FiberDock Flexible induced-fit backbone

refinement in molecular docking

2011520 論文輪講

D1 大上雅史

Efrat Mashiach Ruth Nussinov and Haim J Wolfson

Proteins 2010 781503-1519

httpbioinfo3dcstauacil

bull イスラエル Tel Aviv大学

bull Computer Science

2

Nussinov Wolfsonについて

Nussinov R Jacobson AB Fast algorithm for predicting

the secondary structure of single-stranded RNA Proc

Natl Acad Sci USA 1980 77(11) 6309-6313

bull アミノ酸分子

ndash N-Cα-COを主鎖(backbone バックボーン)という

3

タンパク質構造の基礎

アミノ基

側鎖(side-chain)

カルボキシ基

Cα原子

bull アミノ酸の結合

4

タンパク質構造の基礎

bull 用語

ndash コンフォメーション(conformation)主鎖がとる構造構造パターン

ndashネイティブ状態(native state)未変性状態同一条件下では同じアミノ酸配列ならば同じコンフォメーション(ネイティブ状態)をとる

ndash二面角(dihedral angle)2つの平面がなす角度法線同士の角度として定義される

5

タンパク質構造の基礎

httpwwwbiau-tokyoacjp~takwikiindexphp

bull イスラエル Tel Aviv大学

bull Computer Science

2

Nussinov Wolfsonについて

Nussinov R Jacobson AB Fast algorithm for predicting

the secondary structure of single-stranded RNA Proc

Natl Acad Sci USA 1980 77(11) 6309-6313

bull アミノ酸分子

ndash N-Cα-COを主鎖(backbone バックボーン)という

3

タンパク質構造の基礎

アミノ基

側鎖(side-chain)

カルボキシ基

Cα原子

bull アミノ酸の結合

4

タンパク質構造の基礎

bull 用語

ndash コンフォメーション(conformation)主鎖がとる構造構造パターン

ndashネイティブ状態(native state)未変性状態同一条件下では同じアミノ酸配列ならば同じコンフォメーション(ネイティブ状態)をとる

ndash二面角(dihedral angle)2つの平面がなす角度法線同士の角度として定義される

5

タンパク質構造の基礎

httpwwwbiau-tokyoacjp~takwikiindexphp

bull アミノ酸分子

ndash N-Cα-COを主鎖(backbone バックボーン)という

3

タンパク質構造の基礎

アミノ基

側鎖(side-chain)

カルボキシ基

Cα原子

bull アミノ酸の結合

4

タンパク質構造の基礎

bull 用語

ndash コンフォメーション(conformation)主鎖がとる構造構造パターン

ndashネイティブ状態(native state)未変性状態同一条件下では同じアミノ酸配列ならば同じコンフォメーション(ネイティブ状態)をとる

ndash二面角(dihedral angle)2つの平面がなす角度法線同士の角度として定義される

5

タンパク質構造の基礎

httpwwwbiau-tokyoacjp~takwikiindexphp

bull アミノ酸の結合

4

タンパク質構造の基礎

bull 用語

ndash コンフォメーション(conformation)主鎖がとる構造構造パターン

ndashネイティブ状態(native state)未変性状態同一条件下では同じアミノ酸配列ならば同じコンフォメーション(ネイティブ状態)をとる

ndash二面角(dihedral angle)2つの平面がなす角度法線同士の角度として定義される

5

タンパク質構造の基礎

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bull 用語

ndash コンフォメーション(conformation)主鎖がとる構造構造パターン

ndashネイティブ状態(native state)未変性状態同一条件下では同じアミノ酸配列ならば同じコンフォメーション(ネイティブ状態)をとる

ndash二面角(dihedral angle)2つの平面がなす角度法線同士の角度として定義される

5

タンパク質構造の基礎

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bull （タンパク質の）二面角

ndash φCi-1-Ni-Cαi-Ci

ndash ψNi-Cαi-Ci-Ni+1

ndash ωCαi-Ci-Ni+1-Cαi+1

ndash ωは大体180degなので主鎖のコンフォメーションは(φ ψ)で決まる

bull (φ ψ)も全く自由というわけではない(cf Ramachandran plot)6

タンパク質構造の基礎

httpwwwbiau-tokyoacjp~takwikiindexphp

bull 側鎖のコンフォメーション

ndash主鎖と同様に原子間結合のまわりの回転角で表せる

ndashアミノ酸ごとに自由度が異なる

bull アルギニン5種類の回転自由度

bull グリシン0

ndash ロータマー(rotamer)コンフォメーションが異なる側鎖同士

ndash ロータマーライブラリ(rotamer library)側鎖ごとにとりうるコンフォメーションを集めたもの

7

タンパク質構造の基礎

bull ドッキング関連の用語

ndash タンパク質ドッキング(protein-protein docking)2つ以上の組み合わせのタンパク質の複合体構造を予測する

ndash 剛体ドッキング(rigid-body ～)タンパク質の構造変化を加味せずに行うドッキング

ndash bound複合体でのnative state boundの構造同士をドッキングさせることをboundドッキング(re-docking)という

ndash unbound複合体になる前のそれぞれのnative state

本来やりたいのはunboundの構造を用いた計算

ndash decoyドッキング計算により生成された複合体(候補)構造

ndash レセプター(R)リガンド(L)タンパク質対象の2つのタンパク質明確な決めは特にない 8

タンパク質構造の基礎

bull PatchDock

ndash 剛体ドッキング手法

ndash 形状相補性スコアだけを用いているndash [43] Duhovny D Nussinov R Wolfson HJ Efficient unbound docking of rigid

molecules Proc of the 2nd Workshop on Algorithms in Bioinformatics (WABI) 2452

Springer Verlag 2002 185ndash200

bull RosettaDock

ndash 側鎖最適化を取り入れるndash [35] Gray JJ Moughan SE Wang C Schueler-Furman O Kuhlman B Rohl CA

Baker D Protein-Protein Docking with Simultaneous Optimization of Rigid-Body

Displacement and Side-Chain Conformations J Mol Biol 2003 331(1) 281-299

bull FireDock

ndash 2段階側鎖リファインメントndash [34] N Andrusier R Nussinov and HJ Wolfson FireDock Fast Interaction Refinement

in Molecular Docking Proteins 2007 69(1)139-59

9

この論文に関係するドッキング手法

Introduction

10

問題点

解決策

11

この論文の内容

unbound構造から複合体構造を予測する

タンパク質は柔らかい

基準振動解析を使う

bull タンパク質は柔らかい

ndash剛体ドッキングでは十分でない

bull 結果は構造上の衝突などが生じていることが多い

bull そのためエネルギー計算を行っても値が高くなりnear-native構造を取り出せない

bull 構造予測の精度も良くない

ndash ドッキング手法は主鎖や側鎖のコンフォメーションの変化を考慮してモデル化をしなければならない

12

構造の柔軟性

13

構造の柔軟性glucosegalactose binding protein(GGBP)

Weidemaier K Lastovich A Keith S Pitner JB Sistare M Jacobson R and Kurisko D 2011

Multi-day pre-clinical demonstration of glucosegalactose binding protein-based fiber optic sensor

Biosensors amp bioelectronics 02 1-8

PDB ID 2FW0 PDB ID 2FVY

bull Conformation selection modelndash (cf Lock and key model 鍵と鍵穴)

ndashあらかじめbound構造になってから出会う

bull 酵素の基質特異性を説明するために特定の基質の形状に合わせた形状が酵素分子に存在すると考える説

bull Fischer E Einfluss der Configuration auf die Wirkung der Enzyme

Ber Dt Chem Ges 1894 27 2985-2993

bull [1] Ma B Kumar S Tsai CJ Nussinov R Folding funnels and binding

mechanisms Protein Eng 1999 12 713ndash720

bull Induced-fit model

ndash出会ってからbound構造へと変化するbull [6] Koshland DE Application of a theory of enzyme specificity to protein

synthesis Proc Natl Acad Sci USA 1958 44 98ndash104

14

構造変化のモデル

bull ドッキング関連の用語

ndash タンパク質ドッキング(protein-protein docking)2つ以上の組み合わせのタンパク質の複合体構造を予測する

ndash 剛体ドッキング(rigid-body ～)タンパク質の構造変化を加味せずに行うドッキング

ndash bound複合体でのnative state boundの構造同士をドッキングさせることをboundドッキング(re-docking)という

ndash unbound複合体になる前のそれぞれのnative state

本来やりたいのはunboundの構造を用いた計算

ndash decoyドッキング計算により生成された複合体(候補)構造

ndash レセプター(R)リガンド(L)タンパク質対象の2つのタンパク質明確な決めは特にない 8

タンパク質構造の基礎

bull PatchDock

ndash 剛体ドッキング手法

ndash 形状相補性スコアだけを用いているndash [43] Duhovny D Nussinov R Wolfson HJ Efficient unbound docking of rigid

molecules Proc of the 2nd Workshop on Algorithms in Bioinformatics (WABI) 2452

Springer Verlag 2002 185ndash200

bull RosettaDock

ndash 側鎖最適化を取り入れるndash [35] Gray JJ Moughan SE Wang C Schueler-Furman O Kuhlman B Rohl CA

Baker D Protein-Protein Docking with Simultaneous Optimization of Rigid-Body

Displacement and Side-Chain Conformations J Mol Biol 2003 331(1) 281-299

bull FireDock

ndash 2段階側鎖リファインメントndash [34] N Andrusier R Nussinov and HJ Wolfson FireDock Fast Interaction Refinement

in Molecular Docking Proteins 2007 69(1)139-59

9

この論文に関係するドッキング手法

Introduction

10

問題点

解決策

11

この論文の内容

unbound構造から複合体構造を予測する

タンパク質は柔らかい

基準振動解析を使う

bull タンパク質は柔らかい

ndash剛体ドッキングでは十分でない

bull 結果は構造上の衝突などが生じていることが多い

bull そのためエネルギー計算を行っても値が高くなりnear-native構造を取り出せない

bull 構造予測の精度も良くない

ndash ドッキング手法は主鎖や側鎖のコンフォメーションの変化を考慮してモデル化をしなければならない

12

構造の柔軟性

13

構造の柔軟性glucosegalactose binding protein(GGBP)

Weidemaier K Lastovich A Keith S Pitner JB Sistare M Jacobson R and Kurisko D 2011

Multi-day pre-clinical demonstration of glucosegalactose binding protein-based fiber optic sensor

Biosensors amp bioelectronics 02 1-8

PDB ID 2FW0 PDB ID 2FVY

bull Conformation selection modelndash (cf Lock and key model 鍵と鍵穴)

ndashあらかじめbound構造になってから出会う

bull 酵素の基質特異性を説明するために特定の基質の形状に合わせた形状が酵素分子に存在すると考える説

bull Fischer E Einfluss der Configuration auf die Wirkung der Enzyme

Ber Dt Chem Ges 1894 27 2985-2993

bull [1] Ma B Kumar S Tsai CJ Nussinov R Folding funnels and binding

mechanisms Protein Eng 1999 12 713ndash720

bull Induced-fit model

ndash出会ってからbound構造へと変化するbull [6] Koshland DE Application of a theory of enzyme specificity to protein

synthesis Proc Natl Acad Sci USA 1958 44 98ndash104

14

構造変化のモデル

bull PatchDock

ndash 剛体ドッキング手法

ndash 形状相補性スコアだけを用いているndash [43] Duhovny D Nussinov R Wolfson HJ Efficient unbound docking of rigid

molecules Proc of the 2nd Workshop on Algorithms in Bioinformatics (WABI) 2452

Springer Verlag 2002 185ndash200

bull RosettaDock

ndash 側鎖最適化を取り入れるndash [35] Gray JJ Moughan SE Wang C Schueler-Furman O Kuhlman B Rohl CA

Baker D Protein-Protein Docking with Simultaneous Optimization of Rigid-Body

Displacement and Side-Chain Conformations J Mol Biol 2003 331(1) 281-299

bull FireDock

ndash 2段階側鎖リファインメントndash [34] N Andrusier R Nussinov and HJ Wolfson FireDock Fast Interaction Refinement

in Molecular Docking Proteins 2007 69(1)139-59

9

この論文に関係するドッキング手法

Introduction

10

問題点

解決策

11

この論文の内容

unbound構造から複合体構造を予測する

タンパク質は柔らかい

基準振動解析を使う

bull タンパク質は柔らかい

ndash剛体ドッキングでは十分でない

bull 結果は構造上の衝突などが生じていることが多い

bull そのためエネルギー計算を行っても値が高くなりnear-native構造を取り出せない

bull 構造予測の精度も良くない

ndash ドッキング手法は主鎖や側鎖のコンフォメーションの変化を考慮してモデル化をしなければならない

12

構造の柔軟性

13

構造の柔軟性glucosegalactose binding protein(GGBP)

Weidemaier K Lastovich A Keith S Pitner JB Sistare M Jacobson R and Kurisko D 2011

Multi-day pre-clinical demonstration of glucosegalactose binding protein-based fiber optic sensor

Biosensors amp bioelectronics 02 1-8

PDB ID 2FW0 PDB ID 2FVY

bull Conformation selection modelndash (cf Lock and key model 鍵と鍵穴)

ndashあらかじめbound構造になってから出会う

bull 酵素の基質特異性を説明するために特定の基質の形状に合わせた形状が酵素分子に存在すると考える説

bull Fischer E Einfluss der Configuration auf die Wirkung der Enzyme

Ber Dt Chem Ges 1894 27 2985-2993

bull [1] Ma B Kumar S Tsai CJ Nussinov R Folding funnels and binding

mechanisms Protein Eng 1999 12 713ndash720

bull Induced-fit model

ndash出会ってからbound構造へと変化するbull [6] Koshland DE Application of a theory of enzyme specificity to protein

synthesis Proc Natl Acad Sci USA 1958 44 98ndash104

14

構造変化のモデル

Introduction

10

問題点

解決策

11

この論文の内容

unbound構造から複合体構造を予測する

タンパク質は柔らかい

基準振動解析を使う

bull タンパク質は柔らかい

ndash剛体ドッキングでは十分でない

bull 結果は構造上の衝突などが生じていることが多い

bull そのためエネルギー計算を行っても値が高くなりnear-native構造を取り出せない

bull 構造予測の精度も良くない

ndash ドッキング手法は主鎖や側鎖のコンフォメーションの変化を考慮してモデル化をしなければならない

12

構造の柔軟性

13

構造の柔軟性glucosegalactose binding protein(GGBP)

Weidemaier K Lastovich A Keith S Pitner JB Sistare M Jacobson R and Kurisko D 2011

Multi-day pre-clinical demonstration of glucosegalactose binding protein-based fiber optic sensor

Biosensors amp bioelectronics 02 1-8

PDB ID 2FW0 PDB ID 2FVY

bull Conformation selection modelndash (cf Lock and key model 鍵と鍵穴)

ndashあらかじめbound構造になってから出会う

bull 酵素の基質特異性を説明するために特定の基質の形状に合わせた形状が酵素分子に存在すると考える説

bull Fischer E Einfluss der Configuration auf die Wirkung der Enzyme

Ber Dt Chem Ges 1894 27 2985-2993

bull [1] Ma B Kumar S Tsai CJ Nussinov R Folding funnels and binding

mechanisms Protein Eng 1999 12 713ndash720

bull Induced-fit model

ndash出会ってからbound構造へと変化するbull [6] Koshland DE Application of a theory of enzyme specificity to protein

synthesis Proc Natl Acad Sci USA 1958 44 98ndash104

14

構造変化のモデル

問題点

解決策

11

この論文の内容

unbound構造から複合体構造を予測する

タンパク質は柔らかい

基準振動解析を使う

bull タンパク質は柔らかい

ndash剛体ドッキングでは十分でない

bull 結果は構造上の衝突などが生じていることが多い

bull そのためエネルギー計算を行っても値が高くなりnear-native構造を取り出せない

bull 構造予測の精度も良くない

ndash ドッキング手法は主鎖や側鎖のコンフォメーションの変化を考慮してモデル化をしなければならない

12

構造の柔軟性

13

構造の柔軟性glucosegalactose binding protein(GGBP)

Weidemaier K Lastovich A Keith S Pitner JB Sistare M Jacobson R and Kurisko D 2011

Multi-day pre-clinical demonstration of glucosegalactose binding protein-based fiber optic sensor

Biosensors amp bioelectronics 02 1-8

PDB ID 2FW0 PDB ID 2FVY

bull Conformation selection modelndash (cf Lock and key model 鍵と鍵穴)

ndashあらかじめbound構造になってから出会う

bull 酵素の基質特異性を説明するために特定の基質の形状に合わせた形状が酵素分子に存在すると考える説

bull Fischer E Einfluss der Configuration auf die Wirkung der Enzyme

Ber Dt Chem Ges 1894 27 2985-2993

bull [1] Ma B Kumar S Tsai CJ Nussinov R Folding funnels and binding

mechanisms Protein Eng 1999 12 713ndash720

bull Induced-fit model

ndash出会ってからbound構造へと変化するbull [6] Koshland DE Application of a theory of enzyme specificity to protein

synthesis Proc Natl Acad Sci USA 1958 44 98ndash104

14

構造変化のモデル

bull タンパク質は柔らかい

ndash剛体ドッキングでは十分でない

bull 結果は構造上の衝突などが生じていることが多い

bull そのためエネルギー計算を行っても値が高くなりnear-native構造を取り出せない

bull 構造予測の精度も良くない

ndash ドッキング手法は主鎖や側鎖のコンフォメーションの変化を考慮してモデル化をしなければならない

12

構造の柔軟性

13

構造の柔軟性glucosegalactose binding protein(GGBP)

Weidemaier K Lastovich A Keith S Pitner JB Sistare M Jacobson R and Kurisko D 2011

Multi-day pre-clinical demonstration of glucosegalactose binding protein-based fiber optic sensor

Biosensors amp bioelectronics 02 1-8

PDB ID 2FW0 PDB ID 2FVY

bull Conformation selection modelndash (cf Lock and key model 鍵と鍵穴)

ndashあらかじめbound構造になってから出会う

bull 酵素の基質特異性を説明するために特定の基質の形状に合わせた形状が酵素分子に存在すると考える説

bull Fischer E Einfluss der Configuration auf die Wirkung der Enzyme

Ber Dt Chem Ges 1894 27 2985-2993

bull [1] Ma B Kumar S Tsai CJ Nussinov R Folding funnels and binding

mechanisms Protein Eng 1999 12 713ndash720

bull Induced-fit model

ndash出会ってからbound構造へと変化するbull [6] Koshland DE Application of a theory of enzyme specificity to protein

synthesis Proc Natl Acad Sci USA 1958 44 98ndash104

14

構造変化のモデル

13

構造の柔軟性glucosegalactose binding protein(GGBP)

Weidemaier K Lastovich A Keith S Pitner JB Sistare M Jacobson R and Kurisko D 2011

Multi-day pre-clinical demonstration of glucosegalactose binding protein-based fiber optic sensor

Biosensors amp bioelectronics 02 1-8

PDB ID 2FW0 PDB ID 2FVY

bull Conformation selection modelndash (cf Lock and key model 鍵と鍵穴)

ndashあらかじめbound構造になってから出会う

bull 酵素の基質特異性を説明するために特定の基質の形状に合わせた形状が酵素分子に存在すると考える説

bull Fischer E Einfluss der Configuration auf die Wirkung der Enzyme

Ber Dt Chem Ges 1894 27 2985-2993

bull [1] Ma B Kumar S Tsai CJ Nussinov R Folding funnels and binding

mechanisms Protein Eng 1999 12 713ndash720

bull Induced-fit model

ndash出会ってからbound構造へと変化するbull [6] Koshland DE Application of a theory of enzyme specificity to protein

synthesis Proc Natl Acad Sci USA 1958 44 98ndash104

14

構造変化のモデル

bull Conformation selection modelndash (cf Lock and key model 鍵と鍵穴)

ndashあらかじめbound構造になってから出会う

bull 酵素の基質特異性を説明するために特定の基質の形状に合わせた形状が酵素分子に存在すると考える説

bull Fischer E Einfluss der Configuration auf die Wirkung der Enzyme

Ber Dt Chem Ges 1894 27 2985-2993

bull [1] Ma B Kumar S Tsai CJ Nussinov R Folding funnels and binding

mechanisms Protein Eng 1999 12 713ndash720

bull Induced-fit model

ndash出会ってからbound構造へと変化するbull [6] Koshland DE Application of a theory of enzyme specificity to protein

synthesis Proc Natl Acad Sci USA 1958 44 98ndash104

14

構造変化のモデル

構造変化のモデル

15

[9] Boehr DD Nussinov R Wright PE The role of dynamic confor-

mational ensembles in biomolecular recognition Nat Chem Biol

2009 5 789ndash796

bull 実際には両方

ndash DiffusionConformational selectionrefoldingbull [8] Grunberg RLeckner JNilges M Complementarity of structure ensembles in

proteinndashprotein binding Struct 2004 12 2125ndash2136

16

構造変化のモデル

bull Cross rigid-docking (ensemble docking)

17

Conformational selectionとドッキング

[13] Kroacutel M Chaleil RA Tournier AL Bates PA Implicit flexibility in protein

docking cross-docking and local refinement Proteins 200769 750ndash757

Matsuzaki Y Matsuzaki Y Sato T Akiyama Y In silico screening of protein-

protein interactions with all-to-all rigid docking and clustering an

application to pathway analysis J bioinform and comput biol 2009 7 991-

1012

bull 分子動力学法(molecular dynamics MD)

bull エネルギー最小化(energy minimization)

bull モンテカルロ法(Monte-Carlo MC)

bull 基準振動解析(normal mode analysis NMA)

18

Induced-fitとドッキング

bull 分子に運動方程式を適用し分子の挙動を直接求める数値解析的手法

ndash 系全体の自由度の数だけ運動方程式を解く

ndash 解析的には解けないため時間stepごとに数値的に解くbull 位置と速度を更新していく

bull 古典MDと量子MDに大別される

ndash 古典MD

bull 原子がバネまたは棒でつながったものとみなす

ndash 量子MD

bull 分子は原子核のまわりを電子雲が取り巻いているとみなす

19

分子動力学法(MD)

bull この論文では剛体ドッキングのdecoyに対するエネルギー最小化の意

ndash FTDockによるdecoy 65000個に対してMD

20

エネルギー最小化

[20] Krol M Tournier AL Bates PA Flexible relaxation of rigid-body

docking solutions Proteins 2007 68 159ndash169

Position

En

erg

y

bull 多次元空間探索における一般的な手法

bull 計算ステップ

1 初期構造X0

2 X0の近傍の新しい構造Xを生成

3 それぞれのエネルギーE(X0) E(X)を計算

bull E(X)＜E(X0) rarr 新しい構造Xを採用

bull E(X)≧E(X0) rarr 確率Pで新しい構造Xを採用

4 諸々の物理量の計算

5 Step 2 に戻る21

モンテカルロ法

(メトロポリス基準)T 温度パラメータ

22

モンテカルロ法

[22] Wang C Bradley P Baker D Proteinndashprotein docking with backbone flexibility

J Mol Biol 2007 373 505ndash515 (RosettaDock)

Rosetta Monte Carlo Minimization Step

bull 各原子運動を調和振動子の和で近似する

ndash 生体分子を構造物とみなしその振動モードを工学的に解析して動特性を知る

ndash 基本的には局所的エネルギー最小構造の周りでのポテンシャル振動によって導かれる（後述）

23

基準振動解析

bull 関連研究

ndash near-native decoyを5~10の低周波基準振動モードでminimization Protein(u)-DNA(b)Ligand(b)に適用

ndash 5つの低周波基準振動モードによるリファインメント rigidに比べてnative構造に近いdecoyのrankとRMSD向上

ndash unboundからboundへの構造変化を表すにはいくつのモードが必要か評価bull 20の低周波モードでのRMSD向上は最大50に留まる

bull unboundタンパク質が他の分子と相互作用を起こすときは高周波基準振動モードに相当する動きが起こると考え低周波だけでなく高周波も考慮すべきと結論

24

基準振動解析

[24]Lindahl E Delarue M Refinement of docked proteinndashligand and proteinndashDNA structures using

low frequency normal mode amplitude optimization Nucleic Acids Res 2005 33 4496ndash4506

[25] May A Zacharias M Energy minimization in low-frequency normal modes to efficiently allow

for global flexibility during systematic proteinndashprotein docking Proteins 2008 70 794ndash809

[31] Petrone P Pande VS Can conformational change be described by only a few normal

modes Biophys J 2006 90 1583ndash1593

bull 関連研究(続き)

ndash cAPKキナーゼの結合ポケットにあるループのモデリングに高周波モードを使用

25

基準振動解析

[33] Cavasotto CN Kovacs JA Abagyan RA Representing receptor flexibility in ligand docking

through relevant normal modes J Am Chem Soc 2005 127 9632ndash9640

Methods

26

1 前処理bull Rの基準振動解析

2 各ドッキング候補構造に対してa 側鎖最適化

準ニュートン法による最小化を利用

b NMAによる主鎖の改良① LのRに対するvdW力の計算

② 相関が高い基準振動モード10個を選択しこれらのモードでRの主鎖構造の最小化

③ Rigid-body MC最小化(10 iterations)

④ スコアが良ければ構造を更新rarr①へvdWエネルギーが閾値以下か結果が5回更新されなかったら終了

c Rigid-body MC最小化(50 iterations)準ニュートン法による最小化を利用

3 エネルギー関数によるランキング 27

方法 (赤字はFiberDockのオリジナル)

Figure 1

bull ヘッセ行列

ndash ポテンシャルエネルギー

ndash 原子数

ndash (局所的エネルギー最小構造における)原子 の位置

bull 質量行列

28

Normal Mode Analysis

bull 質量加重座標に変換

bull の固有値問題を解く

ndash基準振動モード固有ベクトル

ndash振動周波数固有値の平方根

29

Normal Mode Analysis

bull 異方性ネットワークモデル(Anisotropic Network Model)

ndash一般的に用いられている(バネ)モデルbull [27] Hinsen K Analysis of domain motions by approximate normal mode

calculations Proteins 1998 33 417ndash429

bull 原子 の位置

bull 平衡状態における原子 の位置

bull カットオフ距離（10Aring）

30

Normal Mode Analysis

31

Normal Mode Analysis

bull カットオフ距離（3Aring）

bull 3Aringより遠い原子間では影響が薄れるようになっている

1 2 1 2 1 2 1 2

22 2 2 2

1 1 2 2 1 1 2 2 1 3 2

1 1 1 1 2 2 1

1 1

2 2 2 2 1 3 2

2 2

11

2 2

1 1 1 1 1

2 2 2 2 2

d0

d

d0

d

0

0

L x x x x K x x U x x

m x m x k x k x x k x

L Lm x k x k x x

t x x

L Lm x k x x k x

t x x

xm

m x

11 2 2

2 2 3 2

0

0

xk k k

k k k x

参考 2自由度系

bull 2自由度バネ質点系の運動方程式

1x

2x

2k

m

1k

m

3k

M x K x32

bull 多自由度系の運動方程式

ndash質量行列MRnn 剛性行列 KRnn

変位ベクトル xRn を用いて

ndash以下の変形を利用

ndash定数係数ODEの解を代入

0 Mx Kx

参考 多自由度系

2

0 0

tt e

x v

x Kx K v

固有値－λ2 固有ベクトルv

固有値問題

j としたときのωを固有角周波数という

1 1 12 2 2　

x M x K M KM

0 x Kx

33

bull Repulsive van-der-Waals力(repVdW)との相関が大きい基準振動モードを用いる

ndash 完全なvdWよりrepVdWの方が結果が良かった

ndash 衝突を解決する方向の主鎖運動を表現するモードを選べる

bull vdW力（6-12 L-Jポテンシャルを微分）（論文の方はBのところが誤植疑惑）

ndash 原子

ndash 原子 と原子 の距離

ndash 原子 と原子 の半径の和（平衡原子間距離）34

Correlation measurement

が小さくなって値が発散するのを防ぐために で打ち切る

bull vdW力の元のL-Jポテンシャル

35

Correlation measurement

[35] Gray JJ Moughon S Schueler-Furman O Kuhlman B Rohl CA Baker D Protein-protein docking with simultaneous

optimization of rigid-body displacement and side-chain conformations J Mol Biol 2003 331 281ndash299

bull 微分

bull 各Cα原子にrepVdW力のベクトルの和を割り当てる

36

Correlation Measurement

bull 力 と基準振動モード の相関

ndash レセプターのCα原子数

ndash

ndash

ndash 各Cα原子の変位ベクトルの集合

ndash i番目の基準振動モードの周波数

ndash 力とモードのベクトルの方向が一致rarr相関が強い

ndash 低周波モードを重要視 37

Correlation Measurement

bull 主鎖リファインメントステップでの最小化

ndash 16の自由度による

bull 相関が高かった10個の基準振動モード

bull 6の剛体自由度（6つの周波数0モードとして表される）

ndash attrVdWエネルギーの重み（ ）

ndash スケーリング係数（ ）

ndash 基準振動モードの数

ndash モード i の振幅38

Minimization According to Normal Modes

bull 最適な振幅値の決定

ndash BFGS準ニュートン法を用いた

ndashエネルギー勾配

ndash

ndash vdW力の計算ではattrVdWに係数Kをかけている

ndash構造最小化ステップの最後に最適化された振幅による基準振動をタンパク質に適用 39

Minimization According to Normal Modes

bull 純粋な方法

ndash基準振動モードの変位ベクトルを加える

ndash よく構造が歪む

ndash結合長と結合角は維持したい即ち主鎖二面角(φψ)の変化のみを許容して適用したい

bull CCDアルゴリズムを適用

ndash逆運動学に基づくロボティクスのアルゴリズム

40

Applying a Normal Mode on a Protein

[41] Dunbrack RLJrCanutescu AA Cyclic coordinate descent a robotics

algorithm for protein loop closure Protein Sci 2003 12963ndash972

bull CCDアルゴリズム

ndash Cα原子に変位ベクトルを加算rarr

ndash最小変位原子Cαjから両方向に主鎖二面角を決定

bull

bull 二面角 の式

ndash 着目しているCαから3つ以内にいるCα

ndash それぞれ変位ベクトルを加算したCα

41

Applying a Normal Mode on a Protein

二面角だけを動かして基準振動による変化位置にできるだけ近くなるようにする

bull 主鎖リファインメントの最後

ndash現在得られている構造のスコアを計算

bull スコアが良ければ構造を更新して戻る

bull vdWエネルギーが閾値以下か結果が5回更新されなかったら終了

42

The Scoring Function of the Backbone

Refinement Stage

bull near-native構造を特定するためのエネルギー計算

bull FireDockのエネルギー計算と同一

ndash 脱溶媒和自由エネルギー（Atomic Contact Energy）

ndash vdW相互作用

ndash 静電的相互作用

ndash 水素結合ジスルフィド結合

ndash π-πスタッキングなど

bull 以下のdeformation energryを加えた

43

Ranking According to an Approximation of

the Energy Function

RMSD

bull RMSDRoot Mean Square Deviation

ndash 2つの構造間の対応する原子の距離の二乗平均根(RMS)

44httpis-educationnaistjpDataSyllabus2007TeachingMaterialinfo-0048_1192617014pdf より引用

bull 本研究では3つのRMSDの値を用いた

ndash LRMSD(Ligand RMSD) (CAPRI規準)

decoyのRとnative複合体構造のRをフィットさせたときのdecoyのLとnativeのLとのCα原子に対するRMSD

ndash IRMSD(Interface RMSD) (CAPRI規準)

decoyとnativeの相互作用面をフィットさせたときの相互作用面にいるCα同士のRMSDnative複合体において10Aring以内に他方のタンパク質の原子を含む残基

ndash Rec-IRMSDRのdecoyとbound構造の相互作用面をフィットさせたときのRの相互作用面にいるCα同士のRMSD

45

RMSD calculations

(superimpose)

46

CAPRI規準

RANK LRMSD[Aring] IRMSD[Aring]

High ≦10 ≦10

Medium 10＜x≦50 10＜x≦20

Acceptable 50＜x≦100 20＜x≦40

Incorrect 100＜x 40＜x

Criteria for Ranking the CAPRI Predictions

[42] Mendez RLeplae RDe Maria LWodak SJ Assessment of blind predictions of protein-

protein interactions current status of docking methods Proteins 2003 52 51ndash67

or

47

Test Cases Table I

NoComplex

ID

Unbound

R

Unbound

LComplex description

Rec-

IRMSD

Motion

type

1 1A0O 1CHN 1FWP CheY-binding domain of CheA in complex with CheY 212 Closing

2 1ACB 2CGA 1EGL Bovine alpha-chymotrypsin-Eglin C complex 258 Other

3 1AY7 1RGH 1A19 Ribonuclease Sa complex with Barstar 059 Opening

4 1BTH 2HNT 6PTI Thrombin complexed with bovine pancreatic trypsin inhibitor 131 Other

5 1CGI 2CGA 1HPT Bovine chymotrypsinogen A and pancreatic secretory trypsin inhibitor 226 Other

6 1DFJ 2BNH 7RSA Ribonuclease inhibitor complexed with ribonuclease A 118 Opening

7 1E6E 1E1N 1CJE Adrenodoxin reductase-adrenodoxin complex 062 Other

8 1FIN 1HCL 1VIN CyclinA-CDK2 complex 608 Opening

9 1GGI 1GGC mdash HIV-1 neutralizing antibody in complex with its V3 loop peptide antigen 167 Opening

10 1GOT 1TAG 1TBG Heterotrimeric G protein 372 Opening

11 1IBR 1F59 1F59 Complex of Ran with Importin beta 262 Opening

12 1OAZ 1OAQ mdash Immunoglobulin E complexed with a Thioredoxin 1 107 Other

13 1PXV 1X9Y 1NYC StaphostatinndashStaphopain complex 348 Other

14 1T6G 1UKR 1T6E Complex of endo-14-beta-xylanase I and xylanase inhibitor 087 Opening

15 1TGS 2PTN 1HPT Complex of trypsinogen and pancreatic secretory trypsin inhibitor 154 Closing

16 1WQ1 6Q21 6Q21 Ras-RasGAP complex 093 Other

17 1ZHI 1M4Z 1Z1A Complex of Orc1 and Sir1 interacting domains 074 Closing

18 2BUO 1A43 mdash HIV-1 capsid C-terminal domain with an inhibitor of particle assembly 415 Opening

19 2KAI 2PKA 6PTI Complex of porcine kallikrein A and the bovine pancreatic trypsin inhibitor 072 Other

20 3HHR 1HGU mdash Complex of a human growth hormone and extracellular domain of its receptor 262 Opening

bull 表の意味

ndash Rec-IRMSDRのboundとunbound間での相互作用面にいるCαのRMSD

ndash Motion type

bull Opening (9例)

unboundのRが結合部位を妨げているもの

bull Closing (3例)

結合すると相互作用領域を増やすように動くもの

bull Other (8例)

相互作用領域の一部がOpeningで一部がClosing

ndash unbound Lがあるものはunbound-unbound

48

Test Cases

Results

49

bull FireDockと比較

ndash FiberDockとの違いはNMAによる主鎖改良部分

bull 3つの実験

1 結合位置に置いたunbound構造をリファインメント

2 500個のランダム生成されたnear-native

リガンド構造に対してrefine

3 PatchDockで生成された結果のリランキング

50

実験方法

51

実験1 unbound構造のリファインメント

Table II Refinement of the Unbound Receptor and Unbound Ligand in Their Native Binding Orientation

Complex IDFireDock (rigid backbone) FiberDock (flexible backbone)

IRMSD recIRMSD Energy IRMSD recIRMSD Energy1 1A0O 244 212 minus1481 244 212 minus1481

