 위하여 단백질의 삼차원 구조를 예측하고자 할 때 생체분자 모델링 방법 중 하나인 쓰레딩 방법을 사용하여 아미노산 서열만을 가지고 단백질의 기능과 관련이 깊은 삼차원 구조를 예측하여 간접적인 방법으로 단백질의 기능을 연구하고자 할 때 사용할 수 있는 방법이다.

단백질의 삼차원 구조를 예측하고자 하는 목표 단백질의 아미노산 서열정보를 획득한다(11). 구조가 밝혀진 기지 단백질에 대한 서열 및 구조 정보를 모아 놓은 데이터베이스에 기초하여 목표단백질과 서열 정렬하여 서로 전체적인 서열을 비교하게 되면(12), 이들 아미노산 서열들 사이의 유사성 정도에 따라 이를 수치로 표현하고, 각 기지 단백질과의 유사성 정도에 대한 수치값에 기초하여 연구자가 미리 정해놓은 임계치에 따라 필터링하여 일차적으로 주형 단백질 후보들을 선정한다(13).

한편, 본 발명에서는 구조와 기능이 밝혀진 기지 단백질들을 기능별 및/또는 구조의 특성별로 그룹으로 나누어 저장한 데이터베이스가 마련되어 있다. 즉, 단백질 구조 데이터베이스의 단백질 아미노산 서열 각각에 대해서 20 종류의 아미노산이 각각 어떤 비율로 포함되어 있는지를 나타내는 전체 아미노산 조성비와, 아미노산 화학 구조의 특성에 따라 소수성, 극성, 산성, 염기성 등 크게 4가지 특성으로 그룹화하여 구분하고 기지 단백질을 구성하는 아미노산들이 각 그룹에 속한 개수를 나타내는 특성별 아미노산 조성비와, 아미노산 서열에 대한 소수성 값의 합으로 표시되는 단백질의 소수성 특성값을 기준으로 기지 단백질들을 특성별로 그룹화하여 데이터베이스에 저장해 둔다.

여기서, 소수성은 아미노산 고유의 성질로서 물분자와 친하지 않아 이로부터 최대한 멀어지려고 하는 아미노산 분자의 성질 때문에 단백질의 구조 접힘 과정이 일어날 때 일부 아미노산들이 단백질 내부로 들어가려고 하는 성질을 말하며, 20가 지 아미노산은 각각 고유한 소수성 값을 가지며, 단백질의 소수성 특성값은 단백질을 구성하는 아미노산들의 소수성 값의 합으로 표시될 수 있다.

전체 아미노산 조성비, 특성별 아미노산 조성비 및 소수성 특성 정보를 그룹화하여 구분해 둔 데이터베이스에 기초하여, 미지의 단백질의 특성정보와 비교하여(14), 미지 단백질이 데이터베이스에서 어느 그룹에 속하는지를 파악할 수 있다(15). 그럼으로써 이 단백질의 기능 또는 구조의 특성을 파악하는데 도움이 될 것이다.

그리고, 단계 13에서 서열 정렬 결과로 얻은 주형 단백질 후보와 단계 15에서 단백질 특성정보를 그룹화한 데이터베이스의 데이터들과의 비교 분석 결과로 얻은 정보를 종합적으로 비교한 후 그 결과에 따라 단백질 주형 구조를 선택하게 된다(16).

한편, 목표 단백질의 서열을 주형 후보 각각에 서열-구조 정렬한 후 각각의 구조에 대한 에너지를 계산(17)한 다음 에너지 값이 일정한 범위에 포함되는지를 확인한다(18). 단백질 구조에서 가장 안정적인 구조가 가장 낮은 에너지를 가지게 되므로, 구조 예측할 때 후보 구조들에 대한 다양한 에너지를 계산한 후 그 에너지 값을 모두 합하여 값이 가장 작은 구조를 주형구조로 예측하는 것이 바람직하다(19).

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른, 미지 단백질의 구조를 예측하기 위한 장치의 블록도이다.

서열정보 데이터베이스(22)에는 기지 단백질들의 서열정보가 저장되며, 특성 정보 데이터베이스(24)에는 기지 단백질들의 특성정보가 저장된다. 도 3은 단백질의 특성정보 데이터베이스(24)의 데이터 구조를 도시한 것으로, 기지의 각 단백질에 대한 전체 아미노산 조성비, 특성별 아미노산 조성비 및 소수성값에 기초하여 단백질들을 기능별(31) 또는 구조별(33)로 유사한 특성을 갖는 그룹으로 구분하여 형성한다. 전체 아미노산 조성비(311, 331)는 복수 종류의 아미노산이 각각 어떤 비율로 포함되어 있는지를 나타내고, 특성별 아미노산 조성비(312, 332)는 아미노산 화학 구조의 특성에 따라 소수성, 극성, 산성, 염기성 특성으로 그룹화하여 구분하고 기지 단백질을 구성하는 아미노산들이 각 그룹에 속한 개수를 나타내고, 소수성 특성(313, 333)은 아미노산 서열에 대한 소수성 값의 합으로 표시되는 것이다.

