Rosetta@home 開発の歴史と分科

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Rosetta@home

出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2024/04/07 08:26 UTC 版)

開発の歴史と分科

Rosettaは、1998年にBaker研究室によって第一原理計算による構造予測[71]のためのアプローチとして導入されのが始まりで、それ以来、いくつかの開発ストリームと独自のサービスへと発展してきた。 Rosettaプラットフォームの名前は、タンパク質のアミノ酸配列の構造的な「意味」を解読しようとする「ロゼッタ・ストーン」に由来している[72]。Rosettaの登場から7年以上が経過し、2005年10月6日にRosetta@homeプロジェクトがリリースされた（つまり、ベータ版ではなくなったと発表された）[73]。Rosettaの初期開発に携わった大学院生やその他の研究者の多くは、その後、他の大学や研究機関に移っており、その後、Rosettaプロジェクトのさまざまな部分を強化してきた。

RosettaDesign

Top7のロゼッタ設計モデル(赤)とX線結晶構造の重ね合わせ(青, PDB ID: 1QYS)

RosettaDesign(ロゼッタデザイン)は、Rosettaをベースにしたタンパク質設計のための計算機的アプローチで、2000年にはプロテインG[74]の折り畳み経路の再設計の研究から始まった。 2002年にはRosettaDesignを用いて、これまで自然界で記録されたことのない全体的な折り畳み (英語版) を持つ93アミノ酸長のα/βタンパク質（英語版） Top7（英語版）を設計した。 この新しい構造は、Rosettaによって、X線結晶構造解析によって決定された構造のRMSDが1.2Å以内であることが予測され、これは非常に正確な構造予測であることを示している[75]。RosettaとRosettaDesignは、このような長さの新しいタンパク質の構造を設計し、正確に予測した最初の研究者として広く知られるようになったが、この二重のアプローチを説明した2002年の論文は、ジャーナル「Science」に2つのポジティブレターを掲載し[76][77]、他の240以上の科学論文で引用された[78]。この研究の成果物であるTop7は、2006年10月にRCSB PDBの「Molecule of the Month」として取り上げられ[79]、その予測結晶構造とX線結晶構造のそれぞれのコア(残基60〜79)を重ね合わせたものが、Rosetta@homeのロゴとして掲載されている[80]。

Brian Kuhlman氏は、元David Baker研究室で博士号を取得し、現在はノースカロライナ大学チャペルヒル校の准教授として[81]、RosettaDesignをオンラインサービスとして提供している[82]。

RosettaDock

RosettaDock (ロゼッタドック)は、2002 年の最初の CAPRI 実験の際に、Baker 研究室の蛋白質-蛋白質ドッキング予測のためのアルゴリズムとして Rosettaソフトウェアに追加された[83]。この実験では、RosettaDock は、連鎖球菌の化膿性エキソトキシンA と T細胞受容体β鎖とのドッキングを高精度で予測し、ブタの α-アミラーゼとラクダ科(Camelid, カメロイド)抗体との複合体を中精度で予測した。RosettaDock 法は、可能性のある7つの予測法のうち2つの精度の高い予測しかできなかったが、これは第1回CAPRI評価では19種類の予測法のうち7位にランク付けされるのに十分であった[84]。

ワシントン大学在学中に RosettaDock の基礎を築いた Jeffrey Gray が、ジョンズ・ホプキンス大学に移ってからも、RosettaDock の開発は、その後のCAPRIラウンドに向けて2つの分岐点に分かれた。 Baker 研究室のメンバーは、Grayの不在の間にRosettaDockをさらに開発した。 2つのバージョンは、側鎖のモデル化、デコイ (英語版) の選択、その他の分野で若干の違いがあった[85][86]。これらの違いにもかかわらず、BakerとGrayの両手法は、第2回CAPRI評価で30の予測グループの中でそれぞれ5位と7位にランクインし、良好な結果を残した[87]。Jeffrey Gray氏のRosettaDockサーバーは、非商用利用のための無料ドッキング予測サービスとして提供されている[88]。