2 1ACB 258 258 minus4623 257 254 minus3866

3 1AY7 130 059 minus4053 130 059 minus4053

4 1BTH 116 131 minus4215 116 131 minus4215

5 1CGI 208 226 minus5261 208 226 minus5261

6 1DFJ 141 118 minus3654 112 111 minus3002

7 1E6E 121 062 minus5524 121 062 minus5524

8 1FIN 517 608 81384 606 616 030

9 1GGI 268 167 11189 195 126 minus5179

10 1GOT 302 372 10725 468 378 minus554

11 1IBR 278 262 33593 263 256 minus1732

12 1OAZ 100 107 435 100 107 435

13 1PXV 354 348 1155 342 331 minus3418

14 1T6G 099 087 minus1039 088 066 minus4116

15 1TGS 157 154 minus4328 157 154 minus4328

16 1WQ1 150 093 250 150 093 250

17 1ZHI 124 074 440 124 074 440

18 2BUO 392 415 minus1105 405 430 minus3271

19 2KAI 074 072 minus6077 074 072 minus6077

20 3HHR 246 262 62207 198 256 minus99

これら4つのケースはLigandにunbound構造がなかったもの代わりにbound構造を用いている

bull エネルギー値

ndash多くの例でFiberDockの方が低エネルギー構造

ndash 8 9 10 11 20はFireDockだと全然だめ

bull Motion type Opening

bull リガンドと結合するときにレセプターの結合部位が開かれる

bull FiberDockが開口運動をうまくモデル化できている

bull RMSD値

ndash 7例でRMSD値改善

bull 9 14はrecIRMSDが25改善

ndash 8 10 18はRMSD値が悪化

ndash残りの10例は変化なし52

実験1 エネルギー値とRMSD値

bull PDB ID 1GGI(9)ndash HIV-1 neutralizing antibody in complex

with its V3 loop peptide antigen

ndash レセプター

bull 赤色FiberDock

bull 緑色bound

bull 青色unbound

ndash リガンド

bull 灰色bound

ndash結合するところのリファインメントがうまくいっている（矢印部分）

53

実験1 1GGI

Figure 2

54

実験1 1GGI

bull 1GGIのNormal Mode

bull 低周波と高周波が混在

ndash 番目の基準振動(小さいほど低周波振動)

ndash 16番目の基準振動の振幅が最も大きい(ｰ792)

55

実験1 1GGI

Flexible loop領域 220-305番残基Lowest freq

Higher freq

Figure 3

bull 低周波数モードが全体の振動を高周波数モードはループ構造などの局所的な振動を表している

ndash 29番残基の周辺のピークはunboundの欠損領域のせい

56

実験1 1GGI

bull CAPRI 3rd Assessment Meeting

ndash ドッキングの課題はdecoyのランク付けとfalse-positiveをふるい落とすこと

ndash最終的なランキングはエネルギー値による

ndashせっかく低いRMSD値を持っていてもエネルギー値が高かったら抽出できない

rarrリファインメントによってエネルギー値が改善されることは素晴らしい

57

実験1 1GGI

[49] Janin JWodak S The third CAPRI assessment meeting Toronto Canada

April 20ndash21 2007 Structure 2007 15 755ndash759

bull nativeの結合サイトにLを置いてリファインメント

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndash 500構造をつくってリファインメント

ndash good solution

エネルギー値が負でIRMSDが4Aring以下

58

実験2

(Local Docking)

59

実験2 FireDockとの比較

17例で精度向上（ ）8例は40以上の向上1FIN（一番左）は1個も見つからず（recIRMSD=608Aring）

Figure 4

bull リファインメントが正しかった例

ndash 重要な主鎖矢印

ndash 衝突がうまく回避できている

60

実験2 FireDockとの比較

18 2BUO

11 1IBR

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5

61

実験2 1IBR

bull 1IBRでの基準振動

62Figure 6

実験2 1IBR

bull 低周波数モードは全体高周波数モードはループ構造の振動を表している(D)

bull 4つの大きな距離のピーク(ABCD)について

ndash最大のピークC(残基番号288~316)は相互作用面と反対側なので重要ではない

ndash最も重要なピークはDでありFiberDockの主鎖リファインメント( )によって実現した

63

実験2 1IBR

bull R(unbound)とL(bound)は衝突

ndash bound構造は開いている

bull FiberDockでうまく開いた

bull ついでにLのヘリックスも移動した

rarr主鎖のリファインメントがないと低エネルギー構造にならない

64

実験2 2BUO(Lはbound)

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5(a) 2BUO

bull Local Docking

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndashエネルギーtop10構造の中の最も良いIRMSDを比較

bull ΔIRMSD gt 02Aring 良くなった

bull -02Aring lt ΔIRMSD lt 02Aring 変わらず

bull ΔIRMSD lt -02Aring 悪くなった

65

実験2 RosettaDockとの比較

ΔIRMSD = IRMSDFiberDock - IRMSDRosettaDock

66

Complex IDBest IRMSD in top 10

FiberDock RosettaDock30 ΔIRMSD

1 1A0O 180 311 -131

2 1ACB 221 249 -028

3 1AY7dagger 089 072 017

4 1BTH 124 124 000

5 1CGI 200 204 -004

6 1DFJdagger 111 580 -469

7 1E6E 063 171 -108

8 1FINdagger 590 593 -003

9 1GGIdagger 170 258 -188

10 1GOTdagger 259 389 -130

11 1IBRdagger 198 901 -703

12 1OAZ 262 155 107

13 1PXV 323 334 -011

14 1T6Gdagger 077 234 -157

15 1TGS 138 131 007

16 1WQ1 141 506 -365

17 1ZHI 112 090 022

18 2BUOdagger 362 424 -062

19 2KAI 075 067 008

20 3HHRdagger 189 430 -241

Table III Local Docking Results of FiberDock and RosettaDock

daggerReceptorの結合部位が閉じているもの(Opening) ΔIRMSDlt-02Aring

実験2 RosettaDockとの比較

bull 11例でIRMSDが向上(ΔIRMSDlt-02Aring)

ndash Motion type Openingが多数

ndash 2例は悪化7例は変わらず(ΔIRMSDplusmn02Aring以内)

ndash FiberDockはOpening motionのモデル化がウマい

bull 最近のRosettaDockについて

ndash Wangら[22]が主鎖のフレキシビリティを導入bull MCのステップの最中に主鎖振動のランダマイズ

bull 主鎖柔軟性を完全に表現することを可能にした

ndash FiberDockの人たちの主張bull WangらのRosettaDockは自由度が高いために計算が大変

ndash fold-tree[22]によってあらかじめフレキシブルな領域を定義して実時間内におさえる

bull FiberDockは事前知識いらずでしかも速いndash 当時の最新ver(RosettaDock30)に含まれていないため性能比較していない

67

実験2 RosettaDockとの比較

bull ファネル状エネルギー地形(energy funnels)

ndash near-native構造の評価に有用

bull 500構造のRMSD-Energy plots(Figure 7)

ndash R(unbound)ampL(bound)

ndash 横軸(IRMSD)

ndash 縦軸(Energy score)

bull RosettaとFireFiberのスケールは違う

68

実験2 エネルギー地形

Position

En

erg

y

[51] Schueler-Furman O Wang C Bradley P Misura K

Baker D Progress in modeling of protein structures

and interactions Science 2005 310 638ndash642

69

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1C

GI

1IB

R

70

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1T

6G

2B

UO

bull FireDock vs FiberDock

ndash FiberDockの方がファネルの形が良い

ndash 主鎖リファインメントの効果

bull RosettaDock vs FireDock

ndash FireDockの方が見た目的に良い形bull 似たような方法なのになぜ（両方とも側鎖のリファインメント）

ndash ファネルの形の違いに対する2つの解釈bull RosettaDockが衝突に敏感過ぎるかも

bull 側鎖最適化手法の違いndash FireDock 整数計画法によるロータマー選択

ndash RosettaDock ヒューリスティックMCによる側鎖のrepacking

bull ファネル形状の違いを本当に理解するためにはもっと研究が必要（本研究の範囲外とする）

71

実験2 エネルギー地形

bull (rigid)ドッキング結果のリファインメントとリランキング

ndash各例に対し相互作用残基(lt6Aring)を不える

ndashその結合部位の情報をもとにPatchDockを実行

bull decoyを500個使うが完全なブラインドでのドッキングではnear-native構造が得られない可能性がある

bull リファインメントとリランキング性能評価のために（near-native decoyを作るために）結合部位情報を用いた

bull PatchDockは形状相補性スコアに基づく

ndash PatchDock FireDock FiberDockを比較

bull PatchDockでnear-native decoyを500個生成

bull FireDockとFiberDockでリファインメントリランキング

bull R(unbound) L(bound)を使用 72

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

73

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

ID

PatchDock FireDock FiberDock

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First Acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

1A0O 1 (766 379) 3dagger 7 (634 230) 29 (920 315) 3dagger 16 (525 333) 108 (519 326) 1

1ACB 3 (617 312) 2 3 (824 431) 259 (867 437) 1 2 (684 401) 42 (612 356) 4dagger

1AY7 14 (978 527) 3 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger

1BTH 1 (1210 365) 1 2 (1011 328) 72 (1147 363) 2 1 (798 197) 403 (1480 355) 5dagger

1CGI 2 (382 231) 1 1 (282 225) 2 (382 231) 10dagger 1 (542 272) 279 (750 297) 9

1DFJ 1 (684 276) 4 1 (555 203) 2 (478 233) 6dagger 1 (310 153) 5 (428 213) 6dagger

1E6E None 0 474 (601 332) 134 (1020 425) 0 2 (838 344) 327 (2064 746) 2dagger

1FIN None 0 None None 0 None None 0

1GGI 3 (606 324) 6dagger 25 (683 337) 3 (606 324) 0 1 (1239 377) 281 (1123 329) 2

1GOT None 0 None None 0 None None 0

1IBR 32 (699 278) 0 2 (501 250) 208 (638 285) 1 2 (667 261) 32 (699 278) 3dagger

1OAZ 58 (1847 384) 0 9 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger 16 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger

1PXV 51 (854 403) 0 17 (694 349) 54 (578 339) 1 1 (886 451) 63 (986 457) 2dagger

1T6G 4 (810 175) 1 1 (683 133) 129 (1478 308) 10 1 (961 180) 70 (1351 233) 11dagger

1TGS 15 (269 154) 1 1 (194 143) 15 (269 154) 10 1 (194 143) 15 (269 154) 11dagger

1WQ1 6 (224 142) 1dagger 20 (564 235) 82 (540 217) 1dagger 29 (892 444) 445 (718 295) 0

1ZHI 134 (1344 281) 0 10 (752 273) 311 (843 303) 2 4 (718 348) 311 (843 303) 3dagger

2BUO 1 (938 539) 9dagger 3 (505 391) 32 (487 398) 3 12 (63 461) 203 (83 471)) 2

2KAI 17 (1246 323) 1 1 (194 084) 257 (111 077) 3dagger 1 (218 094) 257 (111 077) 2

3HHR 214 (1161 327) 0 497 (919 551) 420 (917 459) 0 214 (1359 395) 261 (1538 377) 0

wins 6 4 8 7 14 11

Table IV

bull Table IVの見かた

ndash First acceptable

RMSD＜100Aring or IRMSD＜40Aring となった(acceptable)

decoyの中で一番良い順位のものの順位bull FireFiberDockのPatchDockはFirst acceptable decoyが

PatchDock(リファインメント前)では何位だったか

ndash Acceptables

上位20個の中に含まれていたacceptable decoyの個数

ndash 3手法の中でFirst acceptableの順位が一番良かった

ndash dagger 3手法の中でAcceptablesの個数が一番多かった

ndash wins行 と dagger の集計

74

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

bull PatchDock＜FireDock＜FiberDockと性能向上

ndash まぁ割と良くなっているbull First acceptable (wins)6 ＜ 8 ＜ 14

bull Acceptables (wins) 4 ＜ 7 ＜ 11

ndash 主鎖リファインメントがnear-native decoyのランキングを改善できるということを示しているbull 構造上の衝突をなくせるようなときに効果を発揮（低いエネルギー値と良い順位が得られるようになる）

75

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

76

実験3 1T6G

bull 1位の結果はCAPRI基準でmedium accuracy

ndash 2位はhighly accurate (IRMSD 092Aring RMSD 304Aring）(表には書いてない)

bull 結合の際に動くループを特定した

ndash 矢印部分のループが開いている

ndash 他の部位はほとんど動いていない

Figure 8 1T6G

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

77

実験3 1BTH

bull 1BTHの結果について(FiberDock)

ndash 403位 RMSD 1480Aring IRMSD 355Aring を釣り上げた

ndash RMSD 798Aring IRMSD 197Aringに改善しエネルギー値1位

ndash FireDockでは悪化していた（RMSD 1890Aring IRMSD 464Aring）

bull FiberDockはRの主鎖構造をほとんど変えなかったが微妙には動いていた（RMSD 015Aring）

ndash この微動が衝突を解決している

ndash 相互作用部位にdecoyが集中するのを可能にしてるのかも

78

Figure 9 1BTH

Refinement by FireDock Refinement by FiberDock

緑色bound(R)

灰色bound(L)

青色PatchDock

橙色FireDock

赤色FiberDock

実験3 1BTH

Discussion and Conclusions

79

bull ドッキング予測は2つのステージに分かれる

ndash剛体ドッキングステージ

bull near-nativeを出せても衝突があったりする

bull decoyのランキングで上位にこない

ndash フレキシブルリファインメントステージ

bull 衝突を解決してリランキング

bull とても重要なステージ

80

タンパク質ドッキング

bull FiberDockを提案したndash フレキシブルリファインメントのための手法

ndash 側鎖と主鎖の両方を対象

ndash vdW力に基づいた基準振動解析によるモデリング

ndash RMSDとエネルギー値（ランキング）両方を改善

ndash エネルギーファネルの形状も改善

bull 主鎖のフレキシビリティの重要性ndash 立体構造がなくモデリングされた場合においても重要

ndash 主鎖リファインメントでモデルの丌正確性に対処できるかもしれない

ndash 抗原抗体複合体予測にもいけるかもbull 今回は1例のみ(1GGI)

bull CDR Loopがあると難しいがうまくいった

bull 抗原抗体複合体におけるFiberDockの性能評価を計画中81

まとめ

bull 基準振動モード選択基準の改良

ndash vdWだけでなく他にも取り入れるbull attrVdW

bull クーロン力

bull 水素結合

bull 主鎖のリファインメントをRとLで同時に行うようにする

ndash RとLのモードの中から関連しているモードを選択して使う

82

Future work

bull リファインメント前の初期構造生成がうまくいかない場合の対応

ndash 剛体ドッキング前にフレキシビリティの評価をしたい

ndash Hinge bending motion（蝶番型モーション）

bull Hinge bending motionはnear-native decoyを生成するのを妨げる大きな動きの1つ

bull Hinge plot法によって最小周波数モード2つで解析できる

bull FrexDockという手法とFiberDockを組み合わせてもいけるかも

83

Future work

[52] Emekli U Schneidman-Duhovny D Wolfson HJ Nussinov R Haliloglu T HingeProt

automated prediction of hinges in protein structures Proteins 2008 70 1219ndash1227

[53] Schneidman-Duhovny D Nussinov R Wolfson HJ Automatic prediction of protein

interactions with large scale motion Proteins2007 69 764ndash773

bull 主鎖のフレキシビリティが予測できる場合

ndash アンサンブル(cross)ドッキングとリファインメントの組み合わせbull Conformational selectionとinfuced-fitの両方をモデル化

ndash near-native decoyの評価がより難しくなるbull より正確なエネルギー関数が必要

bull 最小エネルギーの周辺でのエネルギーファネルを探索するべき

84

Future work

[14] Chaudhury S Gray JJ Conformer selection and induced fit in flexible backbone

proteinndashprotein docking using computational and NMR ensembles J Mol

Biol 2008 381 1068ndash1087

Generating many decoys

Selecting near-native decoys by cluster analysis (IFP)

Refinement

near-native

decoy

内古閑伸之広川貴次秋山泰相互作用プロファイルによるタンパク質複合体予測のポストドッキング解析第38回構造活性相関シンポジウム 2010

bull 実際には両方

ndash DiffusionConformational selectionrefoldingbull [8] Grunberg RLeckner JNilges M Complementarity of structure ensembles in

proteinndashprotein binding Struct 2004 12 2125ndash2136

16

構造変化のモデル

bull Cross rigid-docking (ensemble docking)

17

Conformational selectionとドッキング

[13] Kroacutel M Chaleil RA Tournier AL Bates PA Implicit flexibility in protein

docking cross-docking and local refinement Proteins 200769 750ndash757

Matsuzaki Y Matsuzaki Y Sato T Akiyama Y In silico screening of protein-

protein interactions with all-to-all rigid docking and clustering an

application to pathway analysis J bioinform and comput biol 2009 7 991-

1012

bull 分子動力学法(molecular dynamics MD)

bull エネルギー最小化(energy minimization)

bull モンテカルロ法(Monte-Carlo MC)

bull 基準振動解析(normal mode analysis NMA)

18

Induced-fitとドッキング

bull 分子に運動方程式を適用し分子の挙動を直接求める数値解析的手法

ndash 系全体の自由度の数だけ運動方程式を解く

ndash 解析的には解けないため時間stepごとに数値的に解くbull 位置と速度を更新していく

bull 古典MDと量子MDに大別される

ndash 古典MD

bull 原子がバネまたは棒でつながったものとみなす

ndash 量子MD

bull 分子は原子核のまわりを電子雲が取り巻いているとみなす

19

分子動力学法(MD)

bull この論文では剛体ドッキングのdecoyに対するエネルギー最小化の意

ndash FTDockによるdecoy 65000個に対してMD

20

エネルギー最小化

[20] Krol M Tournier AL Bates PA Flexible relaxation of rigid-body

docking solutions Proteins 2007 68 159ndash169

Position

En

erg

y

bull 多次元空間探索における一般的な手法

bull 計算ステップ

1 初期構造X0

2 X0の近傍の新しい構造Xを生成

3 それぞれのエネルギーE(X0) E(X)を計算

bull E(X)＜E(X0) rarr 新しい構造Xを採用

bull E(X)≧E(X0) rarr 確率Pで新しい構造Xを採用

4 諸々の物理量の計算

5 Step 2 に戻る21

モンテカルロ法

(メトロポリス基準)T 温度パラメータ

22

モンテカルロ法

[22] Wang C Bradley P Baker D Proteinndashprotein docking with backbone flexibility

J Mol Biol 2007 373 505ndash515 (RosettaDock)

Rosetta Monte Carlo Minimization Step

bull 各原子運動を調和振動子の和で近似する

ndash 生体分子を構造物とみなしその振動モードを工学的に解析して動特性を知る

ndash 基本的には局所的エネルギー最小構造の周りでのポテンシャル振動によって導かれる（後述）

23

基準振動解析

bull 関連研究

ndash near-native decoyを5~10の低周波基準振動モードでminimization Protein(u)-DNA(b)Ligand(b)に適用

ndash 5つの低周波基準振動モードによるリファインメント rigidに比べてnative構造に近いdecoyのrankとRMSD向上

ndash unboundからboundへの構造変化を表すにはいくつのモードが必要か評価bull 20の低周波モードでのRMSD向上は最大50に留まる

bull unboundタンパク質が他の分子と相互作用を起こすときは高周波基準振動モードに相当する動きが起こると考え低周波だけでなく高周波も考慮すべきと結論

24

基準振動解析

[24]Lindahl E Delarue M Refinement of docked proteinndashligand and proteinndashDNA structures using

low frequency normal mode amplitude optimization Nucleic Acids Res 2005 33 4496ndash4506

[25] May A Zacharias M Energy minimization in low-frequency normal modes to efficiently allow

for global flexibility during systematic proteinndashprotein docking Proteins 2008 70 794ndash809

[31] Petrone P Pande VS Can conformational change be described by only a few normal

modes Biophys J 2006 90 1583ndash1593

bull 関連研究(続き)

ndash cAPKキナーゼの結合ポケットにあるループのモデリングに高周波モードを使用

25

基準振動解析

[33] Cavasotto CN Kovacs JA Abagyan RA Representing receptor flexibility in ligand docking

through relevant normal modes J Am Chem Soc 2005 127 9632ndash9640

Methods

26

1 前処理bull Rの基準振動解析

2 各ドッキング候補構造に対してa 側鎖最適化

準ニュートン法による最小化を利用

b NMAによる主鎖の改良① LのRに対するvdW力の計算

② 相関が高い基準振動モード10個を選択しこれらのモードでRの主鎖構造の最小化

③ Rigid-body MC最小化(10 iterations)

④ スコアが良ければ構造を更新rarr①へvdWエネルギーが閾値以下か結果が5回更新されなかったら終了

c Rigid-body MC最小化(50 iterations)準ニュートン法による最小化を利用

3 エネルギー関数によるランキング 27

方法 (赤字はFiberDockのオリジナル)

Figure 1

bull ヘッセ行列

ndash ポテンシャルエネルギー

ndash 原子数

ndash (局所的エネルギー最小構造における)原子 の位置

bull 質量行列

28

Normal Mode Analysis

bull 質量加重座標に変換

bull の固有値問題を解く

ndash基準振動モード固有ベクトル

ndash振動周波数固有値の平方根

29

Normal Mode Analysis

bull 異方性ネットワークモデル(Anisotropic Network Model)

ndash一般的に用いられている(バネ)モデルbull [27] Hinsen K Analysis of domain motions by approximate normal mode

calculations Proteins 1998 33 417ndash429

bull 原子 の位置

bull 平衡状態における原子 の位置

bull カットオフ距離（10Aring）

30

Normal Mode Analysis

31

Normal Mode Analysis

bull カットオフ距離（3Aring）

bull 3Aringより遠い原子間では影響が薄れるようになっている

1 2 1 2 1 2 1 2

22 2 2 2

1 1 2 2 1 1 2 2 1 3 2

1 1 1 1 2 2 1

1 1

2 2 2 2 1 3 2

2 2

11

2 2

1 1 1 1 1

2 2 2 2 2

d0

d

d0

d

0

0

L x x x x K x x U x x

m x m x k x k x x k x

L Lm x k x k x x

t x x

L Lm x k x x k x

t x x

xm

m x

11 2 2

2 2 3 2

0

0

xk k k

k k k x

参考 2自由度系

bull 2自由度バネ質点系の運動方程式

1x

2x

2k

m

1k

m

3k

M x K x32

bull 多自由度系の運動方程式

ndash質量行列MRnn 剛性行列 KRnn

変位ベクトル xRn を用いて

ndash以下の変形を利用

ndash定数係数ODEの解を代入

0 Mx Kx

参考 多自由度系

2

0 0

tt e

x v

x Kx K v

固有値－λ2 固有ベクトルv

固有値問題

j としたときのωを固有角周波数という

1 1 12 2 2　

x M x K M KM

0 x Kx

33

bull Repulsive van-der-Waals力(repVdW)との相関が大きい基準振動モードを用いる

ndash 完全なvdWよりrepVdWの方が結果が良かった

ndash 衝突を解決する方向の主鎖運動を表現するモードを選べる

bull vdW力（6-12 L-Jポテンシャルを微分）（論文の方はBのところが誤植疑惑）

ndash 原子

ndash 原子 と原子 の距離

ndash 原子 と原子 の半径の和（平衡原子間距離）34

Correlation measurement

が小さくなって値が発散するのを防ぐために で打ち切る

bull vdW力の元のL-Jポテンシャル

35

Correlation measurement

[35] Gray JJ Moughon S Schueler-Furman O Kuhlman B Rohl CA Baker D Protein-protein docking with simultaneous

optimization of rigid-body displacement and side-chain conformations J Mol Biol 2003 331 281ndash299

bull 微分

bull 各Cα原子にrepVdW力のベクトルの和を割り当てる

36

Correlation Measurement

bull 力 と基準振動モード の相関

ndash レセプターのCα原子数

ndash

ndash

ndash 各Cα原子の変位ベクトルの集合

ndash i番目の基準振動モードの周波数

ndash 力とモードのベクトルの方向が一致rarr相関が強い

ndash 低周波モードを重要視 37

Correlation Measurement

bull 主鎖リファインメントステップでの最小化

ndash 16の自由度による

bull 相関が高かった10個の基準振動モード

bull 6の剛体自由度（6つの周波数0モードとして表される）

ndash attrVdWエネルギーの重み（ ）

ndash スケーリング係数（ ）

ndash 基準振動モードの数

ndash モード i の振幅38

Minimization According to Normal Modes

bull 最適な振幅値の決定

ndash BFGS準ニュートン法を用いた

ndashエネルギー勾配

ndash

ndash vdW力の計算ではattrVdWに係数Kをかけている

ndash構造最小化ステップの最後に最適化された振幅による基準振動をタンパク質に適用 39

Minimization According to Normal Modes

bull 純粋な方法

ndash基準振動モードの変位ベクトルを加える

ndash よく構造が歪む

ndash結合長と結合角は維持したい即ち主鎖二面角(φψ)の変化のみを許容して適用したい

bull CCDアルゴリズムを適用

ndash逆運動学に基づくロボティクスのアルゴリズム

40

Applying a Normal Mode on a Protein

[41] Dunbrack RLJrCanutescu AA Cyclic coordinate descent a robotics

algorithm for protein loop closure Protein Sci 2003 12963ndash972

bull CCDアルゴリズム

ndash Cα原子に変位ベクトルを加算rarr

ndash最小変位原子Cαjから両方向に主鎖二面角を決定

bull

bull 二面角 の式

ndash 着目しているCαから3つ以内にいるCα

ndash それぞれ変位ベクトルを加算したCα

41

Applying a Normal Mode on a Protein

二面角だけを動かして基準振動による変化位置にできるだけ近くなるようにする

bull 主鎖リファインメントの最後

ndash現在得られている構造のスコアを計算

bull スコアが良ければ構造を更新して戻る

bull vdWエネルギーが閾値以下か結果が5回更新されなかったら終了

42

The Scoring Function of the Backbone

Refinement Stage

bull near-native構造を特定するためのエネルギー計算

bull FireDockのエネルギー計算と同一

ndash 脱溶媒和自由エネルギー（Atomic Contact Energy）

ndash vdW相互作用

ndash 静電的相互作用

ndash 水素結合ジスルフィド結合

ndash π-πスタッキングなど

bull 以下のdeformation energryを加えた

43

Ranking According to an Approximation of

the Energy Function

RMSD

bull RMSDRoot Mean Square Deviation

ndash 2つの構造間の対応する原子の距離の二乗平均根(RMS)

44httpis-educationnaistjpDataSyllabus2007TeachingMaterialinfo-0048_1192617014pdf より引用

bull 本研究では3つのRMSDの値を用いた

ndash LRMSD(Ligand RMSD) (CAPRI規準)

decoyのRとnative複合体構造のRをフィットさせたときのdecoyのLとnativeのLとのCα原子に対するRMSD

ndash IRMSD(Interface RMSD) (CAPRI規準)

decoyとnativeの相互作用面をフィットさせたときの相互作用面にいるCα同士のRMSDnative複合体において10Aring以内に他方のタンパク質の原子を含む残基

ndash Rec-IRMSDRのdecoyとbound構造の相互作用面をフィットさせたときのRの相互作用面にいるCα同士のRMSD

45

RMSD calculations

(superimpose)

46

CAPRI規準

RANK LRMSD[Aring] IRMSD[Aring]

High ≦10 ≦10

Medium 10＜x≦50 10＜x≦20

Acceptable 50＜x≦100 20＜x≦40

Incorrect 100＜x 40＜x

Criteria for Ranking the CAPRI Predictions

[42] Mendez RLeplae RDe Maria LWodak SJ Assessment of blind predictions of protein-

protein interactions current status of docking methods Proteins 2003 52 51ndash67

or

47

Test Cases Table I

NoComplex

ID

Unbound

R

Unbound

LComplex description

Rec-

IRMSD

Motion

type

1 1A0O 1CHN 1FWP CheY-binding domain of CheA in complex with CheY 212 Closing

2 1ACB 2CGA 1EGL Bovine alpha-chymotrypsin-Eglin C complex 258 Other

3 1AY7 1RGH 1A19 Ribonuclease Sa complex with Barstar 059 Opening

4 1BTH 2HNT 6PTI Thrombin complexed with bovine pancreatic trypsin inhibitor 131 Other

5 1CGI 2CGA 1HPT Bovine chymotrypsinogen A and pancreatic secretory trypsin inhibitor 226 Other

6 1DFJ 2BNH 7RSA Ribonuclease inhibitor complexed with ribonuclease A 118 Opening

7 1E6E 1E1N 1CJE Adrenodoxin reductase-adrenodoxin complex 062 Other

8 1FIN 1HCL 1VIN CyclinA-CDK2 complex 608 Opening

9 1GGI 1GGC mdash HIV-1 neutralizing antibody in complex with its V3 loop peptide antigen 167 Opening

10 1GOT 1TAG 1TBG Heterotrimeric G protein 372 Opening

11 1IBR 1F59 1F59 Complex of Ran with Importin beta 262 Opening

12 1OAZ 1OAQ mdash Immunoglobulin E complexed with a Thioredoxin 1 107 Other

13 1PXV 1X9Y 1NYC StaphostatinndashStaphopain complex 348 Other

14 1T6G 1UKR 1T6E Complex of endo-14-beta-xylanase I and xylanase inhibitor 087 Opening

15 1TGS 2PTN 1HPT Complex of trypsinogen and pancreatic secretory trypsin inhibitor 154 Closing

16 1WQ1 6Q21 6Q21 Ras-RasGAP complex 093 Other

17 1ZHI 1M4Z 1Z1A Complex of Orc1 and Sir1 interacting domains 074 Closing

18 2BUO 1A43 mdash HIV-1 capsid C-terminal domain with an inhibitor of particle assembly 415 Opening

19 2KAI 2PKA 6PTI Complex of porcine kallikrein A and the bovine pancreatic trypsin inhibitor 072 Other

20 3HHR 1HGU mdash Complex of a human growth hormone and extracellular domain of its receptor 262 Opening

bull 表の意味

ndash Rec-IRMSDRのboundとunbound間での相互作用面にいるCαのRMSD

ndash Motion type

bull Opening (9例)

unboundのRが結合部位を妨げているもの

bull Closing (3例)

結合すると相互作用領域を増やすように動くもの

bull Other (8例)

相互作用領域の一部がOpeningで一部がClosing

ndash unbound Lがあるものはunbound-unbound

48

Test Cases

Results

49

bull FireDockと比較

ndash FiberDockとの違いはNMAによる主鎖改良部分

bull 3つの実験

1 結合位置に置いたunbound構造をリファインメント

2 500個のランダム生成されたnear-native

リガンド構造に対してrefine

3 PatchDockで生成された結果のリランキング

50

実験方法

51

実験1 unbound構造のリファインメント

Table II Refinement of the Unbound Receptor and Unbound Ligand in Their Native Binding Orientation

Complex IDFireDock (rigid backbone) FiberDock (flexible backbone)

IRMSD recIRMSD Energy IRMSD recIRMSD Energy1 1A0O 244 212 minus1481 244 212 minus1481

2 1ACB 258 258 minus4623 257 254 minus3866

3 1AY7 130 059 minus4053 130 059 minus4053

4 1BTH 116 131 minus4215 116 131 minus4215

5 1CGI 208 226 minus5261 208 226 minus5261

6 1DFJ 141 118 minus3654 112 111 minus3002

7 1E6E 121 062 minus5524 121 062 minus5524

8 1FIN 517 608 81384 606 616 030

9 1GGI 268 167 11189 195 126 minus5179

10 1GOT 302 372 10725 468 378 minus554

11 1IBR 278 262 33593 263 256 minus1732

12 1OAZ 100 107 435 100 107 435

13 1PXV 354 348 1155 342 331 minus3418

14 1T6G 099 087 minus1039 088 066 minus4116

15 1TGS 157 154 minus4328 157 154 minus4328

16 1WQ1 150 093 250 150 093 250

17 1ZHI 124 074 440 124 074 440

18 2BUO 392 415 minus1105 405 430 minus3271

19 2KAI 074 072 minus6077 074 072 minus6077

20 3HHR 246 262 62207 198 256 minus99

これら4つのケースはLigandにunbound構造がなかったもの代わりにbound構造を用いている

bull エネルギー値

ndash多くの例でFiberDockの方が低エネルギー構造

ndash 8 9 10 11 20はFireDockだと全然だめ

bull Motion type Opening

bull リガンドと結合するときにレセプターの結合部位が開かれる

bull FiberDockが開口運動をうまくモデル化できている

bull RMSD値

ndash 7例でRMSD値改善

bull 9 14はrecIRMSDが25改善

ndash 8 10 18はRMSD値が悪化

ndash残りの10例は変化なし52

実験1 エネルギー値とRMSD値

bull PDB ID 1GGI(9)ndash HIV-1 neutralizing antibody in complex

with its V3 loop peptide antigen

ndash レセプター

bull 赤色FiberDock

bull 緑色bound

bull 青色unbound

ndash リガンド

bull 灰色bound

ndash結合するところのリファインメントがうまくいっている（矢印部分）

53

実験1 1GGI

Figure 2

54

実験1 1GGI

bull 1GGIのNormal Mode

bull 低周波と高周波が混在

ndash 番目の基準振動(小さいほど低周波振動)

ndash 16番目の基準振動の振幅が最も大きい(ｰ792)

55

実験1 1GGI

Flexible loop領域 220-305番残基Lowest freq

Higher freq

Figure 3

bull 低周波数モードが全体の振動を高周波数モードはループ構造などの局所的な振動を表している

ndash 29番残基の周辺のピークはunboundの欠損領域のせい

56

実験1 1GGI

bull CAPRI 3rd Assessment Meeting

ndash ドッキングの課題はdecoyのランク付けとfalse-positiveをふるい落とすこと

ndash最終的なランキングはエネルギー値による

ndashせっかく低いRMSD値を持っていてもエネルギー値が高かったら抽出できない

rarrリファインメントによってエネルギー値が改善されることは素晴らしい

57

実験1 1GGI

[49] Janin JWodak S The third CAPRI assessment meeting Toronto Canada

April 20ndash21 2007 Structure 2007 15 755ndash759

bull nativeの結合サイトにLを置いてリファインメント

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndash 500構造をつくってリファインメント

ndash good solution

エネルギー値が負でIRMSDが4Aring以下

58

実験2

(Local Docking)

59

実験2 FireDockとの比較

17例で精度向上（ ）8例は40以上の向上1FIN（一番左）は1個も見つからず（recIRMSD=608Aring）

Figure 4

bull リファインメントが正しかった例

ndash 重要な主鎖矢印

ndash 衝突がうまく回避できている

60

実験2 FireDockとの比較

18 2BUO

11 1IBR

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5

61

実験2 1IBR

bull 1IBRでの基準振動

62Figure 6

実験2 1IBR

bull 低周波数モードは全体高周波数モードはループ構造の振動を表している(D)

bull 4つの大きな距離のピーク(ABCD)について

ndash最大のピークC(残基番号288~316)は相互作用面と反対側なので重要ではない

ndash最も重要なピークはDでありFiberDockの主鎖リファインメント( )によって実現した

63

実験2 1IBR

bull R(unbound)とL(bound)は衝突

ndash bound構造は開いている

bull FiberDockでうまく開いた

bull ついでにLのヘリックスも移動した

rarr主鎖のリファインメントがないと低エネルギー構造にならない

64

実験2 2BUO(Lはbound)