서열정보 비교부(21)은 상기 서열정보 데이터베이스(22)에 기초하여 미지 단백질의 아미노산 서열정보와 비교하고, 특성정보 비교부(23)는 특성정보 데이터베이스(24)에 기초하여 미지 단백질의 특성과 비교한다. 단백질구조 예측부(26)는 서열정보 비교부(21) 및 특성정보 비교부(23)의 결과에 기초하여 미지 단백질의 구조를 예측한다. 또한, 미지 단백질의 주형 후보의 구조에 대한 에너지를 계산하는 에너지 계산부(25)를 더 포함하여, 단백질구조 예측부(26)에 단백질 구조를 예측하는데 사용될 수 있다.

본 발명은 또한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한 다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플라피디스크, 광데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.

이상 도면과 명세서에서 최적 실시예들이 개시되었다. 여기서 특정한 용어들이 사용되었으나, 이는 단지 본 발명을 설명하기 위한 목적에서 사용된 것이지 의미 한정이나 특허청구범위에 기재된 본 발명의 범위를 제한하기 위하여 사용된 것은 아니다. 그러므로 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.

상술한 바와 같이, 본 발명의 실시예에 의하면, 미지의 단백질에 대해 구조가 밝혀진 다른 단백질의 서열정보가 저장된 데이터베이스에 기초하여 서열정렬을 거친 다음 단백질 그룹별로 전체 아미노산 조성비, 특성별 조성비, 소수성 값을 나타내는 데이터베이스와 비교하여, 에너지 계산한 후 미지 단백질에 대한 최종 주형 구조를 예측한다. 따라서, 본 발명은 구조 라이브러리에 있는 단백질 폴드들의 서열정보만을 가지고 그들과 서열정렬한 후 아미노산 조성과 소수성 특성으로 다시 구조를 고르기 때문에, 특히 소수성 특성을 가지는 막 단백질 그룹의 구조를 예측 하고자 할 때 유용한 도구로서 작용할 것이다.

본 발명은 IT 기술을 이용하여 생체분자인 단백질의 삼차원 구조 예측 과정 중에서 목표 단백질의 주형 구조를 선정하는 단계에서 그 효과를 높이기 위해 고안된 것으로, 데이터베이스에 있는 단백질의 서열 정보를 바탕으로 아미노산 전체 조성비, 아미노산 특성별 조성비 및 소수성 특성을 계산하여 적당한 주형을 좀더 효율적으로 찾아낼 수 있으며, 기존의 X선 결정법 또는 핵자기 공명법 등의 실험적 방법에 의해 분자의 구조를 예측하는 경우와 비교하여 많은 시간과 비용을 절약할 수 있다.

본 발명은 단백질 구조 예측시 주형 구조 또는 최적의 구조를 결정하고자 할 때 단백질 고유의 아미노산 조성비와 아미노산 특유의 특성에 따른 특성별 조성비 그리고 20가지 아미노산마다 각기 다른 소수성 값을 이용하는 방법에 관한 것으로서, 이러한 방법은 특히 세포막에 결합되어 있거나 세포의 이중 지질막에 박혀있는 생체막 단백질의 경우 전체 단백질 중 많은 분포를 차지하고 있음에도 불구하고 X선 결정법 또는 핵자기 공명법과 같은 실험적 방법을 통해 구조를 예측하고자 할 때 결정을 잘 형성하지 않아 결정 형성을 위한 적절한 실험조건을 찾아내기 힘들어 구조를 밝히기가 매우 어려운데, 이들 단백질들은 세포질내에 존재하는 단백질과 비교하여 소수성이 높으므로 이러한 성질을 단백질 구조 예측시에 이용하는 것은 매우 효율성이 높을 것으로 예상된다.

