Authors：Sou Sugiki, Teppei Niide, Yoshihiro Toya, Hiroshi Shimizu

Affiliation：Department of Bioinformatic Engineering, Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University

Abstract：任意の酸酵素の補酵素特異性に影響するアミノ酸残基を機械学習モデルで調査し、補酵素特異性に関わる重要残基の位置を立体構造予測により推定することを目的とした。酸化還元酵素の全てのアミノ酸残基を説明変数として機械学習を実施することで、補酵素特異性に関わるアミノ酸残基を同定し、同定された残基は立体構造のどこに位置するかをタンパク質の構造予測により推定することに取り組んだ。その結果、機械学習モデルよりある酸化還元酵素の補酵素特異性に関わるアミノ酸残基の同定に成功した。同定されたアミノ酸残基の位置をRosettaソフトウェアを用いた構造予測により位置を推定したところ、補酵素との相互作用部位だけでなく、その立体的に外側の領域も重要であることが明らかとなった。

 

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（Journal paper）

• S. Sugiki, T. Niide, Y. Toya, S. Shimizu, “Logistic Regression-Guided Identification of Cofactor Specificity-Contributing Residues in Enzyme with Sequence Datasets Partitioned by Catalytic Properties”, ACS Synthetic Biology, 11, 12, 3973–3985 (2022)