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5(a) 2BUO

bull Local Docking

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndashエネルギーtop10構造の中の最も良いIRMSDを比較

bull ΔIRMSD gt 02Aring 良くなった

bull -02Aring lt ΔIRMSD lt 02Aring 変わらず

bull ΔIRMSD lt -02Aring 悪くなった

65

実験2 RosettaDockとの比較

ΔIRMSD = IRMSDFiberDock - IRMSDRosettaDock

66

Complex IDBest IRMSD in top 10

FiberDock RosettaDock30 ΔIRMSD

1 1A0O 180 311 -131

2 1ACB 221 249 -028

3 1AY7dagger 089 072 017

4 1BTH 124 124 000

5 1CGI 200 204 -004

6 1DFJdagger 111 580 -469

7 1E6E 063 171 -108

8 1FINdagger 590 593 -003

9 1GGIdagger 170 258 -188

10 1GOTdagger 259 389 -130

11 1IBRdagger 198 901 -703

12 1OAZ 262 155 107

13 1PXV 323 334 -011

14 1T6Gdagger 077 234 -157

15 1TGS 138 131 007

16 1WQ1 141 506 -365

17 1ZHI 112 090 022

18 2BUOdagger 362 424 -062

19 2KAI 075 067 008

20 3HHRdagger 189 430 -241

Table III Local Docking Results of FiberDock and RosettaDock

daggerReceptorの結合部位が閉じているもの(Opening) ΔIRMSDlt-02Aring

実験2 RosettaDockとの比較

bull 11例でIRMSDが向上(ΔIRMSDlt-02Aring)

ndash Motion type Openingが多数

ndash 2例は悪化7例は変わらず(ΔIRMSDplusmn02Aring以内)

ndash FiberDockはOpening motionのモデル化がウマい

bull 最近のRosettaDockについて

ndash Wangら[22]が主鎖のフレキシビリティを導入bull MCのステップの最中に主鎖振動のランダマイズ

bull 主鎖柔軟性を完全に表現することを可能にした

ndash FiberDockの人たちの主張bull WangらのRosettaDockは自由度が高いために計算が大変

ndash fold-tree[22]によってあらかじめフレキシブルな領域を定義して実時間内におさえる

bull FiberDockは事前知識いらずでしかも速いndash 当時の最新ver(RosettaDock30)に含まれていないため性能比較していない

67

実験2 RosettaDockとの比較

bull ファネル状エネルギー地形(energy funnels)

ndash near-native構造の評価に有用

bull 500構造のRMSD-Energy plots(Figure 7)

ndash R(unbound)ampL(bound)

ndash 横軸(IRMSD)

ndash 縦軸(Energy score)

bull RosettaとFireFiberのスケールは違う

68

実験2 エネルギー地形

Position

En

erg

y

[51] Schueler-Furman O Wang C Bradley P Misura K

Baker D Progress in modeling of protein structures

and interactions Science 2005 310 638ndash642

69

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1C

GI

1IB

R

70

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1T

6G

2B

UO

bull FireDock vs FiberDock

ndash FiberDockの方がファネルの形が良い

ndash 主鎖リファインメントの効果

bull RosettaDock vs FireDock

ndash FireDockの方が見た目的に良い形bull 似たような方法なのになぜ（両方とも側鎖のリファインメント）

ndash ファネルの形の違いに対する2つの解釈bull RosettaDockが衝突に敏感過ぎるかも

bull 側鎖最適化手法の違いndash FireDock 整数計画法によるロータマー選択

ndash RosettaDock ヒューリスティックMCによる側鎖のrepacking

bull ファネル形状の違いを本当に理解するためにはもっと研究が必要（本研究の範囲外とする）

71

実験2 エネルギー地形

bull (rigid)ドッキング結果のリファインメントとリランキング

ndash各例に対し相互作用残基(lt6Aring)を不える

ndashその結合部位の情報をもとにPatchDockを実行

bull decoyを500個使うが完全なブラインドでのドッキングではnear-native構造が得られない可能性がある

bull リファインメントとリランキング性能評価のために（near-native decoyを作るために）結合部位情報を用いた

bull PatchDockは形状相補性スコアに基づく

ndash PatchDock FireDock FiberDockを比較

bull PatchDockでnear-native decoyを500個生成

bull FireDockとFiberDockでリファインメントリランキング

bull R(unbound) L(bound)を使用 72

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

73

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

ID

PatchDock FireDock FiberDock

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First Acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

1A0O 1 (766 379) 3dagger 7 (634 230) 29 (920 315) 3dagger 16 (525 333) 108 (519 326) 1

1ACB 3 (617 312) 2 3 (824 431) 259 (867 437) 1 2 (684 401) 42 (612 356) 4dagger

1AY7 14 (978 527) 3 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger

1BTH 1 (1210 365) 1 2 (1011 328) 72 (1147 363) 2 1 (798 197) 403 (1480 355) 5dagger

1CGI 2 (382 231) 1 1 (282 225) 2 (382 231) 10dagger 1 (542 272) 279 (750 297) 9

1DFJ 1 (684 276) 4 1 (555 203) 2 (478 233) 6dagger 1 (310 153) 5 (428 213) 6dagger

1E6E None 0 474 (601 332) 134 (1020 425) 0 2 (838 344) 327 (2064 746) 2dagger

1FIN None 0 None None 0 None None 0

1GGI 3 (606 324) 6dagger 25 (683 337) 3 (606 324) 0 1 (1239 377) 281 (1123 329) 2

1GOT None 0 None None 0 None None 0

1IBR 32 (699 278) 0 2 (501 250) 208 (638 285) 1 2 (667 261) 32 (699 278) 3dagger

1OAZ 58 (1847 384) 0 9 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger 16 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger

1PXV 51 (854 403) 0 17 (694 349) 54 (578 339) 1 1 (886 451) 63 (986 457) 2dagger

1T6G 4 (810 175) 1 1 (683 133) 129 (1478 308) 10 1 (961 180) 70 (1351 233) 11dagger

1TGS 15 (269 154) 1 1 (194 143) 15 (269 154) 10 1 (194 143) 15 (269 154) 11dagger

1WQ1 6 (224 142) 1dagger 20 (564 235) 82 (540 217) 1dagger 29 (892 444) 445 (718 295) 0

1ZHI 134 (1344 281) 0 10 (752 273) 311 (843 303) 2 4 (718 348) 311 (843 303) 3dagger

2BUO 1 (938 539) 9dagger 3 (505 391) 32 (487 398) 3 12 (63 461) 203 (83 471)) 2

2KAI 17 (1246 323) 1 1 (194 084) 257 (111 077) 3dagger 1 (218 094) 257 (111 077) 2

3HHR 214 (1161 327) 0 497 (919 551) 420 (917 459) 0 214 (1359 395) 261 (1538 377) 0

wins 6 4 8 7 14 11

Table IV

bull Table IVの見かた

ndash First acceptable

RMSD＜100Aring or IRMSD＜40Aring となった(acceptable)

decoyの中で一番良い順位のものの順位bull FireFiberDockのPatchDockはFirst acceptable decoyが

PatchDock(リファインメント前)では何位だったか

ndash Acceptables

上位20個の中に含まれていたacceptable decoyの個数

ndash 3手法の中でFirst acceptableの順位が一番良かった

ndash dagger 3手法の中でAcceptablesの個数が一番多かった

ndash wins行 と dagger の集計

74

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

bull PatchDock＜FireDock＜FiberDockと性能向上

ndash まぁ割と良くなっているbull First acceptable (wins)6 ＜ 8 ＜ 14

bull Acceptables (wins) 4 ＜ 7 ＜ 11

ndash 主鎖リファインメントがnear-native decoyのランキングを改善できるということを示しているbull 構造上の衝突をなくせるようなときに効果を発揮（低いエネルギー値と良い順位が得られるようになる）

75

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

76

実験3 1T6G

bull 1位の結果はCAPRI基準でmedium accuracy

ndash 2位はhighly accurate (IRMSD 092Aring RMSD 304Aring）(表には書いてない)

bull 結合の際に動くループを特定した

ndash 矢印部分のループが開いている

ndash 他の部位はほとんど動いていない

Figure 8 1T6G

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

77

実験3 1BTH

bull 1BTHの結果について(FiberDock)

ndash 403位 RMSD 1480Aring IRMSD 355Aring を釣り上げた

ndash RMSD 798Aring IRMSD 197Aringに改善しエネルギー値1位

ndash FireDockでは悪化していた（RMSD 1890Aring IRMSD 464Aring）

bull FiberDockはRの主鎖構造をほとんど変えなかったが微妙には動いていた（RMSD 015Aring）

ndash この微動が衝突を解決している

ndash 相互作用部位にdecoyが集中するのを可能にしてるのかも

78

Figure 9 1BTH

Refinement by FireDock Refinement by FiberDock

緑色bound(R)

灰色bound(L)

青色PatchDock

橙色FireDock

赤色FiberDock

実験3 1BTH

Discussion and Conclusions

79

bull ドッキング予測は2つのステージに分かれる

ndash剛体ドッキングステージ

bull near-nativeを出せても衝突があったりする

bull decoyのランキングで上位にこない

ndash フレキシブルリファインメントステージ

bull 衝突を解決してリランキング

bull とても重要なステージ

80

タンパク質ドッキング

bull FiberDockを提案したndash フレキシブルリファインメントのための手法

ndash 側鎖と主鎖の両方を対象

ndash vdW力に基づいた基準振動解析によるモデリング

ndash RMSDとエネルギー値（ランキング）両方を改善

ndash エネルギーファネルの形状も改善

bull 主鎖のフレキシビリティの重要性ndash 立体構造がなくモデリングされた場合においても重要

ndash 主鎖リファインメントでモデルの丌正確性に対処できるかもしれない

ndash 抗原抗体複合体予測にもいけるかもbull 今回は1例のみ(1GGI)

bull CDR Loopがあると難しいがうまくいった

bull 抗原抗体複合体におけるFiberDockの性能評価を計画中81

まとめ

bull 基準振動モード選択基準の改良

ndash vdWだけでなく他にも取り入れるbull attrVdW

bull クーロン力

bull 水素結合

bull 主鎖のリファインメントをRとLで同時に行うようにする

ndash RとLのモードの中から関連しているモードを選択して使う

82

Future work

bull リファインメント前の初期構造生成がうまくいかない場合の対応

ndash 剛体ドッキング前にフレキシビリティの評価をしたい

ndash Hinge bending motion（蝶番型モーション）

bull Hinge bending motionはnear-native decoyを生成するのを妨げる大きな動きの1つ

bull Hinge plot法によって最小周波数モード2つで解析できる

bull FrexDockという手法とFiberDockを組み合わせてもいけるかも

83

Future work

[52] Emekli U Schneidman-Duhovny D Wolfson HJ Nussinov R Haliloglu T HingeProt

automated prediction of hinges in protein structures Proteins 2008 70 1219ndash1227

[53] Schneidman-Duhovny D Nussinov R Wolfson HJ Automatic prediction of protein

interactions with large scale motion Proteins2007 69 764ndash773

bull 主鎖のフレキシビリティが予測できる場合

ndash アンサンブル(cross)ドッキングとリファインメントの組み合わせbull Conformational selectionとinfuced-fitの両方をモデル化

ndash near-native decoyの評価がより難しくなるbull より正確なエネルギー関数が必要

bull 最小エネルギーの周辺でのエネルギーファネルを探索するべき

84

Future work

[14] Chaudhury S Gray JJ Conformer selection and induced fit in flexible backbone

proteinndashprotein docking using computational and NMR ensembles J Mol

Biol 2008 381 1068ndash1087

Generating many decoys

Selecting near-native decoys by cluster analysis (IFP)

Refinement

near-native

decoy

内古閑伸之広川貴次秋山泰相互作用プロファイルによるタンパク質複合体予測のポストドッキング解析第38回構造活性相関シンポジウム 2010

bull Cross rigid-docking (ensemble docking)

17

Conformational selectionとドッキング

[13] Kroacutel M Chaleil RA Tournier AL Bates PA Implicit flexibility in protein

docking cross-docking and local refinement Proteins 200769 750ndash757

Matsuzaki Y Matsuzaki Y Sato T Akiyama Y In silico screening of protein-

protein interactions with all-to-all rigid docking and clustering an

application to pathway analysis J bioinform and comput biol 2009 7 991-

1012

bull 分子動力学法(molecular dynamics MD)

bull エネルギー最小化(energy minimization)

bull モンテカルロ法(Monte-Carlo MC)

bull 基準振動解析(normal mode analysis NMA)

18

Induced-fitとドッキング

bull 分子に運動方程式を適用し分子の挙動を直接求める数値解析的手法

ndash 系全体の自由度の数だけ運動方程式を解く

ndash 解析的には解けないため時間stepごとに数値的に解くbull 位置と速度を更新していく

bull 古典MDと量子MDに大別される

ndash 古典MD

bull 原子がバネまたは棒でつながったものとみなす

ndash 量子MD

bull 分子は原子核のまわりを電子雲が取り巻いているとみなす

19

分子動力学法(MD)

bull この論文では剛体ドッキングのdecoyに対するエネルギー最小化の意

ndash FTDockによるdecoy 65000個に対してMD

20

エネルギー最小化

[20] Krol M Tournier AL Bates PA Flexible relaxation of rigid-body

docking solutions Proteins 2007 68 159ndash169

Position

En

erg

y

bull 多次元空間探索における一般的な手法

bull 計算ステップ

1 初期構造X0

2 X0の近傍の新しい構造Xを生成

3 それぞれのエネルギーE(X0) E(X)を計算

bull E(X)＜E(X0) rarr 新しい構造Xを採用

bull E(X)≧E(X0) rarr 確率Pで新しい構造Xを採用

4 諸々の物理量の計算

5 Step 2 に戻る21

モンテカルロ法

(メトロポリス基準)T 温度パラメータ

22

モンテカルロ法

[22] Wang C Bradley P Baker D Proteinndashprotein docking with backbone flexibility

J Mol Biol 2007 373 505ndash515 (RosettaDock)

Rosetta Monte Carlo Minimization Step

bull 各原子運動を調和振動子の和で近似する

ndash 生体分子を構造物とみなしその振動モードを工学的に解析して動特性を知る

ndash 基本的には局所的エネルギー最小構造の周りでのポテンシャル振動によって導かれる（後述）

23

基準振動解析

bull 関連研究

ndash near-native decoyを5~10の低周波基準振動モードでminimization Protein(u)-DNA(b)Ligand(b)に適用

ndash 5つの低周波基準振動モードによるリファインメント rigidに比べてnative構造に近いdecoyのrankとRMSD向上

ndash unboundからboundへの構造変化を表すにはいくつのモードが必要か評価bull 20の低周波モードでのRMSD向上は最大50に留まる

bull unboundタンパク質が他の分子と相互作用を起こすときは高周波基準振動モードに相当する動きが起こると考え低周波だけでなく高周波も考慮すべきと結論

24

基準振動解析

[24]Lindahl E Delarue M Refinement of docked proteinndashligand and proteinndashDNA structures using

low frequency normal mode amplitude optimization Nucleic Acids Res 2005 33 4496ndash4506

[25] May A Zacharias M Energy minimization in low-frequency normal modes to efficiently allow

for global flexibility during systematic proteinndashprotein docking Proteins 2008 70 794ndash809

[31] Petrone P Pande VS Can conformational change be described by only a few normal

modes Biophys J 2006 90 1583ndash1593

bull 関連研究(続き)

ndash cAPKキナーゼの結合ポケットにあるループのモデリングに高周波モードを使用

25

基準振動解析

[33] Cavasotto CN Kovacs JA Abagyan RA Representing receptor flexibility in ligand docking

through relevant normal modes J Am Chem Soc 2005 127 9632ndash9640

Methods

26

1 前処理bull Rの基準振動解析

2 各ドッキング候補構造に対してa 側鎖最適化

準ニュートン法による最小化を利用

b NMAによる主鎖の改良① LのRに対するvdW力の計算

② 相関が高い基準振動モード10個を選択しこれらのモードでRの主鎖構造の最小化

③ Rigid-body MC最小化(10 iterations)

④ スコアが良ければ構造を更新rarr①へvdWエネルギーが閾値以下か結果が5回更新されなかったら終了

c Rigid-body MC最小化(50 iterations)準ニュートン法による最小化を利用

3 エネルギー関数によるランキング 27

方法 (赤字はFiberDockのオリジナル)

Figure 1

bull ヘッセ行列

ndash ポテンシャルエネルギー

ndash 原子数

ndash (局所的エネルギー最小構造における)原子 の位置

bull 質量行列

28

Normal Mode Analysis

bull 質量加重座標に変換

bull の固有値問題を解く

ndash基準振動モード固有ベクトル

ndash振動周波数固有値の平方根

29

Normal Mode Analysis

bull 異方性ネットワークモデル(Anisotropic Network Model)

ndash一般的に用いられている(バネ)モデルbull [27] Hinsen K Analysis of domain motions by approximate normal mode

calculations Proteins 1998 33 417ndash429

bull 原子 の位置

bull 平衡状態における原子 の位置

bull カットオフ距離（10Aring）

30

Normal Mode Analysis

31

Normal Mode Analysis

bull カットオフ距離（3Aring）

bull 3Aringより遠い原子間では影響が薄れるようになっている

1 2 1 2 1 2 1 2

22 2 2 2

1 1 2 2 1 1 2 2 1 3 2

1 1 1 1 2 2 1

1 1

2 2 2 2 1 3 2

2 2

11

2 2

1 1 1 1 1

2 2 2 2 2

d0

d

d0

d

0

0

L x x x x K x x U x x

m x m x k x k x x k x

L Lm x k x k x x

t x x

L Lm x k x x k x

t x x

xm

m x

11 2 2

2 2 3 2

0

0

xk k k

k k k x

参考 2自由度系

bull 2自由度バネ質点系の運動方程式

1x

2x

2k

m

1k

m

3k

M x K x32

bull 多自由度系の運動方程式

ndash質量行列MRnn 剛性行列 KRnn

変位ベクトル xRn を用いて

ndash以下の変形を利用

ndash定数係数ODEの解を代入

0 Mx Kx

参考 多自由度系

2

0 0

tt e

x v

x Kx K v

固有値－λ2 固有ベクトルv

固有値問題

j としたときのωを固有角周波数という

1 1 12 2 2　

x M x K M KM

0 x Kx

33

bull Repulsive van-der-Waals力(repVdW)との相関が大きい基準振動モードを用いる

ndash 完全なvdWよりrepVdWの方が結果が良かった

ndash 衝突を解決する方向の主鎖運動を表現するモードを選べる

bull vdW力（6-12 L-Jポテンシャルを微分）（論文の方はBのところが誤植疑惑）

ndash 原子

ndash 原子 と原子 の距離

ndash 原子 と原子 の半径の和（平衡原子間距離）34

Correlation measurement

が小さくなって値が発散するのを防ぐために で打ち切る

bull vdW力の元のL-Jポテンシャル

35

Correlation measurement

[35] Gray JJ Moughon S Schueler-Furman O Kuhlman B Rohl CA Baker D Protein-protein docking with simultaneous

optimization of rigid-body displacement and side-chain conformations J Mol Biol 2003 331 281ndash299

bull 微分

bull 各Cα原子にrepVdW力のベクトルの和を割り当てる

36

Correlation Measurement

bull 力 と基準振動モード の相関

ndash レセプターのCα原子数

ndash

ndash

ndash 各Cα原子の変位ベクトルの集合

ndash i番目の基準振動モードの周波数

ndash 力とモードのベクトルの方向が一致rarr相関が強い

ndash 低周波モードを重要視 37

Correlation Measurement

bull 主鎖リファインメントステップでの最小化

ndash 16の自由度による

bull 相関が高かった10個の基準振動モード

bull 6の剛体自由度（6つの周波数0モードとして表される）

ndash attrVdWエネルギーの重み（ ）

ndash スケーリング係数（ ）

ndash 基準振動モードの数

ndash モード i の振幅38

Minimization According to Normal Modes

bull 最適な振幅値の決定

ndash BFGS準ニュートン法を用いた

ndashエネルギー勾配

ndash

ndash vdW力の計算ではattrVdWに係数Kをかけている

ndash構造最小化ステップの最後に最適化された振幅による基準振動をタンパク質に適用 39

Minimization According to Normal Modes

bull 純粋な方法

ndash基準振動モードの変位ベクトルを加える

ndash よく構造が歪む

ndash結合長と結合角は維持したい即ち主鎖二面角(φψ)の変化のみを許容して適用したい

bull CCDアルゴリズムを適用

ndash逆運動学に基づくロボティクスのアルゴリズム

40

Applying a Normal Mode on a Protein

[41] Dunbrack RLJrCanutescu AA Cyclic coordinate descent a robotics

algorithm for protein loop closure Protein Sci 2003 12963ndash972

bull CCDアルゴリズム

ndash Cα原子に変位ベクトルを加算rarr

ndash最小変位原子Cαjから両方向に主鎖二面角を決定

bull

bull 二面角 の式

ndash 着目しているCαから3つ以内にいるCα

ndash それぞれ変位ベクトルを加算したCα

41

Applying a Normal Mode on a Protein

二面角だけを動かして基準振動による変化位置にできるだけ近くなるようにする

bull 主鎖リファインメントの最後

ndash現在得られている構造のスコアを計算

bull スコアが良ければ構造を更新して戻る

bull vdWエネルギーが閾値以下か結果が5回更新されなかったら終了

42

The Scoring Function of the Backbone

Refinement Stage

bull near-native構造を特定するためのエネルギー計算

bull FireDockのエネルギー計算と同一

ndash 脱溶媒和自由エネルギー（Atomic Contact Energy）

ndash vdW相互作用

ndash 静電的相互作用

ndash 水素結合ジスルフィド結合

ndash π-πスタッキングなど

bull 以下のdeformation energryを加えた

43

Ranking According to an Approximation of

the Energy Function

RMSD

bull RMSDRoot Mean Square Deviation

ndash 2つの構造間の対応する原子の距離の二乗平均根(RMS)

44httpis-educationnaistjpDataSyllabus2007TeachingMaterialinfo-0048_1192617014pdf より引用

bull 本研究では3つのRMSDの値を用いた

ndash LRMSD(Ligand RMSD) (CAPRI規準)

decoyのRとnative複合体構造のRをフィットさせたときのdecoyのLとnativeのLとのCα原子に対するRMSD

ndash IRMSD(Interface RMSD) (CAPRI規準)

decoyとnativeの相互作用面をフィットさせたときの相互作用面にいるCα同士のRMSDnative複合体において10Aring以内に他方のタンパク質の原子を含む残基

ndash Rec-IRMSDRのdecoyとbound構造の相互作用面をフィットさせたときのRの相互作用面にいるCα同士のRMSD

45

RMSD calculations

(superimpose)

46

CAPRI規準

RANK LRMSD[Aring] IRMSD[Aring]

High ≦10 ≦10

Medium 10＜x≦50 10＜x≦20

Acceptable 50＜x≦100 20＜x≦40

Incorrect 100＜x 40＜x

Criteria for Ranking the CAPRI Predictions

[42] Mendez RLeplae RDe Maria LWodak SJ Assessment of blind predictions of protein-

protein interactions current status of docking methods Proteins 2003 52 51ndash67

or

47

Test Cases Table I

NoComplex

ID

Unbound

R

Unbound

LComplex description

Rec-

IRMSD

Motion

type

1 1A0O 1CHN 1FWP CheY-binding domain of CheA in complex with CheY 212 Closing

2 1ACB 2CGA 1EGL Bovine alpha-chymotrypsin-Eglin C complex 258 Other

3 1AY7 1RGH 1A19 Ribonuclease Sa complex with Barstar 059 Opening

4 1BTH 2HNT 6PTI Thrombin complexed with bovine pancreatic trypsin inhibitor 131 Other

5 1CGI 2CGA 1HPT Bovine chymotrypsinogen A and pancreatic secretory trypsin inhibitor 226 Other

6 1DFJ 2BNH 7RSA Ribonuclease inhibitor complexed with ribonuclease A 118 Opening

7 1E6E 1E1N 1CJE Adrenodoxin reductase-adrenodoxin complex 062 Other

8 1FIN 1HCL 1VIN CyclinA-CDK2 complex 608 Opening

9 1GGI 1GGC mdash HIV-1 neutralizing antibody in complex with its V3 loop peptide antigen 167 Opening

10 1GOT 1TAG 1TBG Heterotrimeric G protein 372 Opening

11 1IBR 1F59 1F59 Complex of Ran with Importin beta 262 Opening

12 1OAZ 1OAQ mdash Immunoglobulin E complexed with a Thioredoxin 1 107 Other

13 1PXV 1X9Y 1NYC StaphostatinndashStaphopain complex 348 Other

14 1T6G 1UKR 1T6E Complex of endo-14-beta-xylanase I and xylanase inhibitor 087 Opening

15 1TGS 2PTN 1HPT Complex of trypsinogen and pancreatic secretory trypsin inhibitor 154 Closing

16 1WQ1 6Q21 6Q21 Ras-RasGAP complex 093 Other

17 1ZHI 1M4Z 1Z1A Complex of Orc1 and Sir1 interacting domains 074 Closing

18 2BUO 1A43 mdash HIV-1 capsid C-terminal domain with an inhibitor of particle assembly 415 Opening

19 2KAI 2PKA 6PTI Complex of porcine kallikrein A and the bovine pancreatic trypsin inhibitor 072 Other

20 3HHR 1HGU mdash Complex of a human growth hormone and extracellular domain of its receptor 262 Opening

bull 表の意味

ndash Rec-IRMSDRのboundとunbound間での相互作用面にいるCαのRMSD

ndash Motion type

bull Opening (9例)

unboundのRが結合部位を妨げているもの

bull Closing (3例)

結合すると相互作用領域を増やすように動くもの

bull Other (8例)

相互作用領域の一部がOpeningで一部がClosing

ndash unbound Lがあるものはunbound-unbound

48

Test Cases

Results

49

bull FireDockと比較

ndash FiberDockとの違いはNMAによる主鎖改良部分

bull 3つの実験

1 結合位置に置いたunbound構造をリファインメント

2 500個のランダム生成されたnear-native

リガンド構造に対してrefine

3 PatchDockで生成された結果のリランキング

50

実験方法

51

実験1 unbound構造のリファインメント

Table II Refinement of the Unbound Receptor and Unbound Ligand in Their Native Binding Orientation

Complex IDFireDock (rigid backbone) FiberDock (flexible backbone)

IRMSD recIRMSD Energy IRMSD recIRMSD Energy1 1A0O 244 212 minus1481 244 212 minus1481

2 1ACB 258 258 minus4623 257 254 minus3866

3 1AY7 130 059 minus4053 130 059 minus4053

4 1BTH 116 131 minus4215 116 131 minus4215

5 1CGI 208 226 minus5261 208 226 minus5261

6 1DFJ 141 118 minus3654 112 111 minus3002

7 1E6E 121 062 minus5524 121 062 minus5524

8 1FIN 517 608 81384 606 616 030

9 1GGI 268 167 11189 195 126 minus5179

10 1GOT 302 372 10725 468 378 minus554

11 1IBR 278 262 33593 263 256 minus1732

12 1OAZ 100 107 435 100 107 435

13 1PXV 354 348 1155 342 331 minus3418

14 1T6G 099 087 minus1039 088 066 minus4116

15 1TGS 157 154 minus4328 157 154 minus4328

16 1WQ1 150 093 250 150 093 250

17 1ZHI 124 074 440 124 074 440

18 2BUO 392 415 minus1105 405 430 minus3271

19 2KAI 074 072 minus6077 074 072 minus6077

20 3HHR 246 262 62207 198 256 minus99

これら4つのケースはLigandにunbound構造がなかったもの代わりにbound構造を用いている

bull エネルギー値

ndash多くの例でFiberDockの方が低エネルギー構造

ndash 8 9 10 11 20はFireDockだと全然だめ

bull Motion type Opening

bull リガンドと結合するときにレセプターの結合部位が開かれる

bull FiberDockが開口運動をうまくモデル化できている

bull RMSD値

ndash 7例でRMSD値改善

bull 9 14はrecIRMSDが25改善

ndash 8 10 18はRMSD値が悪化

ndash残りの10例は変化なし52

実験1 エネルギー値とRMSD値

bull PDB ID 1GGI(9)ndash HIV-1 neutralizing antibody in complex

with its V3 loop peptide antigen

ndash レセプター

bull 赤色FiberDock

bull 緑色bound

bull 青色unbound

ndash リガンド

bull 灰色bound

ndash結合するところのリファインメントがうまくいっている（矢印部分）

53

実験1 1GGI

Figure 2

54

実験1 1GGI

bull 1GGIのNormal Mode

bull 低周波と高周波が混在

ndash 番目の基準振動(小さいほど低周波振動)

ndash 16番目の基準振動の振幅が最も大きい(ｰ792)

55

実験1 1GGI

Flexible loop領域 220-305番残基Lowest freq

Higher freq

Figure 3

bull 低周波数モードが全体の振動を高周波数モードはループ構造などの局所的な振動を表している

ndash 29番残基の周辺のピークはunboundの欠損領域のせい

56

実験1 1GGI

bull CAPRI 3rd Assessment Meeting

ndash ドッキングの課題はdecoyのランク付けとfalse-positiveをふるい落とすこと

ndash最終的なランキングはエネルギー値による

ndashせっかく低いRMSD値を持っていてもエネルギー値が高かったら抽出できない

rarrリファインメントによってエネルギー値が改善されることは素晴らしい

57

実験1 1GGI

[49] Janin JWodak S The third CAPRI assessment meeting Toronto Canada

April 20ndash21 2007 Structure 2007 15 755ndash759

bull nativeの結合サイトにLを置いてリファインメント

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndash 500構造をつくってリファインメント

ndash good solution

エネルギー値が負でIRMSDが4Aring以下

58

実験2

(Local Docking)

59

実験2 FireDockとの比較

17例で精度向上（ ）8例は40以上の向上1FIN（一番左）は1個も見つからず（recIRMSD=608Aring）

Figure 4

bull リファインメントが正しかった例

ndash 重要な主鎖矢印

ndash 衝突がうまく回避できている

60

実験2 FireDockとの比較

18 2BUO

11 1IBR

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5

61

実験2 1IBR

bull 1IBRでの基準振動

62Figure 6

実験2 1IBR

bull 低周波数モードは全体高周波数モードはループ構造の振動を表している(D)

bull 4つの大きな距離のピーク(ABCD)について

ndash最大のピークC(残基番号288~316)は相互作用面と反対側なので重要ではない

ndash最も重要なピークはDでありFiberDockの主鎖リファインメント( )によって実現した

63

実験2 1IBR

bull R(unbound)とL(bound)は衝突

ndash bound構造は開いている

bull FiberDockでうまく開いた

bull ついでにLのヘリックスも移動した

rarr主鎖のリファインメントがないと低エネルギー構造にならない

64

実験2 2BUO(Lはbound)

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5(a) 2BUO

bull Local Docking

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndashエネルギーtop10構造の中の最も良いIRMSDを比較

bull ΔIRMSD gt 02Aring 良くなった

bull -02Aring lt ΔIRMSD lt 02Aring 変わらず

bull ΔIRMSD lt -02Aring 悪くなった

65

実験2 RosettaDockとの比較

ΔIRMSD = IRMSDFiberDock - IRMSDRosettaDock

66

Complex IDBest IRMSD in top 10

FiberDock RosettaDock30 ΔIRMSD

1 1A0O 180 311 -131

2 1ACB 221 249 -028

3 1AY7dagger 089 072 017

4 1BTH 124 124 000

5 1CGI 200 204 -004

6 1DFJdagger 111 580 -469

7 1E6E 063 171 -108

8 1FINdagger 590 593 -003

9 1GGIdagger 170 258 -188

10 1GOTdagger 259 389 -130

11 1IBRdagger 198 901 -703

12 1OAZ 262 155 107

13 1PXV 323 334 -011

14 1T6Gdagger 077 234 -157

15 1TGS 138 131 007

16 1WQ1 141 506 -365

17 1ZHI 112 090 022

18 2BUOdagger 362 424 -062

19 2KAI 075 067 008

20 3HHRdagger 189 430 -241

Table III Local Docking Results of FiberDock and RosettaDock

daggerReceptorの結合部位が閉じているもの(Opening) ΔIRMSDlt-02Aring

実験2 RosettaDockとの比較

bull 11例でIRMSDが向上(ΔIRMSDlt-02Aring)

ndash Motion type Openingが多数

ndash 2例は悪化7例は変わらず(ΔIRMSDplusmn02Aring以内)

ndash FiberDockはOpening motionのモデル化がウマい

bull 最近のRosettaDockについて

ndash Wangら[22]が主鎖のフレキシビリティを導入bull MCのステップの最中に主鎖振動のランダマイズ

bull 主鎖柔軟性を完全に表現することを可能にした

ndash FiberDockの人たちの主張bull WangらのRosettaDockは自由度が高いために計算が大変

ndash fold-tree[22]によってあらかじめフレキシブルな領域を定義して実時間内におさえる

bull FiberDockは事前知識いらずでしかも速いndash 当時の最新ver(RosettaDock30)に含まれていないため性能比較していない

67

実験2 RosettaDockとの比較

bull ファネル状エネルギー地形(energy funnels)

ndash near-native構造の評価に有用

bull 500構造のRMSD-Energy plots(Figure 7)

ndash R(unbound)ampL(bound)

ndash 横軸(IRMSD)

ndash 縦軸(Energy score)

bull RosettaとFireFiberのスケールは違う

68

実験2 エネルギー地形

Position

En

erg

y

[51] Schueler-Furman O Wang C Bradley P Misura K

Baker D Progress in modeling of protein structures

and interactions Science 2005 310 638ndash642

69

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1C

GI

1IB

R

70

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1T

6G

2B

UO

bull FireDock vs FiberDock

ndash FiberDockの方がファネルの形が良い

ndash 主鎖リファインメントの効果

bull RosettaDock vs FireDock

ndash FireDockの方が見た目的に良い形bull 似たような方法なのになぜ（両方とも側鎖のリファインメント）

ndash ファネルの形の違いに対する2つの解釈bull RosettaDockが衝突に敏感過ぎるかも

bull 側鎖最適化手法の違いndash FireDock 整数計画法によるロータマー選択

ndash RosettaDock ヒューリスティックMCによる側鎖のrepacking

bull ファネル形状の違いを本当に理解するためにはもっと研究が必要（本研究の範囲外とする）

71

実験2 エネルギー地形

bull (rigid)ドッキング結果のリファインメントとリランキング

ndash各例に対し相互作用残基(lt6Aring)を不える

ndashその結合部位の情報をもとにPatchDockを実行

bull decoyを500個使うが完全なブラインドでのドッキングではnear-native構造が得られない可能性がある

bull リファインメントとリランキング性能評価のために（near-native decoyを作るために）結合部位情報を用いた

bull PatchDockは形状相補性スコアに基づく

ndash PatchDock FireDock FiberDockを比較

bull PatchDockでnear-native decoyを500個生成

bull FireDockとFiberDockでリファインメントリランキング

bull R(unbound) L(bound)を使用 72

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

73

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

ID

PatchDock FireDock FiberDock

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First Acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

1A0O 1 (766 379) 3dagger 7 (634 230) 29 (920 315) 3dagger 16 (525 333) 108 (519 326) 1

1ACB 3 (617 312) 2 3 (824 431) 259 (867 437) 1 2 (684 401) 42 (612 356) 4dagger

1AY7 14 (978 527) 3 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger

1BTH 1 (1210 365) 1 2 (1011 328) 72 (1147 363) 2 1 (798 197) 403 (1480 355) 5dagger

1CGI 2 (382 231) 1 1 (282 225) 2 (382 231) 10dagger 1 (542 272) 279 (750 297) 9

1DFJ 1 (684 276) 4 1 (555 203) 2 (478 233) 6dagger 1 (310 153) 5 (428 213) 6dagger

1E6E None 0 474 (601 332) 134 (1020 425) 0 2 (838 344) 327 (2064 746) 2dagger

1FIN None 0 None None 0 None None 0

1GGI 3 (606 324) 6dagger 25 (683 337) 3 (606 324) 0 1 (1239 377) 281 (1123 329) 2