Claims (11)

1. 아미노산 서열을 알고 있는 미지 단백질의 구조를 예측하기 위한 방법에 있어서,

   (a) 기지 단백질들의 서열정보가 저장된 데이터베이스에 기초하여, 상기 미지 단백질의 서열정보와 비교하여, 서열의 유사성 정도에 따라 주형 단백질 후보를 결정하는 단계;

   (b) 기지 단백질들의 특성정보가 저장된 데이터베이스에 기초하여 상기 미지 단백질이 어떠한 특성의 그룹에 속하는 지를 판별하는 단계; 및

   (c) 상기 (a) 및 (b) 단계의 결과에 기초하여 상기 미지 단백질의 구조를 예측하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 미지 단백질의 구조 예측 방법.
2. 제1항에 있어서, 상기 (b) 단계는

   기지의 각 단백질에 대한 전체 아미노산 조성비, 특성별 아미노산 조성비 및 소수성값 중 적어도 하나에 기초하여 단백질들을 기능별 또는 구조별로 유사한 특성을 갖는 그룹으로 구분하여 데이터베이스를 형성한 다음, 상기 미지 단백질의 아미노산 조성비 및 소수성값에 근거하여 상기 그룹들 중 어디에 속하는지 결정하는 것을 특징으로 하는 미지 단백질의 구조 예측 방법.
3. 제2항에 있어서,

   상기 전체 아미노산 조성비는 복수 종류의 아미노산이 각각 어떤 비율로 포함되어 있는지를 나타내는 것을 특징으로 하는 미지 단백질의 구조 예측 방법.
4. 제2항에 있어서,

   상기 특성별 아미노산 조성비는 아미노산 화학 구조의 특성에 따라 소수성, 극성, 산성, 염기성 특성으로 그룹화하여 구분하고 기지 단백질을 구성하는 아미노산들이 각 그룹에 속한 개수를 나타내는 것을 특징으로 하는 미지 단백질의 구조 예측 방법.
5. 제2항에 있어서,

   상기 소수성값은 아미노산 서열에 대한 소수성 값의 합으로 표시되는 것을 특징으로 하는 미지 단백질의 구조 예측 방법.
6. 제1항에 있어서, 상기 (c) 단계는

   상기 미지 단백질의 주형 후보의 구조에 대한 에너지를 계산하여 최종 후보를 선택하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 미지 단백질의 구조 예측 방법.
7. 아미노산 서열을 알고 있는 미지 단백질의 구조를 예측하기 위한 장치에 있어서,

   기지 단백질들의 서열정보가 저장된 서열정보 데이터베이스;

   기지 단백질들의 특성정보가 저장된 특성정보 데이터베이스;

   상기 서열정보 데이터베이스에 기초하여 상기 미지 단백질의 서열정보와 비교하는 서열정보 비교부;

   상기 특성정보 데이터베이스에 기초하여 상기 미지 단백질의 특성과 비교하는 특성정보 비교부; 및

   상기 서열정보 비교부 및 상기 특성정보 비교부의 결과에 기초하여 상기 미지 단백질의 구조를 예측하는 단백질구조 예측부를 포함하는 것을 특징으로 하는 미지 단백질의 구조 예측 장치.
8. 제7항에 있어서, 상기 특성정보 데이터베이스에는

   기지의 각 단백질에 대한 전체 아미노산 조성비, 특성별 아미노산 조성비 및 소수성값 중 적어도 하나의 특성에 대하여 단백질들을 기능별 또는 구조별로 유사한 특성을 갖는 그룹으로 구분하여 저장되는 것을 특징으로 하는 미지 단백질의 구조 예측 장치.
9. 제7항에 있어서,

   상기 미지 단백질의 주형 후보의 구조에 대한 에너지를 계산하는 에너지 계산부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 미지 단백질의 구조 예측 장치.
10. 기지 단백질들의 특성정보가 저장된 특성정보 데이터베이스의 데이터 구조에 있어서,

    기지의 각 단백질에 대한 전체 아미노산 조성비, 특성별 아미노산 조성비 및 소수성값에 기초하여 단백질들을 기능별 또는 구조별로 유사한 특성을 갖는 그룹으로 구분하여 형성하되,

    상기 전체 아미노산 조성비는 복수 종류의 아미노산이 각각 어떤 비율로 포함되어 있는지를 나타내고,

    상기 특성별 아미노산 조성비는 아미노산 화학 구조의 특성에 따라 소수성, 극성, 산성, 염기성 특성으로 그룹화하여 구분하고 기지 단백질을 구성하는 아미노산들이 각 그룹에 속한 개수를 나타내고,

    상기 소수성값은 아미노산 서열에 대한 소수성 값의 합으로 표시되는 것을 특징으로 하는 미지 단백질의 구조 예측을 위한 특성정보 데이터베이스의 데이터구조를 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
11. 청구항 1 내지 청구항 6 중 어느 한 청구항의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.

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