2006年10月、RosettaDockはRosetta@homeに統合された。 この方法では、タンパク質のバックボーン (英語版) のみを使用した高速で粗いドッキングモデルのフェーズを使用した。 この段階では、相互作用する2つのタンパク質の相対的な配向、およびタンパク質-タンパク質界面での側鎖相互作用を同時に最適化して、最も低いエネルギーのコンフォメーションを見つけることができる[89]。Rosetta@homeネットワークによる計算能力の大幅な向上と、バックボーンの柔軟性とループモデリング (英語版) のための修正されたフォールドツリー表現との組み合わせにより、RosettaDockは第3回CAPRI評価で63の予測グループのうち6位になった[90][91]。

Robetta

Robetta (ロベッタ) (Rosetta Beta) サーバーは、Baker研究室が提供する非営利のab initioおよび比較モデリングのためのタンパク質構造予測の自動化サービスである[92]。Robettaは、2002年のCASP5以来、年2回のCASP実験に自動予測サーバーとして参加しており、自動化サーバー予測カテゴリでは最高の成績を収めている[93]。Robettaはそれ以降、CASP6とCASP7に参加し、自動化サーバと人間の予測グループの両方で平均以上の成績を収めている[94][95][96]。 また、CAMEO3D (英語版) の連続評価にも参加している。

CASP6のタンパク質構造をモデル化する際、Robettaはまず、BLAST、PSI-BLAST、3D-Jury (英語版) を用いて構造的相同性を検索し、その配列をPfamデータベースの構造ファミリと照合することで、ターゲット配列を個々のドメイン、またはタンパク質の独立したフォールディングユニットに解析する。 次に、構造的相同性を持つドメインは、「テンプレートベースモデル」(すなわち、ホモロジーモデリング（英語版）)プロトコルに従う。ここでは、Baker研究室内のアラインメントプログラム「K*sync」が相同配列のグループを生成し、これらのそれぞれがロゼッタde novo法によってモデル化され、デコイ（可能性のある構造）が生成される。 最終的な構造予測は、低分解能ロゼッタエネルギー関数によって決定された最も低いエネルギーのモデルを取ることによって選択される。 検出された構造的相同性を持たないドメインについては、生成されたデコイのセットから最も低いエネルギーモデルを最終的な予測値として選択するde novoプロトコルに従う。 これらのドメイン予測を連結して、タンパク質内のドメイン間、三次レベルの相互作用を調査する。 最後に、モンテカルロ構造探索プロトコルを用いて側鎖の寄与をモデル化する[97]。

CASP8では、Rosettaの高分解能全原子精密化法[98]を使用するようにRobettaが拡張されたが、これがないためにCASP7のRosetta@homeネットワークよりも精度が低いと言われていた[99]。CASP11では、GREMLINと呼ばれる関連タンパク質の残基の共進化によるタンパク質コンタクトマップ（英語版）を予測する方法が追加され、より多くのde novoフォールドの成功を可能にした[100]。

Foldit

「Foldit」も参照

2008年5月9日、Rosetta@homeのユーザーが分散コンピューティングプログラムの対話型バージョンを提案したことを受けて、Baker研究室は、Rosettaプラットフォームをベースにしたオンラインのタンパク質構造予測ゲームFolditを公開した[101]。2008年9月25日の時点で、Folditの登録ユーザー数は59,000人を超えている[102]。このゲームでは、ユーザーは、ターゲットタンパク質のバックボーンやアミノ酸側鎖を操作して、よりエネルギー的に有利な構造にするための一連の操作(例えば、振る、くねくねする、再構築する)を行うことができる。 ユーザーは、ソロリストとして、またはエボルバーとして集団で解決策に取り組むことができ、構造予測を改善すると、どちらのカテゴリーでもポイントを獲得することができる[103]。


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