1GOT None 0 None None 0 None None 0

1IBR 32 (699 278) 0 2 (501 250) 208 (638 285) 1 2 (667 261) 32 (699 278) 3dagger

1OAZ 58 (1847 384) 0 9 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger 16 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger

1PXV 51 (854 403) 0 17 (694 349) 54 (578 339) 1 1 (886 451) 63 (986 457) 2dagger

1T6G 4 (810 175) 1 1 (683 133) 129 (1478 308) 10 1 (961 180) 70 (1351 233) 11dagger

1TGS 15 (269 154) 1 1 (194 143) 15 (269 154) 10 1 (194 143) 15 (269 154) 11dagger

1WQ1 6 (224 142) 1dagger 20 (564 235) 82 (540 217) 1dagger 29 (892 444) 445 (718 295) 0

1ZHI 134 (1344 281) 0 10 (752 273) 311 (843 303) 2 4 (718 348) 311 (843 303) 3dagger

2BUO 1 (938 539) 9dagger 3 (505 391) 32 (487 398) 3 12 (63 461) 203 (83 471)) 2

2KAI 17 (1246 323) 1 1 (194 084) 257 (111 077) 3dagger 1 (218 094) 257 (111 077) 2

3HHR 214 (1161 327) 0 497 (919 551) 420 (917 459) 0 214 (1359 395) 261 (1538 377) 0

wins 6 4 8 7 14 11

Table IV

bull Table IVの見かた

ndash First acceptable

RMSD＜100Aring or IRMSD＜40Aring となった(acceptable)

decoyの中で一番良い順位のものの順位bull FireFiberDockのPatchDockはFirst acceptable decoyが

PatchDock(リファインメント前)では何位だったか

ndash Acceptables

上位20個の中に含まれていたacceptable decoyの個数

ndash 3手法の中でFirst acceptableの順位が一番良かった

ndash dagger 3手法の中でAcceptablesの個数が一番多かった

ndash wins行 と dagger の集計

74

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

bull PatchDock＜FireDock＜FiberDockと性能向上

ndash まぁ割と良くなっているbull First acceptable (wins)6 ＜ 8 ＜ 14

bull Acceptables (wins) 4 ＜ 7 ＜ 11

ndash 主鎖リファインメントがnear-native decoyのランキングを改善できるということを示しているbull 構造上の衝突をなくせるようなときに効果を発揮（低いエネルギー値と良い順位が得られるようになる）

75

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

76

実験3 1T6G

bull 1位の結果はCAPRI基準でmedium accuracy

ndash 2位はhighly accurate (IRMSD 092Aring RMSD 304Aring）(表には書いてない)

bull 結合の際に動くループを特定した

ndash 矢印部分のループが開いている

ndash 他の部位はほとんど動いていない

Figure 8 1T6G

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

77

実験3 1BTH

bull 1BTHの結果について(FiberDock)

ndash 403位 RMSD 1480Aring IRMSD 355Aring を釣り上げた

ndash RMSD 798Aring IRMSD 197Aringに改善しエネルギー値1位

ndash FireDockでは悪化していた（RMSD 1890Aring IRMSD 464Aring）

bull FiberDockはRの主鎖構造をほとんど変えなかったが微妙には動いていた（RMSD 015Aring）

ndash この微動が衝突を解決している

ndash 相互作用部位にdecoyが集中するのを可能にしてるのかも

78

Figure 9 1BTH

Refinement by FireDock Refinement by FiberDock

緑色bound(R)

灰色bound(L)

青色PatchDock

橙色FireDock

赤色FiberDock

実験3 1BTH

Discussion and Conclusions

79

bull ドッキング予測は2つのステージに分かれる

ndash剛体ドッキングステージ

bull near-nativeを出せても衝突があったりする

bull decoyのランキングで上位にこない

ndash フレキシブルリファインメントステージ

bull 衝突を解決してリランキング

bull とても重要なステージ

80

タンパク質ドッキング

bull FiberDockを提案したndash フレキシブルリファインメントのための手法

ndash 側鎖と主鎖の両方を対象

ndash vdW力に基づいた基準振動解析によるモデリング

ndash RMSDとエネルギー値（ランキング）両方を改善

ndash エネルギーファネルの形状も改善

bull 主鎖のフレキシビリティの重要性ndash 立体構造がなくモデリングされた場合においても重要

ndash 主鎖リファインメントでモデルの丌正確性に対処できるかもしれない

ndash 抗原抗体複合体予測にもいけるかもbull 今回は1例のみ(1GGI)

bull CDR Loopがあると難しいがうまくいった

bull 抗原抗体複合体におけるFiberDockの性能評価を計画中81

まとめ

bull 基準振動モード選択基準の改良

ndash vdWだけでなく他にも取り入れるbull attrVdW

bull クーロン力

bull 水素結合

bull 主鎖のリファインメントをRとLで同時に行うようにする

ndash RとLのモードの中から関連しているモードを選択して使う

82

Future work

bull リファインメント前の初期構造生成がうまくいかない場合の対応

ndash 剛体ドッキング前にフレキシビリティの評価をしたい

ndash Hinge bending motion（蝶番型モーション）

bull Hinge bending motionはnear-native decoyを生成するのを妨げる大きな動きの1つ

bull Hinge plot法によって最小周波数モード2つで解析できる

bull FrexDockという手法とFiberDockを組み合わせてもいけるかも

83

Future work

[52] Emekli U Schneidman-Duhovny D Wolfson HJ Nussinov R Haliloglu T HingeProt

automated prediction of hinges in protein structures Proteins 2008 70 1219ndash1227

[53] Schneidman-Duhovny D Nussinov R Wolfson HJ Automatic prediction of protein

interactions with large scale motion Proteins2007 69 764ndash773

bull 主鎖のフレキシビリティが予測できる場合

ndash アンサンブル(cross)ドッキングとリファインメントの組み合わせbull Conformational selectionとinfuced-fitの両方をモデル化

ndash near-native decoyの評価がより難しくなるbull より正確なエネルギー関数が必要

bull 最小エネルギーの周辺でのエネルギーファネルを探索するべき

84

Future work

[14] Chaudhury S Gray JJ Conformer selection and induced fit in flexible backbone

proteinndashprotein docking using computational and NMR ensembles J Mol

Biol 2008 381 1068ndash1087

Generating many decoys

Selecting near-native decoys by cluster analysis (IFP)

Refinement

near-native

decoy

内古閑伸之広川貴次秋山泰相互作用プロファイルによるタンパク質複合体予測のポストドッキング解析第38回構造活性相関シンポジウム 2010

bull 分子動力学法(molecular dynamics MD)

bull エネルギー最小化(energy minimization)

bull モンテカルロ法(Monte-Carlo MC)

bull 基準振動解析(normal mode analysis NMA)

18

Induced-fitとドッキング

bull 分子に運動方程式を適用し分子の挙動を直接求める数値解析的手法

ndash 系全体の自由度の数だけ運動方程式を解く

ndash 解析的には解けないため時間stepごとに数値的に解くbull 位置と速度を更新していく

bull 古典MDと量子MDに大別される

ndash 古典MD

bull 原子がバネまたは棒でつながったものとみなす

ndash 量子MD

bull 分子は原子核のまわりを電子雲が取り巻いているとみなす

19

分子動力学法(MD)

bull この論文では剛体ドッキングのdecoyに対するエネルギー最小化の意

ndash FTDockによるdecoy 65000個に対してMD

20

エネルギー最小化

[20] Krol M Tournier AL Bates PA Flexible relaxation of rigid-body

docking solutions Proteins 2007 68 159ndash169

Position

En

erg

y

bull 多次元空間探索における一般的な手法

bull 計算ステップ

1 初期構造X0

2 X0の近傍の新しい構造Xを生成

3 それぞれのエネルギーE(X0) E(X)を計算

bull E(X)＜E(X0) rarr 新しい構造Xを採用

bull E(X)≧E(X0) rarr 確率Pで新しい構造Xを採用

4 諸々の物理量の計算

5 Step 2 に戻る21

モンテカルロ法

(メトロポリス基準)T 温度パラメータ

22

モンテカルロ法

[22] Wang C Bradley P Baker D Proteinndashprotein docking with backbone flexibility

J Mol Biol 2007 373 505ndash515 (RosettaDock)

Rosetta Monte Carlo Minimization Step

bull 各原子運動を調和振動子の和で近似する

ndash 生体分子を構造物とみなしその振動モードを工学的に解析して動特性を知る

ndash 基本的には局所的エネルギー最小構造の周りでのポテンシャル振動によって導かれる（後述）

23

基準振動解析

bull 関連研究

ndash near-native decoyを5~10の低周波基準振動モードでminimization Protein(u)-DNA(b)Ligand(b)に適用

ndash 5つの低周波基準振動モードによるリファインメント rigidに比べてnative構造に近いdecoyのrankとRMSD向上

ndash unboundからboundへの構造変化を表すにはいくつのモードが必要か評価bull 20の低周波モードでのRMSD向上は最大50に留まる

bull unboundタンパク質が他の分子と相互作用を起こすときは高周波基準振動モードに相当する動きが起こると考え低周波だけでなく高周波も考慮すべきと結論

24

基準振動解析

[24]Lindahl E Delarue M Refinement of docked proteinndashligand and proteinndashDNA structures using

low frequency normal mode amplitude optimization Nucleic Acids Res 2005 33 4496ndash4506

[25] May A Zacharias M Energy minimization in low-frequency normal modes to efficiently allow

for global flexibility during systematic proteinndashprotein docking Proteins 2008 70 794ndash809

[31] Petrone P Pande VS Can conformational change be described by only a few normal

modes Biophys J 2006 90 1583ndash1593

bull 関連研究(続き)

ndash cAPKキナーゼの結合ポケットにあるループのモデリングに高周波モードを使用

25

基準振動解析

[33] Cavasotto CN Kovacs JA Abagyan RA Representing receptor flexibility in ligand docking

through relevant normal modes J Am Chem Soc 2005 127 9632ndash9640

Methods

26

1 前処理bull Rの基準振動解析

2 各ドッキング候補構造に対してa 側鎖最適化

準ニュートン法による最小化を利用

b NMAによる主鎖の改良① LのRに対するvdW力の計算

② 相関が高い基準振動モード10個を選択しこれらのモードでRの主鎖構造の最小化

③ Rigid-body MC最小化(10 iterations)

④ スコアが良ければ構造を更新rarr①へvdWエネルギーが閾値以下か結果が5回更新されなかったら終了

c Rigid-body MC最小化(50 iterations)準ニュートン法による最小化を利用

3 エネルギー関数によるランキング 27

方法 (赤字はFiberDockのオリジナル)

Figure 1

bull ヘッセ行列

ndash ポテンシャルエネルギー

ndash 原子数

ndash (局所的エネルギー最小構造における)原子 の位置

bull 質量行列

28

Normal Mode Analysis

bull 質量加重座標に変換

bull の固有値問題を解く

ndash基準振動モード固有ベクトル

ndash振動周波数固有値の平方根

29

Normal Mode Analysis

bull 異方性ネットワークモデル(Anisotropic Network Model)

ndash一般的に用いられている(バネ)モデルbull [27] Hinsen K Analysis of domain motions by approximate normal mode

calculations Proteins 1998 33 417ndash429

bull 原子 の位置

bull 平衡状態における原子 の位置

bull カットオフ距離（10Aring）

30

Normal Mode Analysis

31

Normal Mode Analysis

bull カットオフ距離（3Aring）

bull 3Aringより遠い原子間では影響が薄れるようになっている

1 2 1 2 1 2 1 2

22 2 2 2

1 1 2 2 1 1 2 2 1 3 2

1 1 1 1 2 2 1

1 1

2 2 2 2 1 3 2

2 2

11

2 2

1 1 1 1 1

2 2 2 2 2

d0

d

d0

d

0

0

L x x x x K x x U x x

m x m x k x k x x k x

L Lm x k x k x x

t x x

L Lm x k x x k x

t x x

xm

m x

11 2 2

2 2 3 2

0

0

xk k k

k k k x

参考 2自由度系

bull 2自由度バネ質点系の運動方程式

1x

2x

2k

m

1k

m

3k

M x K x32

bull 多自由度系の運動方程式

ndash質量行列MRnn 剛性行列 KRnn

変位ベクトル xRn を用いて

ndash以下の変形を利用

ndash定数係数ODEの解を代入

0 Mx Kx

参考 多自由度系

2

0 0

tt e

x v

x Kx K v

固有値－λ2 固有ベクトルv

固有値問題

j としたときのωを固有角周波数という

1 1 12 2 2　

x M x K M KM

0 x Kx

33

bull Repulsive van-der-Waals力(repVdW)との相関が大きい基準振動モードを用いる

ndash 完全なvdWよりrepVdWの方が結果が良かった

ndash 衝突を解決する方向の主鎖運動を表現するモードを選べる

bull vdW力（6-12 L-Jポテンシャルを微分）（論文の方はBのところが誤植疑惑）

ndash 原子

ndash 原子 と原子 の距離

ndash 原子 と原子 の半径の和（平衡原子間距離）34

Correlation measurement

が小さくなって値が発散するのを防ぐために で打ち切る

bull vdW力の元のL-Jポテンシャル

35

Correlation measurement

[35] Gray JJ Moughon S Schueler-Furman O Kuhlman B Rohl CA Baker D Protein-protein docking with simultaneous

optimization of rigid-body displacement and side-chain conformations J Mol Biol 2003 331 281ndash299

bull 微分

bull 各Cα原子にrepVdW力のベクトルの和を割り当てる

36

Correlation Measurement

bull 力 と基準振動モード の相関

ndash レセプターのCα原子数

ndash

ndash

ndash 各Cα原子の変位ベクトルの集合

ndash i番目の基準振動モードの周波数

ndash 力とモードのベクトルの方向が一致rarr相関が強い

ndash 低周波モードを重要視 37

Correlation Measurement

bull 主鎖リファインメントステップでの最小化

ndash 16の自由度による

bull 相関が高かった10個の基準振動モード

bull 6の剛体自由度（6つの周波数0モードとして表される）

ndash attrVdWエネルギーの重み（ ）

ndash スケーリング係数（ ）

ndash 基準振動モードの数

ndash モード i の振幅38

Minimization According to Normal Modes

bull 最適な振幅値の決定

ndash BFGS準ニュートン法を用いた

ndashエネルギー勾配

ndash

ndash vdW力の計算ではattrVdWに係数Kをかけている

ndash構造最小化ステップの最後に最適化された振幅による基準振動をタンパク質に適用 39

Minimization According to Normal Modes

bull 純粋な方法

ndash基準振動モードの変位ベクトルを加える

ndash よく構造が歪む

ndash結合長と結合角は維持したい即ち主鎖二面角(φψ)の変化のみを許容して適用したい

bull CCDアルゴリズムを適用

ndash逆運動学に基づくロボティクスのアルゴリズム

40

Applying a Normal Mode on a Protein

[41] Dunbrack RLJrCanutescu AA Cyclic coordinate descent a robotics

algorithm for protein loop closure Protein Sci 2003 12963ndash972

bull CCDアルゴリズム

ndash Cα原子に変位ベクトルを加算rarr

ndash最小変位原子Cαjから両方向に主鎖二面角を決定

bull

bull 二面角 の式

ndash 着目しているCαから3つ以内にいるCα

ndash それぞれ変位ベクトルを加算したCα

41

Applying a Normal Mode on a Protein

二面角だけを動かして基準振動による変化位置にできるだけ近くなるようにする

bull 主鎖リファインメントの最後

ndash現在得られている構造のスコアを計算

bull スコアが良ければ構造を更新して戻る

bull vdWエネルギーが閾値以下か結果が5回更新されなかったら終了

42

The Scoring Function of the Backbone

Refinement Stage

bull near-native構造を特定するためのエネルギー計算

bull FireDockのエネルギー計算と同一

ndash 脱溶媒和自由エネルギー（Atomic Contact Energy）

ndash vdW相互作用

ndash 静電的相互作用

ndash 水素結合ジスルフィド結合

ndash π-πスタッキングなど

bull 以下のdeformation energryを加えた

43

Ranking According to an Approximation of

the Energy Function

RMSD

bull RMSDRoot Mean Square Deviation

ndash 2つの構造間の対応する原子の距離の二乗平均根(RMS)

44httpis-educationnaistjpDataSyllabus2007TeachingMaterialinfo-0048_1192617014pdf より引用

bull 本研究では3つのRMSDの値を用いた

ndash LRMSD(Ligand RMSD) (CAPRI規準)

decoyのRとnative複合体構造のRをフィットさせたときのdecoyのLとnativeのLとのCα原子に対するRMSD

ndash IRMSD(Interface RMSD) (CAPRI規準)

decoyとnativeの相互作用面をフィットさせたときの相互作用面にいるCα同士のRMSDnative複合体において10Aring以内に他方のタンパク質の原子を含む残基

ndash Rec-IRMSDRのdecoyとbound構造の相互作用面をフィットさせたときのRの相互作用面にいるCα同士のRMSD

45

RMSD calculations

(superimpose)

46

CAPRI規準

RANK LRMSD[Aring] IRMSD[Aring]

High ≦10 ≦10

Medium 10＜x≦50 10＜x≦20

Acceptable 50＜x≦100 20＜x≦40

Incorrect 100＜x 40＜x

Criteria for Ranking the CAPRI Predictions

[42] Mendez RLeplae RDe Maria LWodak SJ Assessment of blind predictions of protein-

protein interactions current status of docking methods Proteins 2003 52 51ndash67

or

47

Test Cases Table I

NoComplex

ID

Unbound

R

Unbound

LComplex description

Rec-

IRMSD

Motion

type

1 1A0O 1CHN 1FWP CheY-binding domain of CheA in complex with CheY 212 Closing

2 1ACB 2CGA 1EGL Bovine alpha-chymotrypsin-Eglin C complex 258 Other

3 1AY7 1RGH 1A19 Ribonuclease Sa complex with Barstar 059 Opening

4 1BTH 2HNT 6PTI Thrombin complexed with bovine pancreatic trypsin inhibitor 131 Other

5 1CGI 2CGA 1HPT Bovine chymotrypsinogen A and pancreatic secretory trypsin inhibitor 226 Other

6 1DFJ 2BNH 7RSA Ribonuclease inhibitor complexed with ribonuclease A 118 Opening

7 1E6E 1E1N 1CJE Adrenodoxin reductase-adrenodoxin complex 062 Other

8 1FIN 1HCL 1VIN CyclinA-CDK2 complex 608 Opening

9 1GGI 1GGC mdash HIV-1 neutralizing antibody in complex with its V3 loop peptide antigen 167 Opening

10 1GOT 1TAG 1TBG Heterotrimeric G protein 372 Opening

11 1IBR 1F59 1F59 Complex of Ran with Importin beta 262 Opening

12 1OAZ 1OAQ mdash Immunoglobulin E complexed with a Thioredoxin 1 107 Other

13 1PXV 1X9Y 1NYC StaphostatinndashStaphopain complex 348 Other

14 1T6G 1UKR 1T6E Complex of endo-14-beta-xylanase I and xylanase inhibitor 087 Opening

15 1TGS 2PTN 1HPT Complex of trypsinogen and pancreatic secretory trypsin inhibitor 154 Closing

16 1WQ1 6Q21 6Q21 Ras-RasGAP complex 093 Other

17 1ZHI 1M4Z 1Z1A Complex of Orc1 and Sir1 interacting domains 074 Closing

18 2BUO 1A43 mdash HIV-1 capsid C-terminal domain with an inhibitor of particle assembly 415 Opening

19 2KAI 2PKA 6PTI Complex of porcine kallikrein A and the bovine pancreatic trypsin inhibitor 072 Other

20 3HHR 1HGU mdash Complex of a human growth hormone and extracellular domain of its receptor 262 Opening

bull 表の意味

ndash Rec-IRMSDRのboundとunbound間での相互作用面にいるCαのRMSD

ndash Motion type

bull Opening (9例)

unboundのRが結合部位を妨げているもの

bull Closing (3例)

結合すると相互作用領域を増やすように動くもの

bull Other (8例)

相互作用領域の一部がOpeningで一部がClosing

ndash unbound Lがあるものはunbound-unbound

48

Test Cases

Results

49

bull FireDockと比較

ndash FiberDockとの違いはNMAによる主鎖改良部分

bull 3つの実験

1 結合位置に置いたunbound構造をリファインメント

2 500個のランダム生成されたnear-native

リガンド構造に対してrefine

3 PatchDockで生成された結果のリランキング

50

実験方法

51

実験1 unbound構造のリファインメント

Table II Refinement of the Unbound Receptor and Unbound Ligand in Their Native Binding Orientation

Complex IDFireDock (rigid backbone) FiberDock (flexible backbone)

IRMSD recIRMSD Energy IRMSD recIRMSD Energy1 1A0O 244 212 minus1481 244 212 minus1481

2 1ACB 258 258 minus4623 257 254 minus3866

3 1AY7 130 059 minus4053 130 059 minus4053

4 1BTH 116 131 minus4215 116 131 minus4215

5 1CGI 208 226 minus5261 208 226 minus5261

6 1DFJ 141 118 minus3654 112 111 minus3002

7 1E6E 121 062 minus5524 121 062 minus5524

8 1FIN 517 608 81384 606 616 030

9 1GGI 268 167 11189 195 126 minus5179

10 1GOT 302 372 10725 468 378 minus554

11 1IBR 278 262 33593 263 256 minus1732

12 1OAZ 100 107 435 100 107 435

13 1PXV 354 348 1155 342 331 minus3418

14 1T6G 099 087 minus1039 088 066 minus4116

15 1TGS 157 154 minus4328 157 154 minus4328

16 1WQ1 150 093 250 150 093 250

17 1ZHI 124 074 440 124 074 440

18 2BUO 392 415 minus1105 405 430 minus3271

19 2KAI 074 072 minus6077 074 072 minus6077

20 3HHR 246 262 62207 198 256 minus99

これら4つのケースはLigandにunbound構造がなかったもの代わりにbound構造を用いている

bull エネルギー値

ndash多くの例でFiberDockの方が低エネルギー構造

ndash 8 9 10 11 20はFireDockだと全然だめ

bull Motion type Opening

bull リガンドと結合するときにレセプターの結合部位が開かれる

bull FiberDockが開口運動をうまくモデル化できている

bull RMSD値

ndash 7例でRMSD値改善

bull 9 14はrecIRMSDが25改善

ndash 8 10 18はRMSD値が悪化

ndash残りの10例は変化なし52

実験1 エネルギー値とRMSD値

bull PDB ID 1GGI(9)ndash HIV-1 neutralizing antibody in complex

with its V3 loop peptide antigen

ndash レセプター

bull 赤色FiberDock

bull 緑色bound

bull 青色unbound

ndash リガンド

bull 灰色bound

ndash結合するところのリファインメントがうまくいっている（矢印部分）

53

実験1 1GGI

Figure 2

54

実験1 1GGI

bull 1GGIのNormal Mode

bull 低周波と高周波が混在

ndash 番目の基準振動(小さいほど低周波振動)

ndash 16番目の基準振動の振幅が最も大きい(ｰ792)

55

実験1 1GGI

Flexible loop領域 220-305番残基Lowest freq

Higher freq

Figure 3

bull 低周波数モードが全体の振動を高周波数モードはループ構造などの局所的な振動を表している

ndash 29番残基の周辺のピークはunboundの欠損領域のせい

56

実験1 1GGI

bull CAPRI 3rd Assessment Meeting

ndash ドッキングの課題はdecoyのランク付けとfalse-positiveをふるい落とすこと

ndash最終的なランキングはエネルギー値による

ndashせっかく低いRMSD値を持っていてもエネルギー値が高かったら抽出できない

rarrリファインメントによってエネルギー値が改善されることは素晴らしい

57

実験1 1GGI

[49] Janin JWodak S The third CAPRI assessment meeting Toronto Canada

April 20ndash21 2007 Structure 2007 15 755ndash759

bull nativeの結合サイトにLを置いてリファインメント

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndash 500構造をつくってリファインメント

ndash good solution

エネルギー値が負でIRMSDが4Aring以下

58

実験2

(Local Docking)

59

実験2 FireDockとの比較

17例で精度向上（ ）8例は40以上の向上1FIN（一番左）は1個も見つからず（recIRMSD=608Aring）

Figure 4

bull リファインメントが正しかった例

ndash 重要な主鎖矢印

ndash 衝突がうまく回避できている

60

実験2 FireDockとの比較

18 2BUO

11 1IBR

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5

61

実験2 1IBR

bull 1IBRでの基準振動

62Figure 6

実験2 1IBR

bull 低周波数モードは全体高周波数モードはループ構造の振動を表している(D)

bull 4つの大きな距離のピーク(ABCD)について

ndash最大のピークC(残基番号288~316)は相互作用面と反対側なので重要ではない

ndash最も重要なピークはDでありFiberDockの主鎖リファインメント( )によって実現した

63

実験2 1IBR

bull R(unbound)とL(bound)は衝突

ndash bound構造は開いている

bull FiberDockでうまく開いた

bull ついでにLのヘリックスも移動した

rarr主鎖のリファインメントがないと低エネルギー構造にならない

64

実験2 2BUO(Lはbound)

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5(a) 2BUO

bull Local Docking

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndashエネルギーtop10構造の中の最も良いIRMSDを比較

bull ΔIRMSD gt 02Aring 良くなった

bull -02Aring lt ΔIRMSD lt 02Aring 変わらず

bull ΔIRMSD lt -02Aring 悪くなった

65

実験2 RosettaDockとの比較

ΔIRMSD = IRMSDFiberDock - IRMSDRosettaDock

66

Complex IDBest IRMSD in top 10

FiberDock RosettaDock30 ΔIRMSD

1 1A0O 180 311 -131

2 1ACB 221 249 -028

3 1AY7dagger 089 072 017

4 1BTH 124 124 000

5 1CGI 200 204 -004

6 1DFJdagger 111 580 -469

7 1E6E 063 171 -108

8 1FINdagger 590 593 -003

9 1GGIdagger 170 258 -188

10 1GOTdagger 259 389 -130

11 1IBRdagger 198 901 -703

12 1OAZ 262 155 107

13 1PXV 323 334 -011

14 1T6Gdagger 077 234 -157

15 1TGS 138 131 007

16 1WQ1 141 506 -365

17 1ZHI 112 090 022

18 2BUOdagger 362 424 -062

19 2KAI 075 067 008

20 3HHRdagger 189 430 -241

Table III Local Docking Results of FiberDock and RosettaDock

daggerReceptorの結合部位が閉じているもの(Opening) ΔIRMSDlt-02Aring

実験2 RosettaDockとの比較

bull 11例でIRMSDが向上(ΔIRMSDlt-02Aring)

ndash Motion type Openingが多数

ndash 2例は悪化7例は変わらず(ΔIRMSDplusmn02Aring以内)

ndash FiberDockはOpening motionのモデル化がウマい

bull 最近のRosettaDockについて

ndash Wangら[22]が主鎖のフレキシビリティを導入bull MCのステップの最中に主鎖振動のランダマイズ

bull 主鎖柔軟性を完全に表現することを可能にした

ndash FiberDockの人たちの主張bull WangらのRosettaDockは自由度が高いために計算が大変

ndash fold-tree[22]によってあらかじめフレキシブルな領域を定義して実時間内におさえる

bull FiberDockは事前知識いらずでしかも速いndash 当時の最新ver(RosettaDock30)に含まれていないため性能比較していない

67

実験2 RosettaDockとの比較

bull ファネル状エネルギー地形(energy funnels)

ndash near-native構造の評価に有用

bull 500構造のRMSD-Energy plots(Figure 7)

ndash R(unbound)ampL(bound)

ndash 横軸(IRMSD)

ndash 縦軸(Energy score)

bull RosettaとFireFiberのスケールは違う

68

実験2 エネルギー地形

Position

En

erg

y

[51] Schueler-Furman O Wang C Bradley P Misura K

Baker D Progress in modeling of protein structures

and interactions Science 2005 310 638ndash642

69

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1C

GI

1IB

R

70

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1T

6G

2B

UO

bull FireDock vs FiberDock

ndash FiberDockの方がファネルの形が良い

ndash 主鎖リファインメントの効果

bull RosettaDock vs FireDock

ndash FireDockの方が見た目的に良い形bull 似たような方法なのになぜ（両方とも側鎖のリファインメント）

ndash ファネルの形の違いに対する2つの解釈bull RosettaDockが衝突に敏感過ぎるかも

bull 側鎖最適化手法の違いndash FireDock 整数計画法によるロータマー選択

ndash RosettaDock ヒューリスティックMCによる側鎖のrepacking

bull ファネル形状の違いを本当に理解するためにはもっと研究が必要（本研究の範囲外とする）

71

実験2 エネルギー地形

bull (rigid)ドッキング結果のリファインメントとリランキング

ndash各例に対し相互作用残基(lt6Aring)を不える

ndashその結合部位の情報をもとにPatchDockを実行

bull decoyを500個使うが完全なブラインドでのドッキングではnear-native構造が得られない可能性がある

bull リファインメントとリランキング性能評価のために（near-native decoyを作るために）結合部位情報を用いた

bull PatchDockは形状相補性スコアに基づく

ndash PatchDock FireDock FiberDockを比較

bull PatchDockでnear-native decoyを500個生成

bull FireDockとFiberDockでリファインメントリランキング

bull R(unbound) L(bound)を使用 72

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

73

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

ID

PatchDock FireDock FiberDock

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First Acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

1A0O 1 (766 379) 3dagger 7 (634 230) 29 (920 315) 3dagger 16 (525 333) 108 (519 326) 1

1ACB 3 (617 312) 2 3 (824 431) 259 (867 437) 1 2 (684 401) 42 (612 356) 4dagger

1AY7 14 (978 527) 3 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger

1BTH 1 (1210 365) 1 2 (1011 328) 72 (1147 363) 2 1 (798 197) 403 (1480 355) 5dagger

1CGI 2 (382 231) 1 1 (282 225) 2 (382 231) 10dagger 1 (542 272) 279 (750 297) 9

1DFJ 1 (684 276) 4 1 (555 203) 2 (478 233) 6dagger 1 (310 153) 5 (428 213) 6dagger

1E6E None 0 474 (601 332) 134 (1020 425) 0 2 (838 344) 327 (2064 746) 2dagger

1FIN None 0 None None 0 None None 0

1GGI 3 (606 324) 6dagger 25 (683 337) 3 (606 324) 0 1 (1239 377) 281 (1123 329) 2

1GOT None 0 None None 0 None None 0

1IBR 32 (699 278) 0 2 (501 250) 208 (638 285) 1 2 (667 261) 32 (699 278) 3dagger

1OAZ 58 (1847 384) 0 9 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger 16 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger

1PXV 51 (854 403) 0 17 (694 349) 54 (578 339) 1 1 (886 451) 63 (986 457) 2dagger

1T6G 4 (810 175) 1 1 (683 133) 129 (1478 308) 10 1 (961 180) 70 (1351 233) 11dagger

1TGS 15 (269 154) 1 1 (194 143) 15 (269 154) 10 1 (194 143) 15 (269 154) 11dagger

1WQ1 6 (224 142) 1dagger 20 (564 235) 82 (540 217) 1dagger 29 (892 444) 445 (718 295) 0

1ZHI 134 (1344 281) 0 10 (752 273) 311 (843 303) 2 4 (718 348) 311 (843 303) 3dagger

2BUO 1 (938 539) 9dagger 3 (505 391) 32 (487 398) 3 12 (63 461) 203 (83 471)) 2

2KAI 17 (1246 323) 1 1 (194 084) 257 (111 077) 3dagger 1 (218 094) 257 (111 077) 2

3HHR 214 (1161 327) 0 497 (919 551) 420 (917 459) 0 214 (1359 395) 261 (1538 377) 0

wins 6 4 8 7 14 11

Table IV

bull Table IVの見かた

ndash First acceptable

RMSD＜100Aring or IRMSD＜40Aring となった(acceptable)

decoyの中で一番良い順位のものの順位bull FireFiberDockのPatchDockはFirst acceptable decoyが

PatchDock(リファインメント前)では何位だったか

ndash Acceptables

上位20個の中に含まれていたacceptable decoyの個数

ndash 3手法の中でFirst acceptableの順位が一番良かった

ndash dagger 3手法の中でAcceptablesの個数が一番多かった

ndash wins行 と dagger の集計

74

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

bull PatchDock＜FireDock＜FiberDockと性能向上

ndash まぁ割と良くなっているbull First acceptable (wins)6 ＜ 8 ＜ 14

bull Acceptables (wins) 4 ＜ 7 ＜ 11

ndash 主鎖リファインメントがnear-native decoyのランキングを改善できるということを示しているbull 構造上の衝突をなくせるようなときに効果を発揮（低いエネルギー値と良い順位が得られるようになる）

75

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

76

実験3 1T6G

bull 1位の結果はCAPRI基準でmedium accuracy

ndash 2位はhighly accurate (IRMSD 092Aring RMSD 304Aring）(表には書いてない)

bull 結合の際に動くループを特定した

ndash 矢印部分のループが開いている

ndash 他の部位はほとんど動いていない

Figure 8 1T6G

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

77

実験3 1BTH

bull 1BTHの結果について(FiberDock)

ndash 403位 RMSD 1480Aring IRMSD 355Aring を釣り上げた

ndash RMSD 798Aring IRMSD 197Aringに改善しエネルギー値1位

ndash FireDockでは悪化していた（RMSD 1890Aring IRMSD 464Aring）

bull FiberDockはRの主鎖構造をほとんど変えなかったが微妙には動いていた（RMSD 015Aring）

ndash この微動が衝突を解決している

ndash 相互作用部位にdecoyが集中するのを可能にしてるのかも

78

Figure 9 1BTH

Refinement by FireDock Refinement by FiberDock

緑色bound(R)

灰色bound(L)

青色PatchDock

橙色FireDock

赤色FiberDock

実験3 1BTH

Discussion and Conclusions

79

bull ドッキング予測は2つのステージに分かれる

ndash剛体ドッキングステージ

bull near-nativeを出せても衝突があったりする

bull decoyのランキングで上位にこない

ndash フレキシブルリファインメントステージ

bull 衝突を解決してリランキング

bull とても重要なステージ

80

タンパク質ドッキング

bull FiberDockを提案したndash フレキシブルリファインメントのための手法

ndash 側鎖と主鎖の両方を対象

ndash vdW力に基づいた基準振動解析によるモデリング

ndash RMSDとエネルギー値（ランキング）両方を改善

ndash エネルギーファネルの形状も改善

bull 主鎖のフレキシビリティの重要性ndash 立体構造がなくモデリングされた場合においても重要

ndash 主鎖リファインメントでモデルの丌正確性に対処できるかもしれない

ndash 抗原抗体複合体予測にもいけるかもbull 今回は1例のみ(1GGI)

bull CDR Loopがあると難しいがうまくいった

bull 抗原抗体複合体におけるFiberDockの性能評価を計画中81

まとめ

bull 基準振動モード選択基準の改良

ndash vdWだけでなく他にも取り入れるbull attrVdW

bull クーロン力

bull 水素結合

bull 主鎖のリファインメントをRとLで同時に行うようにする

ndash RとLのモードの中から関連しているモードを選択して使う

82

Future work

bull リファインメント前の初期構造生成がうまくいかない場合の対応

ndash 剛体ドッキング前にフレキシビリティの評価をしたい

ndash Hinge bending motion（蝶番型モーション）

bull Hinge bending motionはnear-native decoyを生成するのを妨げる大きな動きの1つ

bull Hinge plot法によって最小周波数モード2つで解析できる

bull FrexDockという手法とFiberDockを組み合わせてもいけるかも

83

Future work

[52] Emekli U Schneidman-Duhovny D Wolfson HJ Nussinov R Haliloglu T HingeProt

automated prediction of hinges in protein structures Proteins 2008 70 1219ndash1227

[53] Schneidman-Duhovny D Nussinov R Wolfson HJ Automatic prediction of protein

interactions with large scale motion Proteins2007 69 764ndash773

bull 主鎖のフレキシビリティが予測できる場合

ndash アンサンブル(cross)ドッキングとリファインメントの組み合わせbull Conformational selectionとinfuced-fitの両方をモデル化

ndash near-native decoyの評価がより難しくなるbull より正確なエネルギー関数が必要

bull 最小エネルギーの周辺でのエネルギーファネルを探索するべき

84

Future work

[14] Chaudhury S Gray JJ Conformer selection and induced fit in flexible backbone

proteinndashprotein docking using computational and NMR ensembles J Mol

Biol 2008 381 1068ndash1087

Generating many decoys

Selecting near-native decoys by cluster analysis (IFP)

Refinement

near-native

decoy

内古閑伸之広川貴次秋山泰相互作用プロファイルによるタンパク質複合体予測のポストドッキング解析第38回構造活性相関シンポジウム 2010

bull 分子に運動方程式を適用し分子の挙動を直接求める数値解析的手法

ndash 系全体の自由度の数だけ運動方程式を解く

ndash 解析的には解けないため時間stepごとに数値的に解くbull 位置と速度を更新していく

bull 古典MDと量子MDに大別される

ndash 古典MD

bull 原子がバネまたは棒でつながったものとみなす

ndash 量子MD

bull 分子は原子核のまわりを電子雲が取り巻いているとみなす

19

分子動力学法(MD)

bull この論文では剛体ドッキングのdecoyに対するエネルギー最小化の意

ndash FTDockによるdecoy 65000個に対してMD

20

エネルギー最小化

[20] Krol M Tournier AL Bates PA Flexible relaxation of rigid-body

docking solutions Proteins 2007 68 159ndash169

Position

En

erg

y

bull 多次元空間探索における一般的な手法

bull 計算ステップ

1 初期構造X0

2 X0の近傍の新しい構造Xを生成

3 それぞれのエネルギーE(X0) E(X)を計算

bull E(X)＜E(X0) rarr 新しい構造Xを採用

bull E(X)≧E(X0) rarr 確率Pで新しい構造Xを採用

4 諸々の物理量の計算

5 Step 2 に戻る21

モンテカルロ法

(メトロポリス基準)T 温度パラメータ

22

モンテカルロ法

[22] Wang C Bradley P Baker D Proteinndashprotein docking with backbone flexibility

J Mol Biol 2007 373 505ndash515 (RosettaDock)

Rosetta Monte Carlo Minimization Step

bull 各原子運動を調和振動子の和で近似する

ndash 生体分子を構造物とみなしその振動モードを工学的に解析して動特性を知る

ndash 基本的には局所的エネルギー最小構造の周りでのポテンシャル振動によって導かれる（後述）

23

基準振動解析

bull 関連研究

ndash near-native decoyを5~10の低周波基準振動モードでminimization Protein(u)-DNA(b)Ligand(b)に適用

ndash 5つの低周波基準振動モードによるリファインメント rigidに比べてnative構造に近いdecoyのrankとRMSD向上

ndash unboundからboundへの構造変化を表すにはいくつのモードが必要か評価bull 20の低周波モードでのRMSD向上は最大50に留まる

bull unboundタンパク質が他の分子と相互作用を起こすときは高周波基準振動モードに相当する動きが起こると考え低周波だけでなく高周波も考慮すべきと結論

24

基準振動解析

[24]Lindahl E Delarue M Refinement of docked proteinndashligand and proteinndashDNA structures using

low frequency normal mode amplitude optimization Nucleic Acids Res 2005 33 4496ndash4506

[25] May A Zacharias M Energy minimization in low-frequency normal modes to efficiently allow

for global flexibility during systematic proteinndashprotein docking Proteins 2008 70 794ndash809

[31] Petrone P Pande VS Can conformational change be described by only a few normal

modes Biophys J 2006 90 1583ndash1593

bull 関連研究(続き)

ndash cAPKキナーゼの結合ポケットにあるループのモデリングに高周波モードを使用

25

基準振動解析

[33] Cavasotto CN Kovacs JA Abagyan RA Representing receptor flexibility in ligand docking

through relevant normal modes J Am Chem Soc 2005 127 9632ndash9640

Methods

26

1 前処理bull Rの基準振動解析

2 各ドッキング候補構造に対してa 側鎖最適化

準ニュートン法による最小化を利用

b NMAによる主鎖の改良① LのRに対するvdW力の計算

② 相関が高い基準振動モード10個を選択しこれらのモードでRの主鎖構造の最小化

③ Rigid-body MC最小化(10 iterations)

④ スコアが良ければ構造を更新rarr①へvdWエネルギーが閾値以下か結果が5回更新されなかったら終了

c Rigid-body MC最小化(50 iterations)準ニュートン法による最小化を利用

3 エネルギー関数によるランキング 27

方法 (赤字はFiberDockのオリジナル)

Figure 1

bull ヘッセ行列

ndash ポテンシャルエネルギー

ndash 原子数

ndash (局所的エネルギー最小構造における)原子 の位置

bull 質量行列

28

Normal Mode Analysis

bull 質量加重座標に変換

bull の固有値問題を解く

ndash基準振動モード固有ベクトル

ndash振動周波数固有値の平方根

29

Normal Mode Analysis

bull 異方性ネットワークモデル(Anisotropic Network Model)

ndash一般的に用いられている(バネ)モデルbull [27] Hinsen K Analysis of domain motions by approximate normal mode

calculations Proteins 1998 33 417ndash429

bull 原子 の位置

bull 平衡状態における原子 の位置

bull カットオフ距離（10Aring）

30

Normal Mode Analysis

31

Normal Mode Analysis

bull カットオフ距離（3Aring）

bull 3Aringより遠い原子間では影響が薄れるようになっている

1 2 1 2 1 2 1 2

22 2 2 2

1 1 2 2 1 1 2 2 1 3 2

1 1 1 1 2 2 1

1 1

2 2 2 2 1 3 2

2 2

11

2 2

1 1 1 1 1

2 2 2 2 2

d0

d

d0

d

0

0

L x x x x K x x U x x

m x m x k x k x x k x

L Lm x k x k x x

t x x

L Lm x k x x k x

t x x

xm

m x

11 2 2

2 2 3 2

0

0

xk k k

k k k x

参考 2自由度系

bull 2自由度バネ質点系の運動方程式

1x

2x

2k

m

1k

m

3k

M x K x32

bull 多自由度系の運動方程式

ndash質量行列MRnn 剛性行列 KRnn

変位ベクトル xRn を用いて

ndash以下の変形を利用

ndash定数係数ODEの解を代入

0 Mx Kx

参考 多自由度系

2

0 0

tt e

x v

x Kx K v

固有値－λ2 固有ベクトルv

固有値問題

j としたときのωを固有角周波数という

1 1 12 2 2　

x M x K M KM

0 x Kx

33

bull Repulsive van-der-Waals力(repVdW)との相関が大きい基準振動モードを用いる

ndash 完全なvdWよりrepVdWの方が結果が良かった

ndash 衝突を解決する方向の主鎖運動を表現するモードを選べる

bull vdW力（6-12 L-Jポテンシャルを微分）（論文の方はBのところが誤植疑惑）

ndash 原子

ndash 原子 と原子 の距離

ndash 原子 と原子 の半径の和（平衡原子間距離）34

Correlation measurement

が小さくなって値が発散するのを防ぐために で打ち切る

bull vdW力の元のL-Jポテンシャル

35

Correlation measurement

[35] Gray JJ Moughon S Schueler-Furman O Kuhlman B Rohl CA Baker D Protein-protein docking with simultaneous

optimization of rigid-body displacement and side-chain conformations J Mol Biol 2003 331 281ndash299

bull 微分

bull 各Cα原子にrepVdW力のベクトルの和を割り当てる

36

Correlation Measurement

bull 力 と基準振動モード の相関

ndash レセプターのCα原子数

ndash

ndash

ndash 各Cα原子の変位ベクトルの集合

ndash i番目の基準振動モードの周波数

ndash 力とモードのベクトルの方向が一致rarr相関が強い

ndash 低周波モードを重要視 37

Correlation Measurement

bull 主鎖リファインメントステップでの最小化

ndash 16の自由度による

bull 相関が高かった10個の基準振動モード

bull 6の剛体自由度（6つの周波数0モードとして表される）

ndash attrVdWエネルギーの重み（ ）

ndash スケーリング係数（ ）

ndash 基準振動モードの数

ndash モード i の振幅38

Minimization According to Normal Modes

bull 最適な振幅値の決定

ndash BFGS準ニュートン法を用いた

ndashエネルギー勾配

ndash

ndash vdW力の計算ではattrVdWに係数Kをかけている

ndash構造最小化ステップの最後に最適化された振幅による基準振動をタンパク質に適用 39

Minimization According to Normal Modes

bull 純粋な方法

ndash基準振動モードの変位ベクトルを加える

ndash よく構造が歪む

ndash結合長と結合角は維持したい即ち主鎖二面角(φψ)の変化のみを許容して適用したい

bull CCDアルゴリズムを適用

ndash逆運動学に基づくロボティクスのアルゴリズム

40

Applying a Normal Mode on a Protein

[41] Dunbrack RLJrCanutescu AA Cyclic coordinate descent a robotics

algorithm for protein loop closure Protein Sci 2003 12963ndash972

bull CCDアルゴリズム

ndash Cα原子に変位ベクトルを加算rarr

ndash最小変位原子Cαjから両方向に主鎖二面角を決定

bull

bull 二面角 の式

ndash 着目しているCαから3つ以内にいるCα

ndash それぞれ変位ベクトルを加算したCα

41

Applying a Normal Mode on a Protein

二面角だけを動かして基準振動による変化位置にできるだけ近くなるようにする

bull 主鎖リファインメントの最後

ndash現在得られている構造のスコアを計算

bull スコアが良ければ構造を更新して戻る

bull vdWエネルギーが閾値以下か結果が5回更新されなかったら終了

42

The Scoring Function of the Backbone

Refinement Stage

bull near-native構造を特定するためのエネルギー計算

bull FireDockのエネルギー計算と同一

ndash 脱溶媒和自由エネルギー（Atomic Contact Energy）

ndash vdW相互作用

ndash 静電的相互作用

ndash 水素結合ジスルフィド結合

ndash π-πスタッキングなど

bull 以下のdeformation energryを加えた

43

Ranking According to an Approximation of

the Energy Function

RMSD

bull RMSDRoot Mean Square Deviation

ndash 2つの構造間の対応する原子の距離の二乗平均根(RMS)

44httpis-educationnaistjpDataSyllabus2007TeachingMaterialinfo-0048_1192617014pdf より引用

bull 本研究では3つのRMSDの値を用いた

ndash LRMSD(Ligand RMSD) (CAPRI規準)

decoyのRとnative複合体構造のRをフィットさせたときのdecoyのLとnativeのLとのCα原子に対するRMSD

ndash IRMSD(Interface RMSD) (CAPRI規準)

decoyとnativeの相互作用面をフィットさせたときの相互作用面にいるCα同士のRMSDnative複合体において10Aring以内に他方のタンパク質の原子を含む残基

ndash Rec-IRMSDRのdecoyとbound構造の相互作用面をフィットさせたときのRの相互作用面にいるCα同士のRMSD

45

RMSD calculations

(superimpose)

46

CAPRI規準

RANK LRMSD[Aring] IRMSD[Aring]

High ≦10 ≦10

Medium 10＜x≦50 10＜x≦20

Acceptable 50＜x≦100 20＜x≦40

Incorrect 100＜x 40＜x

Criteria for Ranking the CAPRI Predictions

[42] Mendez RLeplae RDe Maria LWodak SJ Assessment of blind predictions of protein-

protein interactions current status of docking methods Proteins 2003 52 51ndash67

or

47

Test Cases Table I

NoComplex

ID

Unbound

R

Unbound

LComplex description

Rec-

IRMSD

Motion

type

1 1A0O 1CHN 1FWP CheY-binding domain of CheA in complex with CheY 212 Closing

2 1ACB 2CGA 1EGL Bovine alpha-chymotrypsin-Eglin C complex 258 Other

3 1AY7 1RGH 1A19 Ribonuclease Sa complex with Barstar 059 Opening

4 1BTH 2HNT 6PTI Thrombin complexed with bovine pancreatic trypsin inhibitor 131 Other

5 1CGI 2CGA 1HPT Bovine chymotrypsinogen A and pancreatic secretory trypsin inhibitor 226 Other

6 1DFJ 2BNH 7RSA Ribonuclease inhibitor complexed with ribonuclease A 118 Opening

7 1E6E 1E1N 1CJE Adrenodoxin reductase-adrenodoxin complex 062 Other

8 1FIN 1HCL 1VIN CyclinA-CDK2 complex 608 Opening

9 1GGI 1GGC mdash HIV-1 neutralizing antibody in complex with its V3 loop peptide antigen 167 Opening

10 1GOT 1TAG 1TBG Heterotrimeric G protein 372 Opening

11 1IBR 1F59 1F59 Complex of Ran with Importin beta 262 Opening

12 1OAZ 1OAQ mdash Immunoglobulin E complexed with a Thioredoxin 1 107 Other

13 1PXV 1X9Y 1NYC StaphostatinndashStaphopain complex 348 Other

14 1T6G 1UKR 1T6E Complex of endo-14-beta-xylanase I and xylanase inhibitor 087 Opening

15 1TGS 2PTN 1HPT Complex of trypsinogen and pancreatic secretory trypsin inhibitor 154 Closing

16 1WQ1 6Q21 6Q21 Ras-RasGAP complex 093 Other

17 1ZHI 1M4Z 1Z1A Complex of Orc1 and Sir1 interacting domains 074 Closing

18 2BUO 1A43 mdash HIV-1 capsid C-terminal domain with an inhibitor of particle assembly 415 Opening

19 2KAI 2PKA 6PTI Complex of porcine kallikrein A and the bovine pancreatic trypsin inhibitor 072 Other

20 3HHR 1HGU mdash Complex of a human growth hormone and extracellular domain of its receptor 262 Opening

bull 表の意味

ndash Rec-IRMSDRのboundとunbound間での相互作用面にいるCαのRMSD

ndash Motion type

bull Opening (9例)

unboundのRが結合部位を妨げているもの

bull Closing (3例)

結合すると相互作用領域を増やすように動くもの

bull Other (8例)

相互作用領域の一部がOpeningで一部がClosing

ndash unbound Lがあるものはunbound-unbound

48

Test Cases

Results

49

bull FireDockと比較

ndash FiberDockとの違いはNMAによる主鎖改良部分

bull 3つの実験

1 結合位置に置いたunbound構造をリファインメント

2 500個のランダム生成されたnear-native

リガンド構造に対してrefine

3 PatchDockで生成された結果のリランキング

50

実験方法

51

実験1 unbound構造のリファインメント

Table II Refinement of the Unbound Receptor and Unbound Ligand in Their Native Binding Orientation

Complex IDFireDock (rigid backbone) FiberDock (flexible backbone)

IRMSD recIRMSD Energy IRMSD recIRMSD Energy1 1A0O 244 212 minus1481 244 212 minus1481

2 1ACB 258 258 minus4623 257 254 minus3866

3 1AY7 130 059 minus4053 130 059 minus4053

4 1BTH 116 131 minus4215 116 131 minus4215

5 1CGI 208 226 minus5261 208 226 minus5261

6 1DFJ 141 118 minus3654 112 111 minus3002

7 1E6E 121 062 minus5524 121 062 minus5524

8 1FIN 517 608 81384 606 616 030

9 1GGI 268 167 11189 195 126 minus5179

10 1GOT 302 372 10725 468 378 minus554

11 1IBR 278 262 33593 263 256 minus1732

12 1OAZ 100 107 435 100 107 435

13 1PXV 354 348 1155 342 331 minus3418

14 1T6G 099 087 minus1039 088 066 minus4116

15 1TGS 157 154 minus4328 157 154 minus4328

16 1WQ1 150 093 250 150 093 250

17 1ZHI 124 074 440 124 074 440

18 2BUO 392 415 minus1105 405 430 minus3271

19 2KAI 074 072 minus6077 074 072 minus6077

20 3HHR 246 262 62207 198 256 minus99

これら4つのケースはLigandにunbound構造がなかったもの代わりにbound構造を用いている

bull エネルギー値

ndash多くの例でFiberDockの方が低エネルギー構造

ndash 8 9 10 11 20はFireDockだと全然だめ

bull Motion type Opening

bull リガンドと結合するときにレセプターの結合部位が開かれる

bull FiberDockが開口運動をうまくモデル化できている

bull RMSD値

ndash 7例でRMSD値改善

bull 9 14はrecIRMSDが25改善

ndash 8 10 18はRMSD値が悪化

ndash残りの10例は変化なし52

実験1 エネルギー値とRMSD値

bull PDB ID 1GGI(9)ndash HIV-1 neutralizing antibody in complex

with its V3 loop peptide antigen

ndash レセプター

bull 赤色FiberDock

bull 緑色bound

bull 青色unbound

ndash リガンド

bull 灰色bound

ndash結合するところのリファインメントがうまくいっている（矢印部分）

53

実験1 1GGI

Figure 2

54

実験1 1GGI

bull 1GGIのNormal Mode

bull 低周波と高周波が混在

ndash 番目の基準振動(小さいほど低周波振動)

ndash 16番目の基準振動の振幅が最も大きい(ｰ792)

55

実験1 1GGI

Flexible loop領域 220-305番残基Lowest freq

Higher freq

Figure 3

bull 低周波数モードが全体の振動を高周波数モードはループ構造などの局所的な振動を表している

ndash 29番残基の周辺のピークはunboundの欠損領域のせい

56

実験1 1GGI

bull CAPRI 3rd Assessment Meeting

ndash ドッキングの課題はdecoyのランク付けとfalse-positiveをふるい落とすこと

ndash最終的なランキングはエネルギー値による

ndashせっかく低いRMSD値を持っていてもエネルギー値が高かったら抽出できない

rarrリファインメントによってエネルギー値が改善されることは素晴らしい

57

実験1 1GGI

[49] Janin JWodak S The third CAPRI assessment meeting Toronto Canada

April 20ndash21 2007 Structure 2007 15 755ndash759

bull nativeの結合サイトにLを置いてリファインメント

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndash 500構造をつくってリファインメント

ndash good solution

エネルギー値が負でIRMSDが4Aring以下

58

実験2

(Local Docking)

59

実験2 FireDockとの比較

17例で精度向上（ ）8例は40以上の向上1FIN（一番左）は1個も見つからず（recIRMSD=608Aring）

Figure 4

bull リファインメントが正しかった例

ndash 重要な主鎖矢印

ndash 衝突がうまく回避できている

60

実験2 FireDockとの比較

18 2BUO

11 1IBR

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5

61

実験2 1IBR

bull 1IBRでの基準振動

62Figure 6

実験2 1IBR

bull 低周波数モードは全体高周波数モードはループ構造の振動を表している(D)

bull 4つの大きな距離のピーク(ABCD)について

ndash最大のピークC(残基番号288~316)は相互作用面と反対側なので重要ではない

ndash最も重要なピークはDでありFiberDockの主鎖リファインメント( )によって実現した

63

実験2 1IBR

bull R(unbound)とL(bound)は衝突

ndash bound構造は開いている

bull FiberDockでうまく開いた

bull ついでにLのヘリックスも移動した

rarr主鎖のリファインメントがないと低エネルギー構造にならない

64

実験2 2BUO(Lはbound)

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5(a) 2BUO

bull Local Docking

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndashエネルギーtop10構造の中の最も良いIRMSDを比較

bull ΔIRMSD gt 02Aring 良くなった

bull -02Aring lt ΔIRMSD lt 02Aring 変わらず

bull ΔIRMSD lt -02Aring 悪くなった

65

実験2 RosettaDockとの比較

ΔIRMSD = IRMSDFiberDock - IRMSDRosettaDock

66

Complex IDBest IRMSD in top 10

FiberDock RosettaDock30 ΔIRMSD

1 1A0O 180 311 -131

2 1ACB 221 249 -028

3 1AY7dagger 089 072 017

4 1BTH 124 124 000

5 1CGI 200 204 -004

6 1DFJdagger 111 580 -469

7 1E6E 063 171 -108

8 1FINdagger 590 593 -003

9 1GGIdagger 170 258 -188

10 1GOTdagger 259 389 -130

11 1IBRdagger 198 901 -703

12 1OAZ 262 155 107

13 1PXV 323 334 -011

14 1T6Gdagger 077 234 -157

15 1TGS 138 131 007

16 1WQ1 141 506 -365

17 1ZHI 112 090 022

18 2BUOdagger 362 424 -062

19 2KAI 075 067 008

20 3HHRdagger 189 430 -241

Table III Local Docking Results of FiberDock and RosettaDock

daggerReceptorの結合部位が閉じているもの(Opening) ΔIRMSDlt-02Aring

実験2 RosettaDockとの比較

bull 11例でIRMSDが向上(ΔIRMSDlt-02Aring)

ndash Motion type Openingが多数

ndash 2例は悪化7例は変わらず(ΔIRMSDplusmn02Aring以内)

ndash FiberDockはOpening motionのモデル化がウマい

bull 最近のRosettaDockについて

ndash Wangら[22]が主鎖のフレキシビリティを導入bull MCのステップの最中に主鎖振動のランダマイズ

bull 主鎖柔軟性を完全に表現することを可能にした

ndash FiberDockの人たちの主張bull WangらのRosettaDockは自由度が高いために計算が大変

ndash fold-tree[22]によってあらかじめフレキシブルな領域を定義して実時間内におさえる

bull FiberDockは事前知識いらずでしかも速いndash 当時の最新ver(RosettaDock30)に含まれていないため性能比較していない

67

実験2 RosettaDockとの比較

bull ファネル状エネルギー地形(energy funnels)

ndash near-native構造の評価に有用

bull 500構造のRMSD-Energy plots(Figure 7)

ndash R(unbound)ampL(bound)

ndash 横軸(IRMSD)

ndash 縦軸(Energy score)

bull RosettaとFireFiberのスケールは違う

68

実験2 エネルギー地形

Position

En

erg

y

[51] Schueler-Furman O Wang C Bradley P Misura K

Baker D Progress in modeling of protein structures

and interactions Science 2005 310 638ndash642

69

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1C

GI

1IB

R

70

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1T

6G

2B

UO

bull FireDock vs FiberDock

ndash FiberDockの方がファネルの形が良い

ndash 主鎖リファインメントの効果

bull RosettaDock vs FireDock

ndash FireDockの方が見た目的に良い形bull 似たような方法なのになぜ（両方とも側鎖のリファインメント）

ndash ファネルの形の違いに対する2つの解釈bull RosettaDockが衝突に敏感過ぎるかも

bull 側鎖最適化手法の違いndash FireDock 整数計画法によるロータマー選択

ndash RosettaDock ヒューリスティックMCによる側鎖のrepacking

bull ファネル形状の違いを本当に理解するためにはもっと研究が必要（本研究の範囲外とする）

71

実験2 エネルギー地形

bull (rigid)ドッキング結果のリファインメントとリランキング

ndash各例に対し相互作用残基(lt6Aring)を不える

ndashその結合部位の情報をもとにPatchDockを実行

bull decoyを500個使うが完全なブラインドでのドッキングではnear-native構造が得られない可能性がある

bull リファインメントとリランキング性能評価のために（near-native decoyを作るために）結合部位情報を用いた

bull PatchDockは形状相補性スコアに基づく

ndash PatchDock FireDock FiberDockを比較

bull PatchDockでnear-native decoyを500個生成

bull FireDockとFiberDockでリファインメントリランキング

bull R(unbound) L(bound)を使用 72

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

73

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

ID

PatchDock FireDock FiberDock

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First Acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

1A0O 1 (766 379) 3dagger 7 (634 230) 29 (920 315) 3dagger 16 (525 333) 108 (519 326) 1

1ACB 3 (617 312) 2 3 (824 431) 259 (867 437) 1 2 (684 401) 42 (612 356) 4dagger

1AY7 14 (978 527) 3 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger

1BTH 1 (1210 365) 1 2 (1011 328) 72 (1147 363) 2 1 (798 197) 403 (1480 355) 5dagger

1CGI 2 (382 231) 1 1 (282 225) 2 (382 231) 10dagger 1 (542 272) 279 (750 297) 9

1DFJ 1 (684 276) 4 1 (555 203) 2 (478 233) 6dagger 1 (310 153) 5 (428 213) 6dagger

1E6E None 0 474 (601 332) 134 (1020 425) 0 2 (838 344) 327 (2064 746) 2dagger

1FIN None 0 None None 0 None None 0

1GGI 3 (606 324) 6dagger 25 (683 337) 3 (606 324) 0 1 (1239 377) 281 (1123 329) 2

1GOT None 0 None None 0 None None 0

1IBR 32 (699 278) 0 2 (501 250) 208 (638 285) 1 2 (667 261) 32 (699 278) 3dagger

1OAZ 58 (1847 384) 0 9 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger 16 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger

1PXV 51 (854 403) 0 17 (694 349) 54 (578 339) 1 1 (886 451) 63 (986 457) 2dagger

1T6G 4 (810 175) 1 1 (683 133) 129 (1478 308) 10 1 (961 180) 70 (1351 233) 11dagger

1TGS 15 (269 154) 1 1 (194 143) 15 (269 154) 10 1 (194 143) 15 (269 154) 11dagger

1WQ1 6 (224 142) 1dagger 20 (564 235) 82 (540 217) 1dagger 29 (892 444) 445 (718 295) 0

1ZHI 134 (1344 281) 0 10 (752 273) 311 (843 303) 2 4 (718 348) 311 (843 303) 3dagger

2BUO 1 (938 539) 9dagger 3 (505 391) 32 (487 398) 3 12 (63 461) 203 (83 471)) 2

2KAI 17 (1246 323) 1 1 (194 084) 257 (111 077) 3dagger 1 (218 094) 257 (111 077) 2

3HHR 214 (1161 327) 0 497 (919 551) 420 (917 459) 0 214 (1359 395) 261 (1538 377) 0

wins 6 4 8 7 14 11

Table IV

bull Table IVの見かた

ndash First acceptable

RMSD＜100Aring or IRMSD＜40Aring となった(acceptable)

decoyの中で一番良い順位のものの順位bull FireFiberDockのPatchDockはFirst acceptable decoyが

PatchDock(リファインメント前)では何位だったか

ndash Acceptables

上位20個の中に含まれていたacceptable decoyの個数

ndash 3手法の中でFirst acceptableの順位が一番良かった

ndash dagger 3手法の中でAcceptablesの個数が一番多かった

ndash wins行 と dagger の集計

74

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

bull PatchDock＜FireDock＜FiberDockと性能向上

ndash まぁ割と良くなっているbull First acceptable (wins)6 ＜ 8 ＜ 14

bull Acceptables (wins) 4 ＜ 7 ＜ 11

ndash 主鎖リファインメントがnear-native decoyのランキングを改善できるということを示しているbull 構造上の衝突をなくせるようなときに効果を発揮（低いエネルギー値と良い順位が得られるようになる）

75

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

76

実験3 1T6G

bull 1位の結果はCAPRI基準でmedium accuracy

ndash 2位はhighly accurate (IRMSD 092Aring RMSD 304Aring）(表には書いてない)

bull 結合の際に動くループを特定した

ndash 矢印部分のループが開いている

ndash 他の部位はほとんど動いていない

Figure 8 1T6G

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

77

実験3 1BTH

bull 1BTHの結果について(FiberDock)

ndash 403位 RMSD 1480Aring IRMSD 355Aring を釣り上げた

ndash RMSD 798Aring IRMSD 197Aringに改善しエネルギー値1位

ndash FireDockでは悪化していた（RMSD 1890Aring IRMSD 464Aring）

bull FiberDockはRの主鎖構造をほとんど変えなかったが微妙には動いていた（RMSD 015Aring）

ndash この微動が衝突を解決している

ndash 相互作用部位にdecoyが集中するのを可能にしてるのかも

78

Figure 9 1BTH

Refinement by FireDock Refinement by FiberDock

緑色bound(R)

灰色bound(L)

青色PatchDock

橙色FireDock

赤色FiberDock

実験3 1BTH

Discussion and Conclusions

79

bull ドッキング予測は2つのステージに分かれる

ndash剛体ドッキングステージ

bull near-nativeを出せても衝突があったりする

bull decoyのランキングで上位にこない

ndash フレキシブルリファインメントステージ

bull 衝突を解決してリランキング

bull とても重要なステージ

80

タンパク質ドッキング

bull FiberDockを提案したndash フレキシブルリファインメントのための手法

ndash 側鎖と主鎖の両方を対象

ndash vdW力に基づいた基準振動解析によるモデリング

ndash RMSDとエネルギー値（ランキング）両方を改善

ndash エネルギーファネルの形状も改善

bull 主鎖のフレキシビリティの重要性ndash 立体構造がなくモデリングされた場合においても重要

ndash 主鎖リファインメントでモデルの丌正確性に対処できるかもしれない

ndash 抗原抗体複合体予測にもいけるかもbull 今回は1例のみ(1GGI)

bull CDR Loopがあると難しいがうまくいった

bull 抗原抗体複合体におけるFiberDockの性能評価を計画中81

まとめ

bull 基準振動モード選択基準の改良

ndash vdWだけでなく他にも取り入れるbull attrVdW

bull クーロン力

bull 水素結合

bull 主鎖のリファインメントをRとLで同時に行うようにする

ndash RとLのモードの中から関連しているモードを選択して使う

82

Future work

bull リファインメント前の初期構造生成がうまくいかない場合の対応

ndash 剛体ドッキング前にフレキシビリティの評価をしたい

ndash Hinge bending motion（蝶番型モーション）

bull Hinge bending motionはnear-native decoyを生成するのを妨げる大きな動きの1つ

bull Hinge plot法によって最小周波数モード2つで解析できる

bull FrexDockという手法とFiberDockを組み合わせてもいけるかも

83

Future work

[52] Emekli U Schneidman-Duhovny D Wolfson HJ Nussinov R Haliloglu T HingeProt

automated prediction of hinges in protein structures Proteins 2008 70 1219ndash1227

[53] Schneidman-Duhovny D Nussinov R Wolfson HJ Automatic prediction of protein

interactions with large scale motion Proteins2007 69 764ndash773

bull 主鎖のフレキシビリティが予測できる場合

ndash アンサンブル(cross)ドッキングとリファインメントの組み合わせbull Conformational selectionとinfuced-fitの両方をモデル化

ndash near-native decoyの評価がより難しくなるbull より正確なエネルギー関数が必要

bull 最小エネルギーの周辺でのエネルギーファネルを探索するべき

84

Future work

[14] Chaudhury S Gray JJ Conformer selection and induced fit in flexible backbone

proteinndashprotein docking using computational and NMR ensembles J Mol

Biol 2008 381 1068ndash1087

Generating many decoys

Selecting near-native decoys by cluster analysis (IFP)

Refinement

near-native

decoy

内古閑伸之広川貴次秋山泰相互作用プロファイルによるタンパク質複合体予測のポストドッキング解析第38回構造活性相関シンポジウム 2010

bull この論文では剛体ドッキングのdecoyに対するエネルギー最小化の意

ndash FTDockによるdecoy 65000個に対してMD

20

エネルギー最小化

[20] Krol M Tournier AL Bates PA Flexible relaxation of rigid-body

docking solutions Proteins 2007 68 159ndash169

Position

En

erg

y

bull 多次元空間探索における一般的な手法

bull 計算ステップ

1 初期構造X0

2 X0の近傍の新しい構造Xを生成

3 それぞれのエネルギーE(X0) E(X)を計算

bull E(X)＜E(X0) rarr 新しい構造Xを採用

bull E(X)≧E(X0) rarr 確率Pで新しい構造Xを採用

4 諸々の物理量の計算

5 Step 2 に戻る21

モンテカルロ法

(メトロポリス基準)T 温度パラメータ

22

モンテカルロ法

[22] Wang C Bradley P Baker D Proteinndashprotein docking with backbone flexibility

J Mol Biol 2007 373 505ndash515 (RosettaDock)

Rosetta Monte Carlo Minimization Step

bull 各原子運動を調和振動子の和で近似する

ndash 生体分子を構造物とみなしその振動モードを工学的に解析して動特性を知る

ndash 基本的には局所的エネルギー最小構造の周りでのポテンシャル振動によって導かれる（後述）

23

基準振動解析

bull 関連研究

ndash near-native decoyを5~10の低周波基準振動モードでminimization Protein(u)-DNA(b)Ligand(b)に適用

ndash 5つの低周波基準振動モードによるリファインメント rigidに比べてnative構造に近いdecoyのrankとRMSD向上

ndash unboundからboundへの構造変化を表すにはいくつのモードが必要か評価bull 20の低周波モードでのRMSD向上は最大50に留まる

bull unboundタンパク質が他の分子と相互作用を起こすときは高周波基準振動モードに相当する動きが起こると考え低周波だけでなく高周波も考慮すべきと結論

24

基準振動解析

[24]Lindahl E Delarue M Refinement of docked proteinndashligand and proteinndashDNA structures using

low frequency normal mode amplitude optimization Nucleic Acids Res 2005 33 4496ndash4506

[25] May A Zacharias M Energy minimization in low-frequency normal modes to efficiently allow

for global flexibility during systematic proteinndashprotein docking Proteins 2008 70 794ndash809

[31] Petrone P Pande VS Can conformational change be described by only a few normal

modes Biophys J 2006 90 1583ndash1593

bull 関連研究(続き)

ndash cAPKキナーゼの結合ポケットにあるループのモデリングに高周波モードを使用

25

基準振動解析

[33] Cavasotto CN Kovacs JA Abagyan RA Representing receptor flexibility in ligand docking

through relevant normal modes J Am Chem Soc 2005 127 9632ndash9640

Methods

26

1 前処理bull Rの基準振動解析

2 各ドッキング候補構造に対してa 側鎖最適化

準ニュートン法による最小化を利用

b NMAによる主鎖の改良① LのRに対するvdW力の計算

② 相関が高い基準振動モード10個を選択しこれらのモードでRの主鎖構造の最小化

③ Rigid-body MC最小化(10 iterations)

④ スコアが良ければ構造を更新rarr①へvdWエネルギーが閾値以下か結果が5回更新されなかったら終了

c Rigid-body MC最小化(50 iterations)準ニュートン法による最小化を利用

3 エネルギー関数によるランキング 27

方法 (赤字はFiberDockのオリジナル)

Figure 1

bull ヘッセ行列

ndash ポテンシャルエネルギー

ndash 原子数

ndash (局所的エネルギー最小構造における)原子 の位置

bull 質量行列

28

Normal Mode Analysis

bull 質量加重座標に変換

bull の固有値問題を解く

ndash基準振動モード固有ベクトル

ndash振動周波数固有値の平方根

29

Normal Mode Analysis

bull 異方性ネットワークモデル(Anisotropic Network Model)

ndash一般的に用いられている(バネ)モデルbull [27] Hinsen K Analysis of domain motions by approximate normal mode

calculations Proteins 1998 33 417ndash429

bull 原子 の位置

bull 平衡状態における原子 の位置

bull カットオフ距離（10Aring）

30

Normal Mode Analysis

31

Normal Mode Analysis

bull カットオフ距離（3Aring）

bull 3Aringより遠い原子間では影響が薄れるようになっている

1 2 1 2 1 2 1 2

22 2 2 2

1 1 2 2 1 1 2 2 1 3 2

1 1 1 1 2 2 1

1 1

2 2 2 2 1 3 2

2 2

11

2 2

1 1 1 1 1

2 2 2 2 2

d0

d

d0

d

0

0

L x x x x K x x U x x

m x m x k x k x x k x

L Lm x k x k x x

t x x

L Lm x k x x k x

t x x

xm

m x

11 2 2

2 2 3 2

0

0

xk k k

k k k x

参考 2自由度系

bull 2自由度バネ質点系の運動方程式

1x

2x

2k

m

1k

m

3k

M x K x32

bull 多自由度系の運動方程式

ndash質量行列MRnn 剛性行列 KRnn

変位ベクトル xRn を用いて

ndash以下の変形を利用

ndash定数係数ODEの解を代入

0 Mx Kx

参考 多自由度系

2

0 0

tt e

x v

x Kx K v

固有値－λ2 固有ベクトルv

固有値問題

j としたときのωを固有角周波数という

1 1 12 2 2　

x M x K M KM

0 x Kx

33

bull Repulsive van-der-Waals力(repVdW)との相関が大きい基準振動モードを用いる

ndash 完全なvdWよりrepVdWの方が結果が良かった

ndash 衝突を解決する方向の主鎖運動を表現するモードを選べる

bull vdW力（6-12 L-Jポテンシャルを微分）（論文の方はBのところが誤植疑惑）

ndash 原子

ndash 原子 と原子 の距離

ndash 原子 と原子 の半径の和（平衡原子間距離）34

Correlation measurement

が小さくなって値が発散するのを防ぐために で打ち切る

bull vdW力の元のL-Jポテンシャル

35

Correlation measurement

[35] Gray JJ Moughon S Schueler-Furman O Kuhlman B Rohl CA Baker D Protein-protein docking with simultaneous

optimization of rigid-body displacement and side-chain conformations J Mol Biol 2003 331 281ndash299

bull 微分

bull 各Cα原子にrepVdW力のベクトルの和を割り当てる

36

Correlation Measurement

bull 力 と基準振動モード の相関

ndash レセプターのCα原子数

ndash

ndash

ndash 各Cα原子の変位ベクトルの集合

ndash i番目の基準振動モードの周波数

ndash 力とモードのベクトルの方向が一致rarr相関が強い

ndash 低周波モードを重要視 37

Correlation Measurement

bull 主鎖リファインメントステップでの最小化

ndash 16の自由度による

bull 相関が高かった10個の基準振動モード

bull 6の剛体自由度（6つの周波数0モードとして表される）

ndash attrVdWエネルギーの重み（ ）

ndash スケーリング係数（ ）

ndash 基準振動モードの数

ndash モード i の振幅38

Minimization According to Normal Modes

bull 最適な振幅値の決定

ndash BFGS準ニュートン法を用いた

ndashエネルギー勾配

ndash

ndash vdW力の計算ではattrVdWに係数Kをかけている

ndash構造最小化ステップの最後に最適化された振幅による基準振動をタンパク質に適用 39

Minimization According to Normal Modes

bull 純粋な方法

ndash基準振動モードの変位ベクトルを加える

ndash よく構造が歪む

ndash結合長と結合角は維持したい即ち主鎖二面角(φψ)の変化のみを許容して適用したい

bull CCDアルゴリズムを適用

ndash逆運動学に基づくロボティクスのアルゴリズム

40

Applying a Normal Mode on a Protein

[41] Dunbrack RLJrCanutescu AA Cyclic coordinate descent a robotics

algorithm for protein loop closure Protein Sci 2003 12963ndash972

bull CCDアルゴリズム

ndash Cα原子に変位ベクトルを加算rarr

ndash最小変位原子Cαjから両方向に主鎖二面角を決定

bull

bull 二面角 の式

ndash 着目しているCαから3つ以内にいるCα

ndash それぞれ変位ベクトルを加算したCα

41

Applying a Normal Mode on a Protein

二面角だけを動かして基準振動による変化位置にできるだけ近くなるようにする

bull 主鎖リファインメントの最後

ndash現在得られている構造のスコアを計算

bull スコアが良ければ構造を更新して戻る

bull vdWエネルギーが閾値以下か結果が5回更新されなかったら終了

42

The Scoring Function of the Backbone

Refinement Stage

bull near-native構造を特定するためのエネルギー計算

bull FireDockのエネルギー計算と同一

ndash 脱溶媒和自由エネルギー（Atomic Contact Energy）

ndash vdW相互作用

ndash 静電的相互作用

ndash 水素結合ジスルフィド結合

ndash π-πスタッキングなど

bull 以下のdeformation energryを加えた

43

Ranking According to an Approximation of

the Energy Function

RMSD

bull RMSDRoot Mean Square Deviation

ndash 2つの構造間の対応する原子の距離の二乗平均根(RMS)

44httpis-educationnaistjpDataSyllabus2007TeachingMaterialinfo-0048_1192617014pdf より引用

bull 本研究では3つのRMSDの値を用いた

ndash LRMSD(Ligand RMSD) (CAPRI規準)

decoyのRとnative複合体構造のRをフィットさせたときのdecoyのLとnativeのLとのCα原子に対するRMSD

ndash IRMSD(Interface RMSD) (CAPRI規準)

decoyとnativeの相互作用面をフィットさせたときの相互作用面にいるCα同士のRMSDnative複合体において10Aring以内に他方のタンパク質の原子を含む残基

ndash Rec-IRMSDRのdecoyとbound構造の相互作用面をフィットさせたときのRの相互作用面にいるCα同士のRMSD

45

RMSD calculations

(superimpose)

46

CAPRI規準

RANK LRMSD[Aring] IRMSD[Aring]

High ≦10 ≦10

Medium 10＜x≦50 10＜x≦20

Acceptable 50＜x≦100 20＜x≦40

Incorrect 100＜x 40＜x

Criteria for Ranking the CAPRI Predictions

[42] Mendez RLeplae RDe Maria LWodak SJ Assessment of blind predictions of protein-

protein interactions current status of docking methods Proteins 2003 52 51ndash67

or

47

Test Cases Table I

NoComplex

ID

Unbound

R

Unbound

LComplex description

Rec-

IRMSD

Motion

type

1 1A0O 1CHN 1FWP CheY-binding domain of CheA in complex with CheY 212 Closing

2 1ACB 2CGA 1EGL Bovine alpha-chymotrypsin-Eglin C complex 258 Other

3 1AY7 1RGH 1A19 Ribonuclease Sa complex with Barstar 059 Opening

4 1BTH 2HNT 6PTI Thrombin complexed with bovine pancreatic trypsin inhibitor 131 Other

5 1CGI 2CGA 1HPT Bovine chymotrypsinogen A and pancreatic secretory trypsin inhibitor 226 Other

6 1DFJ 2BNH 7RSA Ribonuclease inhibitor complexed with ribonuclease A 118 Opening

7 1E6E 1E1N 1CJE Adrenodoxin reductase-adrenodoxin complex 062 Other

8 1FIN 1HCL 1VIN CyclinA-CDK2 complex 608 Opening

9 1GGI 1GGC mdash HIV-1 neutralizing antibody in complex with its V3 loop peptide antigen 167 Opening

10 1GOT 1TAG 1TBG Heterotrimeric G protein 372 Opening

11 1IBR 1F59 1F59 Complex of Ran with Importin beta 262 Opening

12 1OAZ 1OAQ mdash Immunoglobulin E complexed with a Thioredoxin 1 107 Other

13 1PXV 1X9Y 1NYC StaphostatinndashStaphopain complex 348 Other

14 1T6G 1UKR 1T6E Complex of endo-14-beta-xylanase I and xylanase inhibitor 087 Opening

15 1TGS 2PTN 1HPT Complex of trypsinogen and pancreatic secretory trypsin inhibitor 154 Closing

16 1WQ1 6Q21 6Q21 Ras-RasGAP complex 093 Other

17 1ZHI 1M4Z 1Z1A Complex of Orc1 and Sir1 interacting domains 074 Closing

18 2BUO 1A43 mdash HIV-1 capsid C-terminal domain with an inhibitor of particle assembly 415 Opening

19 2KAI 2PKA 6PTI Complex of porcine kallikrein A and the bovine pancreatic trypsin inhibitor 072 Other

20 3HHR 1HGU mdash Complex of a human growth hormone and extracellular domain of its receptor 262 Opening

bull 表の意味

ndash Rec-IRMSDRのboundとunbound間での相互作用面にいるCαのRMSD

ndash Motion type

bull Opening (9例)

unboundのRが結合部位を妨げているもの

bull Closing (3例)

結合すると相互作用領域を増やすように動くもの

bull Other (8例)

相互作用領域の一部がOpeningで一部がClosing

ndash unbound Lがあるものはunbound-unbound

48

Test Cases

Results

49

bull FireDockと比較

ndash FiberDockとの違いはNMAによる主鎖改良部分

bull 3つの実験

1 結合位置に置いたunbound構造をリファインメント

2 500個のランダム生成されたnear-native

リガンド構造に対してrefine

3 PatchDockで生成された結果のリランキング

50

実験方法

51

実験1 unbound構造のリファインメント

Table II Refinement of the Unbound Receptor and Unbound Ligand in Their Native Binding Orientation

Complex IDFireDock (rigid backbone) FiberDock (flexible backbone)

IRMSD recIRMSD Energy IRMSD recIRMSD Energy1 1A0O 244 212 minus1481 244 212 minus1481

2 1ACB 258 258 minus4623 257 254 minus3866

3 1AY7 130 059 minus4053 130 059 minus4053

4 1BTH 116 131 minus4215 116 131 minus4215

5 1CGI 208 226 minus5261 208 226 minus5261

6 1DFJ 141 118 minus3654 112 111 minus3002

7 1E6E 121 062 minus5524 121 062 minus5524

8 1FIN 517 608 81384 606 616 030

9 1GGI 268 167 11189 195 126 minus5179

10 1GOT 302 372 10725 468 378 minus554

11 1IBR 278 262 33593 263 256 minus1732

12 1OAZ 100 107 435 100 107 435

13 1PXV 354 348 1155 342 331 minus3418

14 1T6G 099 087 minus1039 088 066 minus4116

15 1TGS 157 154 minus4328 157 154 minus4328

16 1WQ1 150 093 250 150 093 250

17 1ZHI 124 074 440 124 074 440

18 2BUO 392 415 minus1105 405 430 minus3271

19 2KAI 074 072 minus6077 074 072 minus6077

20 3HHR 246 262 62207 198 256 minus99

これら4つのケースはLigandにunbound構造がなかったもの代わりにbound構造を用いている

bull エネルギー値

ndash多くの例でFiberDockの方が低エネルギー構造

ndash 8 9 10 11 20はFireDockだと全然だめ

bull Motion type Opening

bull リガンドと結合するときにレセプターの結合部位が開かれる

bull FiberDockが開口運動をうまくモデル化できている

bull RMSD値

ndash 7例でRMSD値改善

bull 9 14はrecIRMSDが25改善

ndash 8 10 18はRMSD値が悪化

ndash残りの10例は変化なし52

実験1 エネルギー値とRMSD値

bull PDB ID 1GGI(9)ndash HIV-1 neutralizing antibody in complex

with its V3 loop peptide antigen

ndash レセプター

bull 赤色FiberDock

bull 緑色bound

bull 青色unbound

ndash リガンド

bull 灰色bound

ndash結合するところのリファインメントがうまくいっている（矢印部分）

53

実験1 1GGI

Figure 2

54

実験1 1GGI

bull 1GGIのNormal Mode

bull 低周波と高周波が混在

ndash 番目の基準振動(小さいほど低周波振動)

ndash 16番目の基準振動の振幅が最も大きい(ｰ792)

55

実験1 1GGI

Flexible loop領域 220-305番残基Lowest freq

Higher freq

Figure 3

bull 低周波数モードが全体の振動を高周波数モードはループ構造などの局所的な振動を表している

ndash 29番残基の周辺のピークはunboundの欠損領域のせい

56

実験1 1GGI

bull CAPRI 3rd Assessment Meeting

ndash ドッキングの課題はdecoyのランク付けとfalse-positiveをふるい落とすこと

ndash最終的なランキングはエネルギー値による

ndashせっかく低いRMSD値を持っていてもエネルギー値が高かったら抽出できない

rarrリファインメントによってエネルギー値が改善されることは素晴らしい

57

実験1 1GGI

[49] Janin JWodak S The third CAPRI assessment meeting Toronto Canada

April 20ndash21 2007 Structure 2007 15 755ndash759

bull nativeの結合サイトにLを置いてリファインメント

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndash 500構造をつくってリファインメント

ndash good solution

エネルギー値が負でIRMSDが4Aring以下

58

実験2

(Local Docking)

59

実験2 FireDockとの比較

17例で精度向上（ ）8例は40以上の向上1FIN（一番左）は1個も見つからず（recIRMSD=608Aring）

Figure 4

bull リファインメントが正しかった例

ndash 重要な主鎖矢印

ndash 衝突がうまく回避できている

60

実験2 FireDockとの比較

18 2BUO

11 1IBR

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5

61

実験2 1IBR

bull 1IBRでの基準振動

62Figure 6

実験2 1IBR

bull 低周波数モードは全体高周波数モードはループ構造の振動を表している(D)

bull 4つの大きな距離のピーク(ABCD)について

ndash最大のピークC(残基番号288~316)は相互作用面と反対側なので重要ではない

ndash最も重要なピークはDでありFiberDockの主鎖リファインメント( )によって実現した

63

実験2 1IBR

bull R(unbound)とL(bound)は衝突

ndash bound構造は開いている

bull FiberDockでうまく開いた

bull ついでにLのヘリックスも移動した

rarr主鎖のリファインメントがないと低エネルギー構造にならない

64

実験2 2BUO(Lはbound)

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5(a) 2BUO

bull Local Docking

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndashエネルギーtop10構造の中の最も良いIRMSDを比較

bull ΔIRMSD gt 02Aring 良くなった

bull -02Aring lt ΔIRMSD lt 02Aring 変わらず

bull ΔIRMSD lt -02Aring 悪くなった

65

実験2 RosettaDockとの比較

ΔIRMSD = IRMSDFiberDock - IRMSDRosettaDock

66

Complex IDBest IRMSD in top 10

FiberDock RosettaDock30 ΔIRMSD

1 1A0O 180 311 -131

2 1ACB 221 249 -028

3 1AY7dagger 089 072 017

4 1BTH 124 124 000

5 1CGI 200 204 -004

6 1DFJdagger 111 580 -469

7 1E6E 063 171 -108

8 1FINdagger 590 593 -003

9 1GGIdagger 170 258 -188

10 1GOTdagger 259 389 -130

11 1IBRdagger 198 901 -703

12 1OAZ 262 155 107

13 1PXV 323 334 -011

14 1T6Gdagger 077 234 -157

15 1TGS 138 131 007

16 1WQ1 141 506 -365

17 1ZHI 112 090 022

18 2BUOdagger 362 424 -062

19 2KAI 075 067 008

20 3HHRdagger 189 430 -241

Table III Local Docking Results of FiberDock and RosettaDock

daggerReceptorの結合部位が閉じているもの(Opening) ΔIRMSDlt-02Aring

実験2 RosettaDockとの比較

bull 11例でIRMSDが向上(ΔIRMSDlt-02Aring)

ndash Motion type Openingが多数

ndash 2例は悪化7例は変わらず(ΔIRMSDplusmn02Aring以内)

ndash FiberDockはOpening motionのモデル化がウマい

bull 最近のRosettaDockについて

ndash Wangら[22]が主鎖のフレキシビリティを導入bull MCのステップの最中に主鎖振動のランダマイズ

bull 主鎖柔軟性を完全に表現することを可能にした

ndash FiberDockの人たちの主張bull WangらのRosettaDockは自由度が高いために計算が大変

ndash fold-tree[22]によってあらかじめフレキシブルな領域を定義して実時間内におさえる

bull FiberDockは事前知識いらずでしかも速いndash 当時の最新ver(RosettaDock30)に含まれていないため性能比較していない

67

実験2 RosettaDockとの比較

bull ファネル状エネルギー地形(energy funnels)

ndash near-native構造の評価に有用

bull 500構造のRMSD-Energy plots(Figure 7)

ndash R(unbound)ampL(bound)

ndash 横軸(IRMSD)

ndash 縦軸(Energy score)

bull RosettaとFireFiberのスケールは違う

68

実験2 エネルギー地形

Position

En

erg

y

[51] Schueler-Furman O Wang C Bradley P Misura K

Baker D Progress in modeling of protein structures

and interactions Science 2005 310 638ndash642

69

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1C

GI

1IB

R

70

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1T

6G

2B

UO

bull FireDock vs FiberDock

ndash FiberDockの方がファネルの形が良い

ndash 主鎖リファインメントの効果

bull RosettaDock vs FireDock

ndash FireDockの方が見た目的に良い形bull 似たような方法なのになぜ（両方とも側鎖のリファインメント）

ndash ファネルの形の違いに対する2つの解釈bull RosettaDockが衝突に敏感過ぎるかも

bull 側鎖最適化手法の違いndash FireDock 整数計画法によるロータマー選択

ndash RosettaDock ヒューリスティックMCによる側鎖のrepacking

bull ファネル形状の違いを本当に理解するためにはもっと研究が必要（本研究の範囲外とする）

71

実験2 エネルギー地形

bull (rigid)ドッキング結果のリファインメントとリランキング

ndash各例に対し相互作用残基(lt6Aring)を不える

ndashその結合部位の情報をもとにPatchDockを実行

bull decoyを500個使うが完全なブラインドでのドッキングではnear-native構造が得られない可能性がある

bull リファインメントとリランキング性能評価のために（near-native decoyを作るために）結合部位情報を用いた

bull PatchDockは形状相補性スコアに基づく

ndash PatchDock FireDock FiberDockを比較

bull PatchDockでnear-native decoyを500個生成

bull FireDockとFiberDockでリファインメントリランキング

bull R(unbound) L(bound)を使用 72

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

73

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

ID

PatchDock FireDock FiberDock

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First Acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

1A0O 1 (766 379) 3dagger 7 (634 230) 29 (920 315) 3dagger 16 (525 333) 108 (519 326) 1

1ACB 3 (617 312) 2 3 (824 431) 259 (867 437) 1 2 (684 401) 42 (612 356) 4dagger

1AY7 14 (978 527) 3 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger

1BTH 1 (1210 365) 1 2 (1011 328) 72 (1147 363) 2 1 (798 197) 403 (1480 355) 5dagger

1CGI 2 (382 231) 1 1 (282 225) 2 (382 231) 10dagger 1 (542 272) 279 (750 297) 9

1DFJ 1 (684 276) 4 1 (555 203) 2 (478 233) 6dagger 1 (310 153) 5 (428 213) 6dagger

1E6E None 0 474 (601 332) 134 (1020 425) 0 2 (838 344) 327 (2064 746) 2dagger

1FIN None 0 None None 0 None None 0

1GGI 3 (606 324) 6dagger 25 (683 337) 3 (606 324) 0 1 (1239 377) 281 (1123 329) 2

1GOT None 0 None None 0 None None 0

1IBR 32 (699 278) 0 2 (501 250) 208 (638 285) 1 2 (667 261) 32 (699 278) 3dagger

1OAZ 58 (1847 384) 0 9 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger 16 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger

1PXV 51 (854 403) 0 17 (694 349) 54 (578 339) 1 1 (886 451) 63 (986 457) 2dagger

1T6G 4 (810 175) 1 1 (683 133) 129 (1478 308) 10 1 (961 180) 70 (1351 233) 11dagger

1TGS 15 (269 154) 1 1 (194 143) 15 (269 154) 10 1 (194 143) 15 (269 154) 11dagger

1WQ1 6 (224 142) 1dagger 20 (564 235) 82 (540 217) 1dagger 29 (892 444) 445 (718 295) 0

1ZHI 134 (1344 281) 0 10 (752 273) 311 (843 303) 2 4 (718 348) 311 (843 303) 3dagger

2BUO 1 (938 539) 9dagger 3 (505 391) 32 (487 398) 3 12 (63 461) 203 (83 471)) 2

2KAI 17 (1246 323) 1 1 (194 084) 257 (111 077) 3dagger 1 (218 094) 257 (111 077) 2

3HHR 214 (1161 327) 0 497 (919 551) 420 (917 459) 0 214 (1359 395) 261 (1538 377) 0

wins 6 4 8 7 14 11

Table IV

bull Table IVの見かた

ndash First acceptable

RMSD＜100Aring or IRMSD＜40Aring となった(acceptable)

decoyの中で一番良い順位のものの順位bull FireFiberDockのPatchDockはFirst acceptable decoyが

PatchDock(リファインメント前)では何位だったか

ndash Acceptables

上位20個の中に含まれていたacceptable decoyの個数

ndash 3手法の中でFirst acceptableの順位が一番良かった

ndash dagger 3手法の中でAcceptablesの個数が一番多かった

ndash wins行 と dagger の集計

74

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

bull PatchDock＜FireDock＜FiberDockと性能向上

ndash まぁ割と良くなっているbull First acceptable (wins)6 ＜ 8 ＜ 14

bull Acceptables (wins) 4 ＜ 7 ＜ 11

ndash 主鎖リファインメントがnear-native decoyのランキングを改善できるということを示しているbull 構造上の衝突をなくせるようなときに効果を発揮（低いエネルギー値と良い順位が得られるようになる）

75

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

76

実験3 1T6G

bull 1位の結果はCAPRI基準でmedium accuracy

ndash 2位はhighly accurate (IRMSD 092Aring RMSD 304Aring）(表には書いてない)

bull 結合の際に動くループを特定した

ndash 矢印部分のループが開いている

ndash 他の部位はほとんど動いていない

Figure 8 1T6G

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

77

実験3 1BTH

bull 1BTHの結果について(FiberDock)

ndash 403位 RMSD 1480Aring IRMSD 355Aring を釣り上げた

ndash RMSD 798Aring IRMSD 197Aringに改善しエネルギー値1位

ndash FireDockでは悪化していた（RMSD 1890Aring IRMSD 464Aring）

bull FiberDockはRの主鎖構造をほとんど変えなかったが微妙には動いていた（RMSD 015Aring）

ndash この微動が衝突を解決している

ndash 相互作用部位にdecoyが集中するのを可能にしてるのかも

78

Figure 9 1BTH

Refinement by FireDock Refinement by FiberDock

緑色bound(R)

灰色bound(L)

青色PatchDock

橙色FireDock

赤色FiberDock

実験3 1BTH

Discussion and Conclusions

79

bull ドッキング予測は2つのステージに分かれる

ndash剛体ドッキングステージ

bull near-nativeを出せても衝突があったりする

bull decoyのランキングで上位にこない

ndash フレキシブルリファインメントステージ

bull 衝突を解決してリランキング

bull とても重要なステージ

80

タンパク質ドッキング

bull FiberDockを提案したndash フレキシブルリファインメントのための手法

ndash 側鎖と主鎖の両方を対象

ndash vdW力に基づいた基準振動解析によるモデリング

ndash RMSDとエネルギー値（ランキング）両方を改善

ndash エネルギーファネルの形状も改善

bull 主鎖のフレキシビリティの重要性ndash 立体構造がなくモデリングされた場合においても重要

ndash 主鎖リファインメントでモデルの丌正確性に対処できるかもしれない

ndash 抗原抗体複合体予測にもいけるかもbull 今回は1例のみ(1GGI)

bull CDR Loopがあると難しいがうまくいった

bull 抗原抗体複合体におけるFiberDockの性能評価を計画中81

まとめ

bull 基準振動モード選択基準の改良

ndash vdWだけでなく他にも取り入れるbull attrVdW

bull クーロン力

bull 水素結合

bull 主鎖のリファインメントをRとLで同時に行うようにする

ndash RとLのモードの中から関連しているモードを選択して使う

82

Future work

bull リファインメント前の初期構造生成がうまくいかない場合の対応

ndash 剛体ドッキング前にフレキシビリティの評価をしたい

ndash Hinge bending motion（蝶番型モーション）

bull Hinge bending motionはnear-native decoyを生成するのを妨げる大きな動きの1つ

bull Hinge plot法によって最小周波数モード2つで解析できる

bull FrexDockという手法とFiberDockを組み合わせてもいけるかも

83

Future work

[52] Emekli U Schneidman-Duhovny D Wolfson HJ Nussinov R Haliloglu T HingeProt

automated prediction of hinges in protein structures Proteins 2008 70 1219ndash1227

[53] Schneidman-Duhovny D Nussinov R Wolfson HJ Automatic prediction of protein

interactions with large scale motion Proteins2007 69 764ndash773

bull 主鎖のフレキシビリティが予測できる場合

ndash アンサンブル(cross)ドッキングとリファインメントの組み合わせbull Conformational selectionとinfuced-fitの両方をモデル化

ndash near-native decoyの評価がより難しくなるbull より正確なエネルギー関数が必要

bull 最小エネルギーの周辺でのエネルギーファネルを探索するべき

84

Future work

[14] Chaudhury S Gray JJ Conformer selection and induced fit in flexible backbone

proteinndashprotein docking using computational and NMR ensembles J Mol

Biol 2008 381 1068ndash1087

Generating many decoys

Selecting near-native decoys by cluster analysis (IFP)

Refinement

near-native

decoy

内古閑伸之広川貴次秋山泰相互作用プロファイルによるタンパク質複合体予測のポストドッキング解析第38回構造活性相関シンポジウム 2010

bull 多次元空間探索における一般的な手法

bull 計算ステップ

1 初期構造X0

2 X0の近傍の新しい構造Xを生成

3 それぞれのエネルギーE(X0) E(X)を計算

bull E(X)＜E(X0) rarr 新しい構造Xを採用

bull E(X)≧E(X0) rarr 確率Pで新しい構造Xを採用

4 諸々の物理量の計算

5 Step 2 に戻る21

モンテカルロ法

(メトロポリス基準)T 温度パラメータ

22

モンテカルロ法

[22] Wang C Bradley P Baker D Proteinndashprotein docking with backbone flexibility

J Mol Biol 2007 373 505ndash515 (RosettaDock)

Rosetta Monte Carlo Minimization Step

bull 各原子運動を調和振動子の和で近似する

ndash 生体分子を構造物とみなしその振動モードを工学的に解析して動特性を知る

ndash 基本的には局所的エネルギー最小構造の周りでのポテンシャル振動によって導かれる（後述）

23

基準振動解析

bull 関連研究

ndash near-native decoyを5~10の低周波基準振動モードでminimization Protein(u)-DNA(b)Ligand(b)に適用

ndash 5つの低周波基準振動モードによるリファインメント rigidに比べてnative構造に近いdecoyのrankとRMSD向上

ndash unboundからboundへの構造変化を表すにはいくつのモードが必要か評価bull 20の低周波モードでのRMSD向上は最大50に留まる

bull unboundタンパク質が他の分子と相互作用を起こすときは高周波基準振動モードに相当する動きが起こると考え低周波だけでなく高周波も考慮すべきと結論

24

基準振動解析

[24]Lindahl E Delarue M Refinement of docked proteinndashligand and proteinndashDNA structures using

low frequency normal mode amplitude optimization Nucleic Acids Res 2005 33 4496ndash4506

[25] May A Zacharias M Energy minimization in low-frequency normal modes to efficiently allow

for global flexibility during systematic proteinndashprotein docking Proteins 2008 70 794ndash809

[31] Petrone P Pande VS Can conformational change be described by only a few normal

modes Biophys J 2006 90 1583ndash1593

bull 関連研究(続き)

ndash cAPKキナーゼの結合ポケットにあるループのモデリングに高周波モードを使用

25

基準振動解析

[33] Cavasotto CN Kovacs JA Abagyan RA Representing receptor flexibility in ligand docking

through relevant normal modes J Am Chem Soc 2005 127 9632ndash9640

Methods

26

1 前処理bull Rの基準振動解析

2 各ドッキング候補構造に対してa 側鎖最適化

準ニュートン法による最小化を利用

b NMAによる主鎖の改良① LのRに対するvdW力の計算

② 相関が高い基準振動モード10個を選択しこれらのモードでRの主鎖構造の最小化

③ Rigid-body MC最小化(10 iterations)

④ スコアが良ければ構造を更新rarr①へvdWエネルギーが閾値以下か結果が5回更新されなかったら終了

c Rigid-body MC最小化(50 iterations)準ニュートン法による最小化を利用

3 エネルギー関数によるランキング 27

方法 (赤字はFiberDockのオリジナル)

Figure 1

bull ヘッセ行列

ndash ポテンシャルエネルギー

ndash 原子数

ndash (局所的エネルギー最小構造における)原子 の位置

bull 質量行列

28

Normal Mode Analysis

bull 質量加重座標に変換

bull の固有値問題を解く

ndash基準振動モード固有ベクトル

ndash振動周波数固有値の平方根

29

Normal Mode Analysis

bull 異方性ネットワークモデル(Anisotropic Network Model)

ndash一般的に用いられている(バネ)モデルbull [27] Hinsen K Analysis of domain motions by approximate normal mode

calculations Proteins 1998 33 417ndash429

bull 原子 の位置

bull 平衡状態における原子 の位置

bull カットオフ距離（10Aring）

30

Normal Mode Analysis

31

Normal Mode Analysis

bull カットオフ距離（3Aring）

bull 3Aringより遠い原子間では影響が薄れるようになっている

1 2 1 2 1 2 1 2

22 2 2 2

1 1 2 2 1 1 2 2 1 3 2

1 1 1 1 2 2 1

1 1

2 2 2 2 1 3 2

2 2

11

2 2

1 1 1 1 1

2 2 2 2 2

d0

d

d0

d

0

0

L x x x x K x x U x x

m x m x k x k x x k x

L Lm x k x k x x

t x x

L Lm x k x x k x

t x x

xm

m x

11 2 2

2 2 3 2

0

0

xk k k

k k k x

参考 2自由度系

bull 2自由度バネ質点系の運動方程式

1x

2x

2k

m

1k

m

3k

M x K x32

bull 多自由度系の運動方程式

ndash質量行列MRnn 剛性行列 KRnn

変位ベクトル xRn を用いて

ndash以下の変形を利用

ndash定数係数ODEの解を代入

0 Mx Kx

参考 多自由度系

2

0 0

tt e

x v

x Kx K v

固有値－λ2 固有ベクトルv

固有値問題

j としたときのωを固有角周波数という

1 1 12 2 2　

x M x K M KM

0 x Kx

33

bull Repulsive van-der-Waals力(repVdW)との相関が大きい基準振動モードを用いる

ndash 完全なvdWよりrepVdWの方が結果が良かった

ndash 衝突を解決する方向の主鎖運動を表現するモードを選べる

bull vdW力（6-12 L-Jポテンシャルを微分）（論文の方はBのところが誤植疑惑）

ndash 原子

ndash 原子 と原子 の距離

ndash 原子 と原子 の半径の和（平衡原子間距離）34

Correlation measurement

が小さくなって値が発散するのを防ぐために で打ち切る

bull vdW力の元のL-Jポテンシャル

35

Correlation measurement

[35] Gray JJ Moughon S Schueler-Furman O Kuhlman B Rohl CA Baker D Protein-protein docking with simultaneous

optimization of rigid-body displacement and side-chain conformations J Mol Biol 2003 331 281ndash299

bull 微分

bull 各Cα原子にrepVdW力のベクトルの和を割り当てる

36

Correlation Measurement

bull 力 と基準振動モード の相関

ndash レセプターのCα原子数

ndash

ndash

ndash 各Cα原子の変位ベクトルの集合

ndash i番目の基準振動モードの周波数

ndash 力とモードのベクトルの方向が一致rarr相関が強い

ndash 低周波モードを重要視 37

Correlation Measurement

bull 主鎖リファインメントステップでの最小化

ndash 16の自由度による

bull 相関が高かった10個の基準振動モード

bull 6の剛体自由度（6つの周波数0モードとして表される）

ndash attrVdWエネルギーの重み（ ）

ndash スケーリング係数（ ）

ndash 基準振動モードの数

ndash モード i の振幅38

Minimization According to Normal Modes

bull 最適な振幅値の決定

ndash BFGS準ニュートン法を用いた

ndashエネルギー勾配

ndash

ndash vdW力の計算ではattrVdWに係数Kをかけている

ndash構造最小化ステップの最後に最適化された振幅による基準振動をタンパク質に適用 39

Minimization According to Normal Modes

bull 純粋な方法

ndash基準振動モードの変位ベクトルを加える

ndash よく構造が歪む

ndash結合長と結合角は維持したい即ち主鎖二面角(φψ)の変化のみを許容して適用したい

bull CCDアルゴリズムを適用

ndash逆運動学に基づくロボティクスのアルゴリズム

40

Applying a Normal Mode on a Protein

[41] Dunbrack RLJrCanutescu AA Cyclic coordinate descent a robotics

algorithm for protein loop closure Protein Sci 2003 12963ndash972

bull CCDアルゴリズム

ndash Cα原子に変位ベクトルを加算rarr

ndash最小変位原子Cαjから両方向に主鎖二面角を決定

bull

bull 二面角 の式

ndash 着目しているCαから3つ以内にいるCα

ndash それぞれ変位ベクトルを加算したCα

41

Applying a Normal Mode on a Protein

二面角だけを動かして基準振動による変化位置にできるだけ近くなるようにする

bull 主鎖リファインメントの最後

ndash現在得られている構造のスコアを計算

bull スコアが良ければ構造を更新して戻る

bull vdWエネルギーが閾値以下か結果が5回更新されなかったら終了

42

The Scoring Function of the Backbone

Refinement Stage

bull near-native構造を特定するためのエネルギー計算

bull FireDockのエネルギー計算と同一

ndash 脱溶媒和自由エネルギー（Atomic Contact Energy）

ndash vdW相互作用

ndash 静電的相互作用

ndash 水素結合ジスルフィド結合

ndash π-πスタッキングなど

bull 以下のdeformation energryを加えた

43

Ranking According to an Approximation of

the Energy Function

RMSD

bull RMSDRoot Mean Square Deviation

ndash 2つの構造間の対応する原子の距離の二乗平均根(RMS)

44httpis-educationnaistjpDataSyllabus2007TeachingMaterialinfo-0048_1192617014pdf より引用

bull 本研究では3つのRMSDの値を用いた

ndash LRMSD(Ligand RMSD) (CAPRI規準)

decoyのRとnative複合体構造のRをフィットさせたときのdecoyのLとnativeのLとのCα原子に対するRMSD

ndash IRMSD(Interface RMSD) (CAPRI規準)

decoyとnativeの相互作用面をフィットさせたときの相互作用面にいるCα同士のRMSDnative複合体において10Aring以内に他方のタンパク質の原子を含む残基

ndash Rec-IRMSDRのdecoyとbound構造の相互作用面をフィットさせたときのRの相互作用面にいるCα同士のRMSD

45

RMSD calculations

(superimpose)

46

CAPRI規準

RANK LRMSD[Aring] IRMSD[Aring]

High ≦10 ≦10

Medium 10＜x≦50 10＜x≦20

Acceptable 50＜x≦100 20＜x≦40

Incorrect 100＜x 40＜x

Criteria for Ranking the CAPRI Predictions

[42] Mendez RLeplae RDe Maria LWodak SJ Assessment of blind predictions of protein-

protein interactions current status of docking methods Proteins 2003 52 51ndash67

or

47

Test Cases Table I

NoComplex

ID

Unbound

R

Unbound

LComplex description

Rec-

IRMSD

Motion

type

1 1A0O 1CHN 1FWP CheY-binding domain of CheA in complex with CheY 212 Closing

2 1ACB 2CGA 1EGL Bovine alpha-chymotrypsin-Eglin C complex 258 Other

3 1AY7 1RGH 1A19 Ribonuclease Sa complex with Barstar 059 Opening

4 1BTH 2HNT 6PTI Thrombin complexed with bovine pancreatic trypsin inhibitor 131 Other

5 1CGI 2CGA 1HPT Bovine chymotrypsinogen A and pancreatic secretory trypsin inhibitor 226 Other

6 1DFJ 2BNH 7RSA Ribonuclease inhibitor complexed with ribonuclease A 118 Opening

7 1E6E 1E1N 1CJE Adrenodoxin reductase-adrenodoxin complex 062 Other

8 1FIN 1HCL 1VIN CyclinA-CDK2 complex 608 Opening

9 1GGI 1GGC mdash HIV-1 neutralizing antibody in complex with its V3 loop peptide antigen 167 Opening

10 1GOT 1TAG 1TBG Heterotrimeric G protein 372 Opening

11 1IBR 1F59 1F59 Complex of Ran with Importin beta 262 Opening

12 1OAZ 1OAQ mdash Immunoglobulin E complexed with a Thioredoxin 1 107 Other

13 1PXV 1X9Y 1NYC StaphostatinndashStaphopain complex 348 Other

14 1T6G 1UKR 1T6E Complex of endo-14-beta-xylanase I and xylanase inhibitor 087 Opening

15 1TGS 2PTN 1HPT Complex of trypsinogen and pancreatic secretory trypsin inhibitor 154 Closing

16 1WQ1 6Q21 6Q21 Ras-RasGAP complex 093 Other

17 1ZHI 1M4Z 1Z1A Complex of Orc1 and Sir1 interacting domains 074 Closing

18 2BUO 1A43 mdash HIV-1 capsid C-terminal domain with an inhibitor of particle assembly 415 Opening

19 2KAI 2PKA 6PTI Complex of porcine kallikrein A and the bovine pancreatic trypsin inhibitor 072 Other

20 3HHR 1HGU mdash Complex of a human growth hormone and extracellular domain of its receptor 262 Opening

bull 表の意味

ndash Rec-IRMSDRのboundとunbound間での相互作用面にいるCαのRMSD

ndash Motion type

bull Opening (9例)

unboundのRが結合部位を妨げているもの

bull Closing (3例)

結合すると相互作用領域を増やすように動くもの

bull Other (8例)

相互作用領域の一部がOpeningで一部がClosing

ndash unbound Lがあるものはunbound-unbound

48

Test Cases

Results

49

bull FireDockと比較

ndash FiberDockとの違いはNMAによる主鎖改良部分

bull 3つの実験

1 結合位置に置いたunbound構造をリファインメント

2 500個のランダム生成されたnear-native

リガンド構造に対してrefine

3 PatchDockで生成された結果のリランキング

50

実験方法

51

実験1 unbound構造のリファインメント

Table II Refinement of the Unbound Receptor and Unbound Ligand in Their Native Binding Orientation

Complex IDFireDock (rigid backbone) FiberDock (flexible backbone)

IRMSD recIRMSD Energy IRMSD recIRMSD Energy1 1A0O 244 212 minus1481 244 212 minus1481

2 1ACB 258 258 minus4623 257 254 minus3866

3 1AY7 130 059 minus4053 130 059 minus4053

4 1BTH 116 131 minus4215 116 131 minus4215

5 1CGI 208 226 minus5261 208 226 minus5261

6 1DFJ 141 118 minus3654 112 111 minus3002

7 1E6E 121 062 minus5524 121 062 minus5524

8 1FIN 517 608 81384 606 616 030

9 1GGI 268 167 11189 195 126 minus5179

10 1GOT 302 372 10725 468 378 minus554

11 1IBR 278 262 33593 263 256 minus1732

12 1OAZ 100 107 435 100 107 435

13 1PXV 354 348 1155 342 331 minus3418

14 1T6G 099 087 minus1039 088 066 minus4116

15 1TGS 157 154 minus4328 157 154 minus4328

16 1WQ1 150 093 250 150 093 250

17 1ZHI 124 074 440 124 074 440

18 2BUO 392 415 minus1105 405 430 minus3271

19 2KAI 074 072 minus6077 074 072 minus6077

20 3HHR 246 262 62207 198 256 minus99

これら4つのケースはLigandにunbound構造がなかったもの代わりにbound構造を用いている

bull エネルギー値

ndash多くの例でFiberDockの方が低エネルギー構造

ndash 8 9 10 11 20はFireDockだと全然だめ

bull Motion type Opening

bull リガンドと結合するときにレセプターの結合部位が開かれる

bull FiberDockが開口運動をうまくモデル化できている

bull RMSD値

ndash 7例でRMSD値改善

bull 9 14はrecIRMSDが25改善

ndash 8 10 18はRMSD値が悪化

ndash残りの10例は変化なし52

実験1 エネルギー値とRMSD値

bull PDB ID 1GGI(9)ndash HIV-1 neutralizing antibody in complex

with its V3 loop peptide antigen

ndash レセプター

bull 赤色FiberDock

bull 緑色bound

bull 青色unbound

ndash リガンド

bull 灰色bound

ndash結合するところのリファインメントがうまくいっている（矢印部分）

53

実験1 1GGI

Figure 2

54

実験1 1GGI

bull 1GGIのNormal Mode

bull 低周波と高周波が混在

ndash 番目の基準振動(小さいほど低周波振動)

ndash 16番目の基準振動の振幅が最も大きい(ｰ792)

55

実験1 1GGI

Flexible loop領域 220-305番残基Lowest freq

Higher freq

Figure 3

bull 低周波数モードが全体の振動を高周波数モードはループ構造などの局所的な振動を表している

ndash 29番残基の周辺のピークはunboundの欠損領域のせい

56

実験1 1GGI

bull CAPRI 3rd Assessment Meeting

ndash ドッキングの課題はdecoyのランク付けとfalse-positiveをふるい落とすこと

ndash最終的なランキングはエネルギー値による

ndashせっかく低いRMSD値を持っていてもエネルギー値が高かったら抽出できない

rarrリファインメントによってエネルギー値が改善されることは素晴らしい

57

実験1 1GGI

[49] Janin JWodak S The third CAPRI assessment meeting Toronto Canada

April 20ndash21 2007 Structure 2007 15 755ndash759

bull nativeの結合サイトにLを置いてリファインメント

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndash 500構造をつくってリファインメント

ndash good solution

エネルギー値が負でIRMSDが4Aring以下

58

実験2

(Local Docking)

59

実験2 FireDockとの比較

17例で精度向上（ ）8例は40以上の向上1FIN（一番左）は1個も見つからず（recIRMSD=608Aring）

Figure 4

bull リファインメントが正しかった例

ndash 重要な主鎖矢印

ndash 衝突がうまく回避できている

60

実験2 FireDockとの比較

18 2BUO

11 1IBR

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5

61

実験2 1IBR

bull 1IBRでの基準振動

62Figure 6

実験2 1IBR

bull 低周波数モードは全体高周波数モードはループ構造の振動を表している(D)

bull 4つの大きな距離のピーク(ABCD)について

ndash最大のピークC(残基番号288~316)は相互作用面と反対側なので重要ではない

ndash最も重要なピークはDでありFiberDockの主鎖リファインメント( )によって実現した

63

実験2 1IBR

bull R(unbound)とL(bound)は衝突

ndash bound構造は開いている

bull FiberDockでうまく開いた

bull ついでにLのヘリックスも移動した

rarr主鎖のリファインメントがないと低エネルギー構造にならない

64

実験2 2BUO(Lはbound)

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5(a) 2BUO

bull Local Docking

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndashエネルギーtop10構造の中の最も良いIRMSDを比較

bull ΔIRMSD gt 02Aring 良くなった

bull -02Aring lt ΔIRMSD lt 02Aring 変わらず

bull ΔIRMSD lt -02Aring 悪くなった

65

実験2 RosettaDockとの比較

ΔIRMSD = IRMSDFiberDock - IRMSDRosettaDock

66

Complex IDBest IRMSD in top 10

FiberDock RosettaDock30 ΔIRMSD

1 1A0O 180 311 -131

2 1ACB 221 249 -028

3 1AY7dagger 089 072 017

4 1BTH 124 124 000

5 1CGI 200 204 -004

6 1DFJdagger 111 580 -469

7 1E6E 063 171 -108

8 1FINdagger 590 593 -003

9 1GGIdagger 170 258 -188

10 1GOTdagger 259 389 -130

11 1IBRdagger 198 901 -703

12 1OAZ 262 155 107

13 1PXV 323 334 -011

14 1T6Gdagger 077 234 -157

15 1TGS 138 131 007

16 1WQ1 141 506 -365

17 1ZHI 112 090 022

18 2BUOdagger 362 424 -062

19 2KAI 075 067 008

20 3HHRdagger 189 430 -241

Table III Local Docking Results of FiberDock and RosettaDock

daggerReceptorの結合部位が閉じているもの(Opening) ΔIRMSDlt-02Aring

実験2 RosettaDockとの比較

bull 11例でIRMSDが向上(ΔIRMSDlt-02Aring)

ndash Motion type Openingが多数

ndash 2例は悪化7例は変わらず(ΔIRMSDplusmn02Aring以内)

ndash FiberDockはOpening motionのモデル化がウマい

bull 最近のRosettaDockについて

ndash Wangら[22]が主鎖のフレキシビリティを導入bull MCのステップの最中に主鎖振動のランダマイズ

bull 主鎖柔軟性を完全に表現することを可能にした

ndash FiberDockの人たちの主張bull WangらのRosettaDockは自由度が高いために計算が大変

ndash fold-tree[22]によってあらかじめフレキシブルな領域を定義して実時間内におさえる

bull FiberDockは事前知識いらずでしかも速いndash 当時の最新ver(RosettaDock30)に含まれていないため性能比較していない

67

実験2 RosettaDockとの比較

bull ファネル状エネルギー地形(energy funnels)

ndash near-native構造の評価に有用

bull 500構造のRMSD-Energy plots(Figure 7)

ndash R(unbound)ampL(bound)

ndash 横軸(IRMSD)

ndash 縦軸(Energy score)

bull RosettaとFireFiberのスケールは違う

68

実験2 エネルギー地形

Position

En

erg

y

[51] Schueler-Furman O Wang C Bradley P Misura K

Baker D Progress in modeling of protein structures

and interactions Science 2005 310 638ndash642

69

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1C

GI

1IB

R

70

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1T

6G

2B

UO

bull FireDock vs FiberDock

ndash FiberDockの方がファネルの形が良い

ndash 主鎖リファインメントの効果

bull RosettaDock vs FireDock

ndash FireDockの方が見た目的に良い形bull 似たような方法なのになぜ（両方とも側鎖のリファインメント）

ndash ファネルの形の違いに対する2つの解釈bull RosettaDockが衝突に敏感過ぎるかも

bull 側鎖最適化手法の違いndash FireDock 整数計画法によるロータマー選択

ndash RosettaDock ヒューリスティックMCによる側鎖のrepacking

bull ファネル形状の違いを本当に理解するためにはもっと研究が必要（本研究の範囲外とする）

71

実験2 エネルギー地形

bull (rigid)ドッキング結果のリファインメントとリランキング

ndash各例に対し相互作用残基(lt6Aring)を不える

ndashその結合部位の情報をもとにPatchDockを実行

bull decoyを500個使うが完全なブラインドでのドッキングではnear-native構造が得られない可能性がある

bull リファインメントとリランキング性能評価のために（near-native decoyを作るために）結合部位情報を用いた

bull PatchDockは形状相補性スコアに基づく

ndash PatchDock FireDock FiberDockを比較

bull PatchDockでnear-native decoyを500個生成

bull FireDockとFiberDockでリファインメントリランキング

bull R(unbound) L(bound)を使用 72

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

73

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

ID

PatchDock FireDock FiberDock

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First Acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

1A0O 1 (766 379) 3dagger 7 (634 230) 29 (920 315) 3dagger 16 (525 333) 108 (519 326) 1

1ACB 3 (617 312) 2 3 (824 431) 259 (867 437) 1 2 (684 401) 42 (612 356) 4dagger

1AY7 14 (978 527) 3 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger

1BTH 1 (1210 365) 1 2 (1011 328) 72 (1147 363) 2 1 (798 197) 403 (1480 355) 5dagger

1CGI 2 (382 231) 1 1 (282 225) 2 (382 231) 10dagger 1 (542 272) 279 (750 297) 9

1DFJ 1 (684 276) 4 1 (555 203) 2 (478 233) 6dagger 1 (310 153) 5 (428 213) 6dagger

1E6E None 0 474 (601 332) 134 (1020 425) 0 2 (838 344) 327 (2064 746) 2dagger

1FIN None 0 None None 0 None None 0

1GGI 3 (606 324) 6dagger 25 (683 337) 3 (606 324) 0 1 (1239 377) 281 (1123 329) 2

1GOT None 0 None None 0 None None 0

1IBR 32 (699 278) 0 2 (501 250) 208 (638 285) 1 2 (667 261) 32 (699 278) 3dagger

1OAZ 58 (1847 384) 0 9 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger 16 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger

1PXV 51 (854 403) 0 17 (694 349) 54 (578 339) 1 1 (886 451) 63 (986 457) 2dagger

1T6G 4 (810 175) 1 1 (683 133) 129 (1478 308) 10 1 (961 180) 70 (1351 233) 11dagger

1TGS 15 (269 154) 1 1 (194 143) 15 (269 154) 10 1 (194 143) 15 (269 154) 11dagger

1WQ1 6 (224 142) 1dagger 20 (564 235) 82 (540 217) 1dagger 29 (892 444) 445 (718 295) 0

1ZHI 134 (1344 281) 0 10 (752 273) 311 (843 303) 2 4 (718 348) 311 (843 303) 3dagger

2BUO 1 (938 539) 9dagger 3 (505 391) 32 (487 398) 3 12 (63 461) 203 (83 471)) 2

2KAI 17 (1246 323) 1 1 (194 084) 257 (111 077) 3dagger 1 (218 094) 257 (111 077) 2

3HHR 214 (1161 327) 0 497 (919 551) 420 (917 459) 0 214 (1359 395) 261 (1538 377) 0

wins 6 4 8 7 14 11

Table IV

bull Table IVの見かた

ndash First acceptable

RMSD＜100Aring or IRMSD＜40Aring となった(acceptable)

decoyの中で一番良い順位のものの順位bull FireFiberDockのPatchDockはFirst acceptable decoyが

PatchDock(リファインメント前)では何位だったか

ndash Acceptables

上位20個の中に含まれていたacceptable decoyの個数

ndash 3手法の中でFirst acceptableの順位が一番良かった

ndash dagger 3手法の中でAcceptablesの個数が一番多かった

ndash wins行 と dagger の集計

74

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

bull PatchDock＜FireDock＜FiberDockと性能向上

ndash まぁ割と良くなっているbull First acceptable (wins)6 ＜ 8 ＜ 14

bull Acceptables (wins) 4 ＜ 7 ＜ 11

ndash 主鎖リファインメントがnear-native decoyのランキングを改善できるということを示しているbull 構造上の衝突をなくせるようなときに効果を発揮（低いエネルギー値と良い順位が得られるようになる）

75

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

76

実験3 1T6G

bull 1位の結果はCAPRI基準でmedium accuracy

ndash 2位はhighly accurate (IRMSD 092Aring RMSD 304Aring）(表には書いてない)

bull 結合の際に動くループを特定した

ndash 矢印部分のループが開いている

ndash 他の部位はほとんど動いていない

Figure 8 1T6G

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

77

実験3 1BTH

bull 1BTHの結果について(FiberDock)

ndash 403位 RMSD 1480Aring IRMSD 355Aring を釣り上げた

ndash RMSD 798Aring IRMSD 197Aringに改善しエネルギー値1位

ndash FireDockでは悪化していた（RMSD 1890Aring IRMSD 464Aring）

bull FiberDockはRの主鎖構造をほとんど変えなかったが微妙には動いていた（RMSD 015Aring）

ndash この微動が衝突を解決している

ndash 相互作用部位にdecoyが集中するのを可能にしてるのかも

78

Figure 9 1BTH

Refinement by FireDock Refinement by FiberDock

緑色bound(R)

灰色bound(L)

青色PatchDock

橙色FireDock

赤色FiberDock

実験3 1BTH

Discussion and Conclusions

79

bull ドッキング予測は2つのステージに分かれる

ndash剛体ドッキングステージ

bull near-nativeを出せても衝突があったりする

bull decoyのランキングで上位にこない

ndash フレキシブルリファインメントステージ

bull 衝突を解決してリランキング

bull とても重要なステージ

80

タンパク質ドッキング

bull FiberDockを提案したndash フレキシブルリファインメントのための手法

ndash 側鎖と主鎖の両方を対象

ndash vdW力に基づいた基準振動解析によるモデリング

ndash RMSDとエネルギー値（ランキング）両方を改善

ndash エネルギーファネルの形状も改善

bull 主鎖のフレキシビリティの重要性ndash 立体構造がなくモデリングされた場合においても重要

ndash 主鎖リファインメントでモデルの丌正確性に対処できるかもしれない

ndash 抗原抗体複合体予測にもいけるかもbull 今回は1例のみ(1GGI)

bull CDR Loopがあると難しいがうまくいった

bull 抗原抗体複合体におけるFiberDockの性能評価を計画中81

まとめ

bull 基準振動モード選択基準の改良

ndash vdWだけでなく他にも取り入れるbull attrVdW

bull クーロン力

bull 水素結合

bull 主鎖のリファインメントをRとLで同時に行うようにする

ndash RとLのモードの中から関連しているモードを選択して使う

82

Future work

bull リファインメント前の初期構造生成がうまくいかない場合の対応

ndash 剛体ドッキング前にフレキシビリティの評価をしたい

ndash Hinge bending motion（蝶番型モーション）

bull Hinge bending motionはnear-native decoyを生成するのを妨げる大きな動きの1つ

bull Hinge plot法によって最小周波数モード2つで解析できる

bull FrexDockという手法とFiberDockを組み合わせてもいけるかも

83

Future work

[52] Emekli U Schneidman-Duhovny D Wolfson HJ Nussinov R Haliloglu T HingeProt

automated prediction of hinges in protein structures Proteins 2008 70 1219ndash1227

[53] Schneidman-Duhovny D Nussinov R Wolfson HJ Automatic prediction of protein

interactions with large scale motion Proteins2007 69 764ndash773

bull 主鎖のフレキシビリティが予測できる場合

ndash アンサンブル(cross)ドッキングとリファインメントの組み合わせbull Conformational selectionとinfuced-fitの両方をモデル化

ndash near-native decoyの評価がより難しくなるbull より正確なエネルギー関数が必要

bull 最小エネルギーの周辺でのエネルギーファネルを探索するべき

84

Future work

[14] Chaudhury S Gray JJ Conformer selection and induced fit in flexible backbone

proteinndashprotein docking using computational and NMR ensembles J Mol

Biol 2008 381 1068ndash1087

Generating many decoys

Selecting near-native decoys by cluster analysis (IFP)

Refinement

near-native

decoy

内古閑伸之広川貴次秋山泰相互作用プロファイルによるタンパク質複合体予測のポストドッキング解析第38回構造活性相関シンポジウム 2010

22

モンテカルロ法

[22] Wang C Bradley P Baker D Proteinndashprotein docking with backbone flexibility

J Mol Biol 2007 373 505ndash515 (RosettaDock)

Rosetta Monte Carlo Minimization Step

bull 各原子運動を調和振動子の和で近似する

ndash 生体分子を構造物とみなしその振動モードを工学的に解析して動特性を知る

ndash 基本的には局所的エネルギー最小構造の周りでのポテンシャル振動によって導かれる（後述）

23

基準振動解析

bull 関連研究

ndash near-native decoyを5~10の低周波基準振動モードでminimization Protein(u)-DNA(b)Ligand(b)に適用

ndash 5つの低周波基準振動モードによるリファインメント rigidに比べてnative構造に近いdecoyのrankとRMSD向上

ndash unboundからboundへの構造変化を表すにはいくつのモードが必要か評価bull 20の低周波モードでのRMSD向上は最大50に留まる

bull unboundタンパク質が他の分子と相互作用を起こすときは高周波基準振動モードに相当する動きが起こると考え低周波だけでなく高周波も考慮すべきと結論

24

基準振動解析

[24]Lindahl E Delarue M Refinement of docked proteinndashligand and proteinndashDNA structures using

low frequency normal mode amplitude optimization Nucleic Acids Res 2005 33 4496ndash4506

[25] May A Zacharias M Energy minimization in low-frequency normal modes to efficiently allow

for global flexibility during systematic proteinndashprotein docking Proteins 2008 70 794ndash809

[31] Petrone P Pande VS Can conformational change be described by only a few normal

modes Biophys J 2006 90 1583ndash1593

bull 関連研究(続き)

ndash cAPKキナーゼの結合ポケットにあるループのモデリングに高周波モードを使用

25

基準振動解析

[33] Cavasotto CN Kovacs JA Abagyan RA Representing receptor flexibility in ligand docking

through relevant normal modes J Am Chem Soc 2005 127 9632ndash9640

Methods

26

1 前処理bull Rの基準振動解析

2 各ドッキング候補構造に対してa 側鎖最適化

準ニュートン法による最小化を利用

b NMAによる主鎖の改良① LのRに対するvdW力の計算

② 相関が高い基準振動モード10個を選択しこれらのモードでRの主鎖構造の最小化

③ Rigid-body MC最小化(10 iterations)

④ スコアが良ければ構造を更新rarr①へvdWエネルギーが閾値以下か結果が5回更新されなかったら終了

c Rigid-body MC最小化(50 iterations)準ニュートン法による最小化を利用

3 エネルギー関数によるランキング 27

方法 (赤字はFiberDockのオリジナル)

Figure 1

bull ヘッセ行列

ndash ポテンシャルエネルギー

ndash 原子数

ndash (局所的エネルギー最小構造における)原子 の位置

bull 質量行列

28

Normal Mode Analysis

bull 質量加重座標に変換

bull の固有値問題を解く

ndash基準振動モード固有ベクトル

ndash振動周波数固有値の平方根

29

Normal Mode Analysis

bull 異方性ネットワークモデル(Anisotropic Network Model)

ndash一般的に用いられている(バネ)モデルbull [27] Hinsen K Analysis of domain motions by approximate normal mode

calculations Proteins 1998 33 417ndash429

bull 原子 の位置

bull 平衡状態における原子 の位置

bull カットオフ距離（10Aring）

30

Normal Mode Analysis

31

Normal Mode Analysis

bull カットオフ距離（3Aring）

bull 3Aringより遠い原子間では影響が薄れるようになっている

1 2 1 2 1 2 1 2

22 2 2 2

1 1 2 2 1 1 2 2 1 3 2

1 1 1 1 2 2 1

1 1

2 2 2 2 1 3 2

2 2

11

2 2

1 1 1 1 1

2 2 2 2 2

d0

d

d0

d

0

0

L x x x x K x x U x x

m x m x k x k x x k x

L Lm x k x k x x

t x x

L Lm x k x x k x

t x x

xm

m x

11 2 2

2 2 3 2

0

0

xk k k

k k k x

参考 2自由度系

bull 2自由度バネ質点系の運動方程式

1x

2x

2k

m

1k

m

3k

M x K x32

bull 多自由度系の運動方程式

ndash質量行列MRnn 剛性行列 KRnn

変位ベクトル xRn を用いて

ndash以下の変形を利用

ndash定数係数ODEの解を代入

0 Mx Kx

参考 多自由度系

2

0 0

tt e

x v

x Kx K v

固有値－λ2 固有ベクトルv

固有値問題

j としたときのωを固有角周波数という

1 1 12 2 2　

x M x K M KM

0 x Kx

33

bull Repulsive van-der-Waals力(repVdW)との相関が大きい基準振動モードを用いる

ndash 完全なvdWよりrepVdWの方が結果が良かった

ndash 衝突を解決する方向の主鎖運動を表現するモードを選べる

bull vdW力（6-12 L-Jポテンシャルを微分）（論文の方はBのところが誤植疑惑）

ndash 原子

ndash 原子 と原子 の距離

ndash 原子 と原子 の半径の和（平衡原子間距離）34

Correlation measurement

が小さくなって値が発散するのを防ぐために で打ち切る

bull vdW力の元のL-Jポテンシャル

35

Correlation measurement

[35] Gray JJ Moughon S Schueler-Furman O Kuhlman B Rohl CA Baker D Protein-protein docking with simultaneous

optimization of rigid-body displacement and side-chain conformations J Mol Biol 2003 331 281ndash299

bull 微分

bull 各Cα原子にrepVdW力のベクトルの和を割り当てる

36

Correlation Measurement

bull 力 と基準振動モード の相関

ndash レセプターのCα原子数

ndash

ndash

ndash 各Cα原子の変位ベクトルの集合

ndash i番目の基準振動モードの周波数

ndash 力とモードのベクトルの方向が一致rarr相関が強い

ndash 低周波モードを重要視 37

Correlation Measurement

bull 主鎖リファインメントステップでの最小化

ndash 16の自由度による

bull 相関が高かった10個の基準振動モード

bull 6の剛体自由度（6つの周波数0モードとして表される）

ndash attrVdWエネルギーの重み（ ）

ndash スケーリング係数（ ）

ndash 基準振動モードの数

ndash モード i の振幅38

Minimization According to Normal Modes

bull 最適な振幅値の決定

ndash BFGS準ニュートン法を用いた

ndashエネルギー勾配

ndash

ndash vdW力の計算ではattrVdWに係数Kをかけている

ndash構造最小化ステップの最後に最適化された振幅による基準振動をタンパク質に適用 39

Minimization According to Normal Modes

bull 純粋な方法

ndash基準振動モードの変位ベクトルを加える

ndash よく構造が歪む

ndash結合長と結合角は維持したい即ち主鎖二面角(φψ)の変化のみを許容して適用したい

bull CCDアルゴリズムを適用

ndash逆運動学に基づくロボティクスのアルゴリズム

40

Applying a Normal Mode on a Protein

[41] Dunbrack RLJrCanutescu AA Cyclic coordinate descent a robotics

algorithm for protein loop closure Protein Sci 2003 12963ndash972

bull CCDアルゴリズム

ndash Cα原子に変位ベクトルを加算rarr

ndash最小変位原子Cαjから両方向に主鎖二面角を決定

bull

bull 二面角 の式

ndash 着目しているCαから3つ以内にいるCα

ndash それぞれ変位ベクトルを加算したCα

41

Applying a Normal Mode on a Protein

二面角だけを動かして基準振動による変化位置にできるだけ近くなるようにする

bull 主鎖リファインメントの最後

ndash現在得られている構造のスコアを計算

bull スコアが良ければ構造を更新して戻る

bull vdWエネルギーが閾値以下か結果が5回更新されなかったら終了

42

The Scoring Function of the Backbone

Refinement Stage

bull near-native構造を特定するためのエネルギー計算

bull FireDockのエネルギー計算と同一

ndash 脱溶媒和自由エネルギー（Atomic Contact Energy）

ndash vdW相互作用

ndash 静電的相互作用

ndash 水素結合ジスルフィド結合

ndash π-πスタッキングなど

bull 以下のdeformation energryを加えた

43

Ranking According to an Approximation of

the Energy Function

RMSD

bull RMSDRoot Mean Square Deviation

ndash 2つの構造間の対応する原子の距離の二乗平均根(RMS)

44httpis-educationnaistjpDataSyllabus2007TeachingMaterialinfo-0048_1192617014pdf より引用

bull 本研究では3つのRMSDの値を用いた

ndash LRMSD(Ligand RMSD) (CAPRI規準)

decoyのRとnative複合体構造のRをフィットさせたときのdecoyのLとnativeのLとのCα原子に対するRMSD

ndash IRMSD(Interface RMSD) (CAPRI規準)

decoyとnativeの相互作用面をフィットさせたときの相互作用面にいるCα同士のRMSDnative複合体において10Aring以内に他方のタンパク質の原子を含む残基

ndash Rec-IRMSDRのdecoyとbound構造の相互作用面をフィットさせたときのRの相互作用面にいるCα同士のRMSD

45

RMSD calculations

(superimpose)

46

CAPRI規準

RANK LRMSD[Aring] IRMSD[Aring]

High ≦10 ≦10

Medium 10＜x≦50 10＜x≦20

Acceptable 50＜x≦100 20＜x≦40

Incorrect 100＜x 40＜x

Criteria for Ranking the CAPRI Predictions

[42] Mendez RLeplae RDe Maria LWodak SJ Assessment of blind predictions of protein-

protein interactions current status of docking methods Proteins 2003 52 51ndash67

or

47

Test Cases Table I

NoComplex

ID

Unbound

R

Unbound

LComplex description

Rec-

IRMSD

Motion

type

1 1A0O 1CHN 1FWP CheY-binding domain of CheA in complex with CheY 212 Closing

2 1ACB 2CGA 1EGL Bovine alpha-chymotrypsin-Eglin C complex 258 Other

3 1AY7 1RGH 1A19 Ribonuclease Sa complex with Barstar 059 Opening

4 1BTH 2HNT 6PTI Thrombin complexed with bovine pancreatic trypsin inhibitor 131 Other

5 1CGI 2CGA 1HPT Bovine chymotrypsinogen A and pancreatic secretory trypsin inhibitor 226 Other

6 1DFJ 2BNH 7RSA Ribonuclease inhibitor complexed with ribonuclease A 118 Opening

7 1E6E 1E1N 1CJE Adrenodoxin reductase-adrenodoxin complex 062 Other

8 1FIN 1HCL 1VIN CyclinA-CDK2 complex 608 Opening

9 1GGI 1GGC mdash HIV-1 neutralizing antibody in complex with its V3 loop peptide antigen 167 Opening

10 1GOT 1TAG 1TBG Heterotrimeric G protein 372 Opening

11 1IBR 1F59 1F59 Complex of Ran with Importin beta 262 Opening

12 1OAZ 1OAQ mdash Immunoglobulin E complexed with a Thioredoxin 1 107 Other

13 1PXV 1X9Y 1NYC StaphostatinndashStaphopain complex 348 Other

14 1T6G 1UKR 1T6E Complex of endo-14-beta-xylanase I and xylanase inhibitor 087 Opening

15 1TGS 2PTN 1HPT Complex of trypsinogen and pancreatic secretory trypsin inhibitor 154 Closing

16 1WQ1 6Q21 6Q21 Ras-RasGAP complex 093 Other

17 1ZHI 1M4Z 1Z1A Complex of Orc1 and Sir1 interacting domains 074 Closing

18 2BUO 1A43 mdash HIV-1 capsid C-terminal domain with an inhibitor of particle assembly 415 Opening

19 2KAI 2PKA 6PTI Complex of porcine kallikrein A and the bovine pancreatic trypsin inhibitor 072 Other

20 3HHR 1HGU mdash Complex of a human growth hormone and extracellular domain of its receptor 262 Opening

bull 表の意味

ndash Rec-IRMSDRのboundとunbound間での相互作用面にいるCαのRMSD

ndash Motion type

bull Opening (9例)

unboundのRが結合部位を妨げているもの

bull Closing (3例)

結合すると相互作用領域を増やすように動くもの

bull Other (8例)

相互作用領域の一部がOpeningで一部がClosing

ndash unbound Lがあるものはunbound-unbound

48

Test Cases

Results

49

bull FireDockと比較

ndash FiberDockとの違いはNMAによる主鎖改良部分

bull 3つの実験

1 結合位置に置いたunbound構造をリファインメント

2 500個のランダム生成されたnear-native

リガンド構造に対してrefine

3 PatchDockで生成された結果のリランキング

50

実験方法

51

実験1 unbound構造のリファインメント

Table II Refinement of the Unbound Receptor and Unbound Ligand in Their Native Binding Orientation

Complex IDFireDock (rigid backbone) FiberDock (flexible backbone)

IRMSD recIRMSD Energy IRMSD recIRMSD Energy1 1A0O 244 212 minus1481 244 212 minus1481

2 1ACB 258 258 minus4623 257 254 minus3866

3 1AY7 130 059 minus4053 130 059 minus4053

4 1BTH 116 131 minus4215 116 131 minus4215

5 1CGI 208 226 minus5261 208 226 minus5261

6 1DFJ 141 118 minus3654 112 111 minus3002

7 1E6E 121 062 minus5524 121 062 minus5524

8 1FIN 517 608 81384 606 616 030

9 1GGI 268 167 11189 195 126 minus5179

10 1GOT 302 372 10725 468 378 minus554

11 1IBR 278 262 33593 263 256 minus1732

12 1OAZ 100 107 435 100 107 435

13 1PXV 354 348 1155 342 331 minus3418

14 1T6G 099 087 minus1039 088 066 minus4116

15 1TGS 157 154 minus4328 157 154 minus4328

16 1WQ1 150 093 250 150 093 250

17 1ZHI 124 074 440 124 074 440

18 2BUO 392 415 minus1105 405 430 minus3271

19 2KAI 074 072 minus6077 074 072 minus6077

20 3HHR 246 262 62207 198 256 minus99

これら4つのケースはLigandにunbound構造がなかったもの代わりにbound構造を用いている

bull エネルギー値

ndash多くの例でFiberDockの方が低エネルギー構造

ndash 8 9 10 11 20はFireDockだと全然だめ

bull Motion type Opening

bull リガンドと結合するときにレセプターの結合部位が開かれる

bull FiberDockが開口運動をうまくモデル化できている

bull RMSD値

ndash 7例でRMSD値改善

bull 9 14はrecIRMSDが25改善

ndash 8 10 18はRMSD値が悪化

ndash残りの10例は変化なし52

実験1 エネルギー値とRMSD値

bull PDB ID 1GGI(9)ndash HIV-1 neutralizing antibody in complex

with its V3 loop peptide antigen

ndash レセプター

bull 赤色FiberDock

bull 緑色bound

bull 青色unbound

ndash リガンド

bull 灰色bound

ndash結合するところのリファインメントがうまくいっている（矢印部分）

53

実験1 1GGI

Figure 2

54

実験1 1GGI

bull 1GGIのNormal Mode

bull 低周波と高周波が混在

ndash 番目の基準振動(小さいほど低周波振動)

ndash 16番目の基準振動の振幅が最も大きい(ｰ792)

55

実験1 1GGI

Flexible loop領域 220-305番残基Lowest freq

Higher freq

Figure 3

bull 低周波数モードが全体の振動を高周波数モードはループ構造などの局所的な振動を表している

ndash 29番残基の周辺のピークはunboundの欠損領域のせい

56

実験1 1GGI

bull CAPRI 3rd Assessment Meeting

ndash ドッキングの課題はdecoyのランク付けとfalse-positiveをふるい落とすこと

ndash最終的なランキングはエネルギー値による

ndashせっかく低いRMSD値を持っていてもエネルギー値が高かったら抽出できない

rarrリファインメントによってエネルギー値が改善されることは素晴らしい

57

実験1 1GGI

[49] Janin JWodak S The third CAPRI assessment meeting Toronto Canada

April 20ndash21 2007 Structure 2007 15 755ndash759

bull nativeの結合サイトにLを置いてリファインメント

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndash 500構造をつくってリファインメント

ndash good solution

エネルギー値が負でIRMSDが4Aring以下

58

実験2

(Local Docking)

59

実験2 FireDockとの比較

17例で精度向上（ ）8例は40以上の向上1FIN（一番左）は1個も見つからず（recIRMSD=608Aring）

Figure 4

bull リファインメントが正しかった例

ndash 重要な主鎖矢印

ndash 衝突がうまく回避できている

60

実験2 FireDockとの比較

18 2BUO

11 1IBR

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5

61

実験2 1IBR

bull 1IBRでの基準振動

62Figure 6

実験2 1IBR

bull 低周波数モードは全体高周波数モードはループ構造の振動を表している(D)

bull 4つの大きな距離のピーク(ABCD)について

ndash最大のピークC(残基番号288~316)は相互作用面と反対側なので重要ではない

ndash最も重要なピークはDでありFiberDockの主鎖リファインメント( )によって実現した

63

実験2 1IBR

bull R(unbound)とL(bound)は衝突

ndash bound構造は開いている

bull FiberDockでうまく開いた

bull ついでにLのヘリックスも移動した

rarr主鎖のリファインメントがないと低エネルギー構造にならない

64

実験2 2BUO(Lはbound)

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5(a) 2BUO

bull Local Docking

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndashエネルギーtop10構造の中の最も良いIRMSDを比較

bull ΔIRMSD gt 02Aring 良くなった

bull -02Aring lt ΔIRMSD lt 02Aring 変わらず

bull ΔIRMSD lt -02Aring 悪くなった

65

実験2 RosettaDockとの比較

ΔIRMSD = IRMSDFiberDock - IRMSDRosettaDock

66

Complex IDBest IRMSD in top 10

FiberDock RosettaDock30 ΔIRMSD

1 1A0O 180 311 -131

2 1ACB 221 249 -028

3 1AY7dagger 089 072 017

4 1BTH 124 124 000

5 1CGI 200 204 -004

6 1DFJdagger 111 580 -469

7 1E6E 063 171 -108

8 1FINdagger 590 593 -003

9 1GGIdagger 170 258 -188

10 1GOTdagger 259 389 -130

11 1IBRdagger 198 901 -703

12 1OAZ 262 155 107

13 1PXV 323 334 -011

14 1T6Gdagger 077 234 -157

15 1TGS 138 131 007

16 1WQ1 141 506 -365

17 1ZHI 112 090 022

18 2BUOdagger 362 424 -062

19 2KAI 075 067 008

20 3HHRdagger 189 430 -241

Table III Local Docking Results of FiberDock and RosettaDock

daggerReceptorの結合部位が閉じているもの(Opening) ΔIRMSDlt-02Aring

実験2 RosettaDockとの比較

bull 11例でIRMSDが向上(ΔIRMSDlt-02Aring)

ndash Motion type Openingが多数

ndash 2例は悪化7例は変わらず(ΔIRMSDplusmn02Aring以内)

ndash FiberDockはOpening motionのモデル化がウマい

bull 最近のRosettaDockについて

ndash Wangら[22]が主鎖のフレキシビリティを導入bull MCのステップの最中に主鎖振動のランダマイズ

bull 主鎖柔軟性を完全に表現することを可能にした

ndash FiberDockの人たちの主張bull WangらのRosettaDockは自由度が高いために計算が大変

ndash fold-tree[22]によってあらかじめフレキシブルな領域を定義して実時間内におさえる

bull FiberDockは事前知識いらずでしかも速いndash 当時の最新ver(RosettaDock30)に含まれていないため性能比較していない

67

実験2 RosettaDockとの比較

bull ファネル状エネルギー地形(energy funnels)

ndash near-native構造の評価に有用

bull 500構造のRMSD-Energy plots(Figure 7)

ndash R(unbound)ampL(bound)

ndash 横軸(IRMSD)

ndash 縦軸(Energy score)

bull RosettaとFireFiberのスケールは違う

68

実験2 エネルギー地形

Position

En

erg

y

[51] Schueler-Furman O Wang C Bradley P Misura K

Baker D Progress in modeling of protein structures

and interactions Science 2005 310 638ndash642

69

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1C

GI

1IB

R

70

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1T

6G

2B

UO

bull FireDock vs FiberDock

ndash FiberDockの方がファネルの形が良い

ndash 主鎖リファインメントの効果

bull RosettaDock vs FireDock

ndash FireDockの方が見た目的に良い形bull 似たような方法なのになぜ（両方とも側鎖のリファインメント）

ndash ファネルの形の違いに対する2つの解釈bull RosettaDockが衝突に敏感過ぎるかも

bull 側鎖最適化手法の違いndash FireDock 整数計画法によるロータマー選択

ndash RosettaDock ヒューリスティックMCによる側鎖のrepacking

bull ファネル形状の違いを本当に理解するためにはもっと研究が必要（本研究の範囲外とする）

71

実験2 エネルギー地形

bull (rigid)ドッキング結果のリファインメントとリランキング

ndash各例に対し相互作用残基(lt6Aring)を不える

ndashその結合部位の情報をもとにPatchDockを実行

bull decoyを500個使うが完全なブラインドでのドッキングではnear-native構造が得られない可能性がある

bull リファインメントとリランキング性能評価のために（near-native decoyを作るために）結合部位情報を用いた

bull PatchDockは形状相補性スコアに基づく

ndash PatchDock FireDock FiberDockを比較

bull PatchDockでnear-native decoyを500個生成

bull FireDockとFiberDockでリファインメントリランキング

bull R(unbound) L(bound)を使用 72

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

73

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

ID

PatchDock FireDock FiberDock

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First Acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

1A0O 1 (766 379) 3dagger 7 (634 230) 29 (920 315) 3dagger 16 (525 333) 108 (519 326) 1

1ACB 3 (617 312) 2 3 (824 431) 259 (867 437) 1 2 (684 401) 42 (612 356) 4dagger

1AY7 14 (978 527) 3 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger

1BTH 1 (1210 365) 1 2 (1011 328) 72 (1147 363) 2 1 (798 197) 403 (1480 355) 5dagger

1CGI 2 (382 231) 1 1 (282 225) 2 (382 231) 10dagger 1 (542 272) 279 (750 297) 9

1DFJ 1 (684 276) 4 1 (555 203) 2 (478 233) 6dagger 1 (310 153) 5 (428 213) 6dagger

1E6E None 0 474 (601 332) 134 (1020 425) 0 2 (838 344) 327 (2064 746) 2dagger

1FIN None 0 None None 0 None None 0

1GGI 3 (606 324) 6dagger 25 (683 337) 3 (606 324) 0 1 (1239 377) 281 (1123 329) 2

1GOT None 0 None None 0 None None 0

1IBR 32 (699 278) 0 2 (501 250) 208 (638 285) 1 2 (667 261) 32 (699 278) 3dagger

1OAZ 58 (1847 384) 0 9 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger 16 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger

1PXV 51 (854 403) 0 17 (694 349) 54 (578 339) 1 1 (886 451) 63 (986 457) 2dagger

1T6G 4 (810 175) 1 1 (683 133) 129 (1478 308) 10 1 (961 180) 70 (1351 233) 11dagger

1TGS 15 (269 154) 1 1 (194 143) 15 (269 154) 10 1 (194 143) 15 (269 154) 11dagger

1WQ1 6 (224 142) 1dagger 20 (564 235) 82 (540 217) 1dagger 29 (892 444) 445 (718 295) 0

1ZHI 134 (1344 281) 0 10 (752 273) 311 (843 303) 2 4 (718 348) 311 (843 303) 3dagger

2BUO 1 (938 539) 9dagger 3 (505 391) 32 (487 398) 3 12 (63 461) 203 (83 471)) 2

2KAI 17 (1246 323) 1 1 (194 084) 257 (111 077) 3dagger 1 (218 094) 257 (111 077) 2

3HHR 214 (1161 327) 0 497 (919 551) 420 (917 459) 0 214 (1359 395) 261 (1538 377) 0

wins 6 4 8 7 14 11

Table IV

bull Table IVの見かた

ndash First acceptable

RMSD＜100Aring or IRMSD＜40Aring となった(acceptable)

decoyの中で一番良い順位のものの順位bull FireFiberDockのPatchDockはFirst acceptable decoyが

PatchDock(リファインメント前)では何位だったか

ndash Acceptables

上位20個の中に含まれていたacceptable decoyの個数

ndash 3手法の中でFirst acceptableの順位が一番良かった

ndash dagger 3手法の中でAcceptablesの個数が一番多かった

ndash wins行 と dagger の集計

74

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

bull PatchDock＜FireDock＜FiberDockと性能向上

ndash まぁ割と良くなっているbull First acceptable (wins)6 ＜ 8 ＜ 14

bull Acceptables (wins) 4 ＜ 7 ＜ 11

ndash 主鎖リファインメントがnear-native decoyのランキングを改善できるということを示しているbull 構造上の衝突をなくせるようなときに効果を発揮（低いエネルギー値と良い順位が得られるようになる）

75

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

76

実験3 1T6G

bull 1位の結果はCAPRI基準でmedium accuracy

ndash 2位はhighly accurate (IRMSD 092Aring RMSD 304Aring）(表には書いてない)

bull 結合の際に動くループを特定した

ndash 矢印部分のループが開いている

ndash 他の部位はほとんど動いていない

Figure 8 1T6G

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

77

実験3 1BTH

bull 1BTHの結果について(FiberDock)

ndash 403位 RMSD 1480Aring IRMSD 355Aring を釣り上げた

ndash RMSD 798Aring IRMSD 197Aringに改善しエネルギー値1位

ndash FireDockでは悪化していた（RMSD 1890Aring IRMSD 464Aring）

bull FiberDockはRの主鎖構造をほとんど変えなかったが微妙には動いていた（RMSD 015Aring）

ndash この微動が衝突を解決している

ndash 相互作用部位にdecoyが集中するのを可能にしてるのかも

78

Figure 9 1BTH

Refinement by FireDock Refinement by FiberDock

緑色bound(R)

灰色bound(L)

青色PatchDock

橙色FireDock

赤色FiberDock

実験3 1BTH

Discussion and Conclusions

79

bull ドッキング予測は2つのステージに分かれる

ndash剛体ドッキングステージ

bull near-nativeを出せても衝突があったりする

bull decoyのランキングで上位にこない

ndash フレキシブルリファインメントステージ

bull 衝突を解決してリランキング

bull とても重要なステージ

80

タンパク質ドッキング

bull FiberDockを提案したndash フレキシブルリファインメントのための手法

ndash 側鎖と主鎖の両方を対象

ndash vdW力に基づいた基準振動解析によるモデリング

ndash RMSDとエネルギー値（ランキング）両方を改善

ndash エネルギーファネルの形状も改善

bull 主鎖のフレキシビリティの重要性ndash 立体構造がなくモデリングされた場合においても重要

ndash 主鎖リファインメントでモデルの丌正確性に対処できるかもしれない

ndash 抗原抗体複合体予測にもいけるかもbull 今回は1例のみ(1GGI)

bull CDR Loopがあると難しいがうまくいった

bull 抗原抗体複合体におけるFiberDockの性能評価を計画中81

まとめ

bull 基準振動モード選択基準の改良

ndash vdWだけでなく他にも取り入れるbull attrVdW

bull クーロン力

bull 水素結合

bull 主鎖のリファインメントをRとLで同時に行うようにする

ndash RとLのモードの中から関連しているモードを選択して使う

82

Future work

bull リファインメント前の初期構造生成がうまくいかない場合の対応

ndash 剛体ドッキング前にフレキシビリティの評価をしたい

ndash Hinge bending motion（蝶番型モーション）

bull Hinge bending motionはnear-native decoyを生成するのを妨げる大きな動きの1つ

bull Hinge plot法によって最小周波数モード2つで解析できる

bull FrexDockという手法とFiberDockを組み合わせてもいけるかも

83

Future work

[52] Emekli U Schneidman-Duhovny D Wolfson HJ Nussinov R Haliloglu T HingeProt

automated prediction of hinges in protein structures Proteins 2008 70 1219ndash1227

[53] Schneidman-Duhovny D Nussinov R Wolfson HJ Automatic prediction of protein

interactions with large scale motion Proteins2007 69 764ndash773

bull 主鎖のフレキシビリティが予測できる場合

ndash アンサンブル(cross)ドッキングとリファインメントの組み合わせbull Conformational selectionとinfuced-fitの両方をモデル化

ndash near-native decoyの評価がより難しくなるbull より正確なエネルギー関数が必要

bull 最小エネルギーの周辺でのエネルギーファネルを探索するべき

84

Future work

[14] Chaudhury S Gray JJ Conformer selection and induced fit in flexible backbone

proteinndashprotein docking using computational and NMR ensembles J Mol

Biol 2008 381 1068ndash1087

Generating many decoys

Selecting near-native decoys by cluster analysis (IFP)

Refinement

near-native

decoy

内古閑伸之広川貴次秋山泰相互作用プロファイルによるタンパク質複合体予測のポストドッキング解析第38回構造活性相関シンポジウム 2010

bull 各原子運動を調和振動子の和で近似する

ndash 生体分子を構造物とみなしその振動モードを工学的に解析して動特性を知る

ndash 基本的には局所的エネルギー最小構造の周りでのポテンシャル振動によって導かれる（後述）

23

基準振動解析

bull 関連研究

ndash near-native decoyを5~10の低周波基準振動モードでminimization Protein(u)-DNA(b)Ligand(b)に適用

ndash 5つの低周波基準振動モードによるリファインメント rigidに比べてnative構造に近いdecoyのrankとRMSD向上

ndash unboundからboundへの構造変化を表すにはいくつのモードが必要か評価bull 20の低周波モードでのRMSD向上は最大50に留まる

bull unboundタンパク質が他の分子と相互作用を起こすときは高周波基準振動モードに相当する動きが起こると考え低周波だけでなく高周波も考慮すべきと結論

24

基準振動解析

[24]Lindahl E Delarue M Refinement of docked proteinndashligand and proteinndashDNA structures using

low frequency normal mode amplitude optimization Nucleic Acids Res 2005 33 4496ndash4506

[25] May A Zacharias M Energy minimization in low-frequency normal modes to efficiently allow

for global flexibility during systematic proteinndashprotein docking Proteins 2008 70 794ndash809

[31] Petrone P Pande VS Can conformational change be described by only a few normal

modes Biophys J 2006 90 1583ndash1593

bull 関連研究(続き)

ndash cAPKキナーゼの結合ポケットにあるループのモデリングに高周波モードを使用

25

基準振動解析

[33] Cavasotto CN Kovacs JA Abagyan RA Representing receptor flexibility in ligand docking

through relevant normal modes J Am Chem Soc 2005 127 9632ndash9640

Methods

26

1 前処理bull Rの基準振動解析

2 各ドッキング候補構造に対してa 側鎖最適化

準ニュートン法による最小化を利用

b NMAによる主鎖の改良① LのRに対するvdW力の計算

② 相関が高い基準振動モード10個を選択しこれらのモードでRの主鎖構造の最小化

③ Rigid-body MC最小化(10 iterations)

④ スコアが良ければ構造を更新rarr①へvdWエネルギーが閾値以下か結果が5回更新されなかったら終了

c Rigid-body MC最小化(50 iterations)準ニュートン法による最小化を利用

3 エネルギー関数によるランキング 27

方法 (赤字はFiberDockのオリジナル)

Figure 1

bull ヘッセ行列

ndash ポテンシャルエネルギー

ndash 原子数

ndash (局所的エネルギー最小構造における)原子 の位置

bull 質量行列

28

Normal Mode Analysis

bull 質量加重座標に変換

bull の固有値問題を解く

ndash基準振動モード固有ベクトル

ndash振動周波数固有値の平方根

29

Normal Mode Analysis

bull 異方性ネットワークモデル(Anisotropic Network Model)

ndash一般的に用いられている(バネ)モデルbull [27] Hinsen K Analysis of domain motions by approximate normal mode

calculations Proteins 1998 33 417ndash429

bull 原子 の位置

bull 平衡状態における原子 の位置

bull カットオフ距離（10Aring）

30

Normal Mode Analysis

31

Normal Mode Analysis

bull カットオフ距離（3Aring）

bull 3Aringより遠い原子間では影響が薄れるようになっている

1 2 1 2 1 2 1 2

22 2 2 2

1 1 2 2 1 1 2 2 1 3 2

1 1 1 1 2 2 1

1 1

2 2 2 2 1 3 2

2 2

11

2 2

1 1 1 1 1

2 2 2 2 2

d0

d

d0

d

0

0

L x x x x K x x U x x

m x m x k x k x x k x

L Lm x k x k x x

t x x

L Lm x k x x k x

t x x

xm

m x

11 2 2

2 2 3 2

0

0

xk k k

k k k x

参考 2自由度系

bull 2自由度バネ質点系の運動方程式

1x

2x

2k

m

1k

m

3k

M x K x32

bull 多自由度系の運動方程式

ndash質量行列MRnn 剛性行列 KRnn

変位ベクトル xRn を用いて

ndash以下の変形を利用

ndash定数係数ODEの解を代入

0 Mx Kx

参考 多自由度系

2

0 0

tt e

x v

x Kx K v

固有値－λ2 固有ベクトルv

固有値問題

j としたときのωを固有角周波数という

1 1 12 2 2　

x M x K M KM

0 x Kx

33

bull Repulsive van-der-Waals力(repVdW)との相関が大きい基準振動モードを用いる

ndash 完全なvdWよりrepVdWの方が結果が良かった

ndash 衝突を解決する方向の主鎖運動を表現するモードを選べる

bull vdW力（6-12 L-Jポテンシャルを微分）（論文の方はBのところが誤植疑惑）

ndash 原子

ndash 原子 と原子 の距離

ndash 原子 と原子 の半径の和（平衡原子間距離）34

Correlation measurement

が小さくなって値が発散するのを防ぐために で打ち切る

bull vdW力の元のL-Jポテンシャル

35

Correlation measurement

[35] Gray JJ Moughon S Schueler-Furman O Kuhlman B Rohl CA Baker D Protein-protein docking with simultaneous

optimization of rigid-body displacement and side-chain conformations J Mol Biol 2003 331 281ndash299

bull 微分

bull 各Cα原子にrepVdW力のベクトルの和を割り当てる

36

Correlation Measurement

bull 力 と基準振動モード の相関

ndash レセプターのCα原子数

ndash

ndash

ndash 各Cα原子の変位ベクトルの集合

ndash i番目の基準振動モードの周波数

ndash 力とモードのベクトルの方向が一致rarr相関が強い

ndash 低周波モードを重要視 37

Correlation Measurement

bull 主鎖リファインメントステップでの最小化

ndash 16の自由度による

bull 相関が高かった10個の基準振動モード

bull 6の剛体自由度（6つの周波数0モードとして表される）

ndash attrVdWエネルギーの重み（ ）

ndash スケーリング係数（ ）

ndash 基準振動モードの数

ndash モード i の振幅38

Minimization According to Normal Modes

bull 最適な振幅値の決定

ndash BFGS準ニュートン法を用いた

ndashエネルギー勾配

ndash

ndash vdW力の計算ではattrVdWに係数Kをかけている

ndash構造最小化ステップの最後に最適化された振幅による基準振動をタンパク質に適用 39

Minimization According to Normal Modes

bull 純粋な方法

ndash基準振動モードの変位ベクトルを加える

ndash よく構造が歪む

ndash結合長と結合角は維持したい即ち主鎖二面角(φψ)の変化のみを許容して適用したい

bull CCDアルゴリズムを適用

ndash逆運動学に基づくロボティクスのアルゴリズム

40

Applying a Normal Mode on a Protein

[41] Dunbrack RLJrCanutescu AA Cyclic coordinate descent a robotics

algorithm for protein loop closure Protein Sci 2003 12963ndash972

bull CCDアルゴリズム

ndash Cα原子に変位ベクトルを加算rarr

ndash最小変位原子Cαjから両方向に主鎖二面角を決定

bull

bull 二面角 の式

ndash 着目しているCαから3つ以内にいるCα

ndash それぞれ変位ベクトルを加算したCα

41

Applying a Normal Mode on a Protein

二面角だけを動かして基準振動による変化位置にできるだけ近くなるようにする

bull 主鎖リファインメントの最後

ndash現在得られている構造のスコアを計算

bull スコアが良ければ構造を更新して戻る

bull vdWエネルギーが閾値以下か結果が5回更新されなかったら終了

42

The Scoring Function of the Backbone

Refinement Stage

bull near-native構造を特定するためのエネルギー計算

bull FireDockのエネルギー計算と同一

ndash 脱溶媒和自由エネルギー（Atomic Contact Energy）

ndash vdW相互作用

ndash 静電的相互作用

ndash 水素結合ジスルフィド結合

ndash π-πスタッキングなど

bull 以下のdeformation energryを加えた

43

Ranking According to an Approximation of

the Energy Function

RMSD

bull RMSDRoot Mean Square Deviation

ndash 2つの構造間の対応する原子の距離の二乗平均根(RMS)

44httpis-educationnaistjpDataSyllabus2007TeachingMaterialinfo-0048_1192617014pdf より引用

bull 本研究では3つのRMSDの値を用いた

ndash LRMSD(Ligand RMSD) (CAPRI規準)

decoyのRとnative複合体構造のRをフィットさせたときのdecoyのLとnativeのLとのCα原子に対するRMSD

ndash IRMSD(Interface RMSD) (CAPRI規準)

decoyとnativeの相互作用面をフィットさせたときの相互作用面にいるCα同士のRMSDnative複合体において10Aring以内に他方のタンパク質の原子を含む残基

ndash Rec-IRMSDRのdecoyとbound構造の相互作用面をフィットさせたときのRの相互作用面にいるCα同士のRMSD

45

RMSD calculations

(superimpose)

46

CAPRI規準

RANK LRMSD[Aring] IRMSD[Aring]

High ≦10 ≦10

Medium 10＜x≦50 10＜x≦20

Acceptable 50＜x≦100 20＜x≦40

Incorrect 100＜x 40＜x

Criteria for Ranking the CAPRI Predictions

[42] Mendez RLeplae RDe Maria LWodak SJ Assessment of blind predictions of protein-

protein interactions current status of docking methods Proteins 2003 52 51ndash67

or

47

Test Cases Table I

NoComplex

ID

Unbound

R

Unbound

LComplex description

Rec-

IRMSD

Motion

type

1 1A0O 1CHN 1FWP CheY-binding domain of CheA in complex with CheY 212 Closing

2 1ACB 2CGA 1EGL Bovine alpha-chymotrypsin-Eglin C complex 258 Other

3 1AY7 1RGH 1A19 Ribonuclease Sa complex with Barstar 059 Opening

4 1BTH 2HNT 6PTI Thrombin complexed with bovine pancreatic trypsin inhibitor 131 Other

5 1CGI 2CGA 1HPT Bovine chymotrypsinogen A and pancreatic secretory trypsin inhibitor 226 Other

6 1DFJ 2BNH 7RSA Ribonuclease inhibitor complexed with ribonuclease A 118 Opening

7 1E6E 1E1N 1CJE Adrenodoxin reductase-adrenodoxin complex 062 Other

8 1FIN 1HCL 1VIN CyclinA-CDK2 complex 608 Opening

9 1GGI 1GGC mdash HIV-1 neutralizing antibody in complex with its V3 loop peptide antigen 167 Opening

10 1GOT 1TAG 1TBG Heterotrimeric G protein 372 Opening

11 1IBR 1F59 1F59 Complex of Ran with Importin beta 262 Opening

12 1OAZ 1OAQ mdash Immunoglobulin E complexed with a Thioredoxin 1 107 Other

13 1PXV 1X9Y 1NYC StaphostatinndashStaphopain complex 348 Other

14 1T6G 1UKR 1T6E Complex of endo-14-beta-xylanase I and xylanase inhibitor 087 Opening

15 1TGS 2PTN 1HPT Complex of trypsinogen and pancreatic secretory trypsin inhibitor 154 Closing

16 1WQ1 6Q21 6Q21 Ras-RasGAP complex 093 Other

17 1ZHI 1M4Z 1Z1A Complex of Orc1 and Sir1 interacting domains 074 Closing

18 2BUO 1A43 mdash HIV-1 capsid C-terminal domain with an inhibitor of particle assembly 415 Opening

19 2KAI 2PKA 6PTI Complex of porcine kallikrein A and the bovine pancreatic trypsin inhibitor 072 Other

20 3HHR 1HGU mdash Complex of a human growth hormone and extracellular domain of its receptor 262 Opening

bull 表の意味

ndash Rec-IRMSDRのboundとunbound間での相互作用面にいるCαのRMSD

ndash Motion type

bull Opening (9例)

unboundのRが結合部位を妨げているもの

bull Closing (3例)

結合すると相互作用領域を増やすように動くもの

bull Other (8例)

相互作用領域の一部がOpeningで一部がClosing

ndash unbound Lがあるものはunbound-unbound

48

Test Cases

Results

49

bull FireDockと比較

ndash FiberDockとの違いはNMAによる主鎖改良部分

bull 3つの実験

1 結合位置に置いたunbound構造をリファインメント

2 500個のランダム生成されたnear-native

リガンド構造に対してrefine

3 PatchDockで生成された結果のリランキング

50

実験方法

51

実験1 unbound構造のリファインメント

Table II Refinement of the Unbound Receptor and Unbound Ligand in Their Native Binding Orientation

Complex IDFireDock (rigid backbone) FiberDock (flexible backbone)

IRMSD recIRMSD Energy IRMSD recIRMSD Energy1 1A0O 244 212 minus1481 244 212 minus1481

2 1ACB 258 258 minus4623 257 254 minus3866

3 1AY7 130 059 minus4053 130 059 minus4053

4 1BTH 116 131 minus4215 116 131 minus4215

5 1CGI 208 226 minus5261 208 226 minus5261

6 1DFJ 141 118 minus3654 112 111 minus3002

7 1E6E 121 062 minus5524 121 062 minus5524

8 1FIN 517 608 81384 606 616 030

9 1GGI 268 167 11189 195 126 minus5179

10 1GOT 302 372 10725 468 378 minus554

11 1IBR 278 262 33593 263 256 minus1732

12 1OAZ 100 107 435 100 107 435

13 1PXV 354 348 1155 342 331 minus3418

14 1T6G 099 087 minus1039 088 066 minus4116

15 1TGS 157 154 minus4328 157 154 minus4328

16 1WQ1 150 093 250 150 093 250

17 1ZHI 124 074 440 124 074 440

18 2BUO 392 415 minus1105 405 430 minus3271

19 2KAI 074 072 minus6077 074 072 minus6077

20 3HHR 246 262 62207 198 256 minus99

これら4つのケースはLigandにunbound構造がなかったもの代わりにbound構造を用いている

bull エネルギー値

ndash多くの例でFiberDockの方が低エネルギー構造

ndash 8 9 10 11 20はFireDockだと全然だめ

bull Motion type Opening

bull リガンドと結合するときにレセプターの結合部位が開かれる

bull FiberDockが開口運動をうまくモデル化できている

bull RMSD値

ndash 7例でRMSD値改善

bull 9 14はrecIRMSDが25改善

ndash 8 10 18はRMSD値が悪化

ndash残りの10例は変化なし52

実験1 エネルギー値とRMSD値

bull PDB ID 1GGI(9)ndash HIV-1 neutralizing antibody in complex

with its V3 loop peptide antigen

ndash レセプター

bull 赤色FiberDock

bull 緑色bound

bull 青色unbound

ndash リガンド

bull 灰色bound

ndash結合するところのリファインメントがうまくいっている（矢印部分）

53

実験1 1GGI

Figure 2

54

実験1 1GGI

bull 1GGIのNormal Mode

bull 低周波と高周波が混在

ndash 番目の基準振動(小さいほど低周波振動)

ndash 16番目の基準振動の振幅が最も大きい(ｰ792)

55

実験1 1GGI

Flexible loop領域 220-305番残基Lowest freq

Higher freq

Figure 3

bull 低周波数モードが全体の振動を高周波数モードはループ構造などの局所的な振動を表している

ndash 29番残基の周辺のピークはunboundの欠損領域のせい

56

実験1 1GGI

bull CAPRI 3rd Assessment Meeting

ndash ドッキングの課題はdecoyのランク付けとfalse-positiveをふるい落とすこと

ndash最終的なランキングはエネルギー値による

ndashせっかく低いRMSD値を持っていてもエネルギー値が高かったら抽出できない

rarrリファインメントによってエネルギー値が改善されることは素晴らしい

57

実験1 1GGI

[49] Janin JWodak S The third CAPRI assessment meeting Toronto Canada

April 20ndash21 2007 Structure 2007 15 755ndash759

bull nativeの結合サイトにLを置いてリファインメント

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndash 500構造をつくってリファインメント

ndash good solution

エネルギー値が負でIRMSDが4Aring以下

58

実験2

(Local Docking)

59

実験2 FireDockとの比較

17例で精度向上（ ）8例は40以上の向上1FIN（一番左）は1個も見つからず（recIRMSD=608Aring）

Figure 4

bull リファインメントが正しかった例

ndash 重要な主鎖矢印

ndash 衝突がうまく回避できている

60

実験2 FireDockとの比較

18 2BUO

11 1IBR

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5

61

実験2 1IBR

bull 1IBRでの基準振動

62Figure 6

実験2 1IBR

bull 低周波数モードは全体高周波数モードはループ構造の振動を表している(D)

bull 4つの大きな距離のピーク(ABCD)について

ndash最大のピークC(残基番号288~316)は相互作用面と反対側なので重要ではない

ndash最も重要なピークはDでありFiberDockの主鎖リファインメント( )によって実現した

63

実験2 1IBR

bull R(unbound)とL(bound)は衝突

ndash bound構造は開いている

bull FiberDockでうまく開いた

bull ついでにLのヘリックスも移動した

rarr主鎖のリファインメントがないと低エネルギー構造にならない

64

実験2 2BUO(Lはbound)

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5(a) 2BUO

bull Local Docking

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndashエネルギーtop10構造の中の最も良いIRMSDを比較

bull ΔIRMSD gt 02Aring 良くなった

bull -02Aring lt ΔIRMSD lt 02Aring 変わらず

bull ΔIRMSD lt -02Aring 悪くなった

65

実験2 RosettaDockとの比較

ΔIRMSD = IRMSDFiberDock - IRMSDRosettaDock

66

Complex IDBest IRMSD in top 10

FiberDock RosettaDock30 ΔIRMSD

1 1A0O 180 311 -131

2 1ACB 221 249 -028

3 1AY7dagger 089 072 017

4 1BTH 124 124 000

5 1CGI 200 204 -004

6 1DFJdagger 111 580 -469

7 1E6E 063 171 -108

8 1FINdagger 590 593 -003

9 1GGIdagger 170 258 -188

10 1GOTdagger 259 389 -130

11 1IBRdagger 198 901 -703

12 1OAZ 262 155 107

13 1PXV 323 334 -011

14 1T6Gdagger 077 234 -157

15 1TGS 138 131 007

16 1WQ1 141 506 -365

17 1ZHI 112 090 022

18 2BUOdagger 362 424 -062

19 2KAI 075 067 008

20 3HHRdagger 189 430 -241

Table III Local Docking Results of FiberDock and RosettaDock

daggerReceptorの結合部位が閉じているもの(Opening) ΔIRMSDlt-02Aring

実験2 RosettaDockとの比較

bull 11例でIRMSDが向上(ΔIRMSDlt-02Aring)

ndash Motion type Openingが多数

ndash 2例は悪化7例は変わらず(ΔIRMSDplusmn02Aring以内)

ndash FiberDockはOpening motionのモデル化がウマい

bull 最近のRosettaDockについて

ndash Wangら[22]が主鎖のフレキシビリティを導入bull MCのステップの最中に主鎖振動のランダマイズ

bull 主鎖柔軟性を完全に表現することを可能にした

ndash FiberDockの人たちの主張bull WangらのRosettaDockは自由度が高いために計算が大変

ndash fold-tree[22]によってあらかじめフレキシブルな領域を定義して実時間内におさえる

bull FiberDockは事前知識いらずでしかも速いndash 当時の最新ver(RosettaDock30)に含まれていないため性能比較していない

67

実験2 RosettaDockとの比較

bull ファネル状エネルギー地形(energy funnels)

ndash near-native構造の評価に有用

bull 500構造のRMSD-Energy plots(Figure 7)

ndash R(unbound)ampL(bound)

ndash 横軸(IRMSD)

ndash 縦軸(Energy score)

bull RosettaとFireFiberのスケールは違う

68

実験2 エネルギー地形

Position

En

erg

y

[51] Schueler-Furman O Wang C Bradley P Misura K

Baker D Progress in modeling of protein structures

and interactions Science 2005 310 638ndash642

69

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1C

GI

1IB

R

70

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1T

6G

2B

UO

bull FireDock vs FiberDock

ndash FiberDockの方がファネルの形が良い

ndash 主鎖リファインメントの効果

bull RosettaDock vs FireDock

ndash FireDockの方が見た目的に良い形bull 似たような方法なのになぜ（両方とも側鎖のリファインメント）

ndash ファネルの形の違いに対する2つの解釈bull RosettaDockが衝突に敏感過ぎるかも

bull 側鎖最適化手法の違いndash FireDock 整数計画法によるロータマー選択

ndash RosettaDock ヒューリスティックMCによる側鎖のrepacking

bull ファネル形状の違いを本当に理解するためにはもっと研究が必要（本研究の範囲外とする）

71

実験2 エネルギー地形

bull (rigid)ドッキング結果のリファインメントとリランキング

ndash各例に対し相互作用残基(lt6Aring)を不える

ndashその結合部位の情報をもとにPatchDockを実行

bull decoyを500個使うが完全なブラインドでのドッキングではnear-native構造が得られない可能性がある

bull リファインメントとリランキング性能評価のために（near-native decoyを作るために）結合部位情報を用いた

bull PatchDockは形状相補性スコアに基づく

ndash PatchDock FireDock FiberDockを比較

bull PatchDockでnear-native decoyを500個生成

bull FireDockとFiberDockでリファインメントリランキング

bull R(unbound) L(bound)を使用 72

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

73

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

ID

PatchDock FireDock FiberDock

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First Acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

1A0O 1 (766 379) 3dagger 7 (634 230) 29 (920 315) 3dagger 16 (525 333) 108 (519 326) 1

1ACB 3 (617 312) 2 3 (824 431) 259 (867 437) 1 2 (684 401) 42 (612 356) 4dagger

1AY7 14 (978 527) 3 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger

1BTH 1 (1210 365) 1 2 (1011 328) 72 (1147 363) 2 1 (798 197) 403 (1480 355) 5dagger

1CGI 2 (382 231) 1 1 (282 225) 2 (382 231) 10dagger 1 (542 272) 279 (750 297) 9

1DFJ 1 (684 276) 4 1 (555 203) 2 (478 233) 6dagger 1 (310 153) 5 (428 213) 6dagger

1E6E None 0 474 (601 332) 134 (1020 425) 0 2 (838 344) 327 (2064 746) 2dagger

1FIN None 0 None None 0 None None 0

1GGI 3 (606 324) 6dagger 25 (683 337) 3 (606 324) 0 1 (1239 377) 281 (1123 329) 2

1GOT None 0 None None 0 None None 0

1IBR 32 (699 278) 0 2 (501 250) 208 (638 285) 1 2 (667 261) 32 (699 278) 3dagger

1OAZ 58 (1847 384) 0 9 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger 16 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger

1PXV 51 (854 403) 0 17 (694 349) 54 (578 339) 1 1 (886 451) 63 (986 457) 2dagger

1T6G 4 (810 175) 1 1 (683 133) 129 (1478 308) 10 1 (961 180) 70 (1351 233) 11dagger

1TGS 15 (269 154) 1 1 (194 143) 15 (269 154) 10 1 (194 143) 15 (269 154) 11dagger

1WQ1 6 (224 142) 1dagger 20 (564 235) 82 (540 217) 1dagger 29 (892 444) 445 (718 295) 0

1ZHI 134 (1344 281) 0 10 (752 273) 311 (843 303) 2 4 (718 348) 311 (843 303) 3dagger

2BUO 1 (938 539) 9dagger 3 (505 391) 32 (487 398) 3 12 (63 461) 203 (83 471)) 2

2KAI 17 (1246 323) 1 1 (194 084) 257 (111 077) 3dagger 1 (218 094) 257 (111 077) 2

3HHR 214 (1161 327) 0 497 (919 551) 420 (917 459) 0 214 (1359 395) 261 (1538 377) 0

wins 6 4 8 7 14 11

Table IV

bull Table IVの見かた

ndash First acceptable

RMSD＜100Aring or IRMSD＜40Aring となった(acceptable)

decoyの中で一番良い順位のものの順位bull FireFiberDockのPatchDockはFirst acceptable decoyが

PatchDock(リファインメント前)では何位だったか

ndash Acceptables

上位20個の中に含まれていたacceptable decoyの個数

ndash 3手法の中でFirst acceptableの順位が一番良かった

ndash dagger 3手法の中でAcceptablesの個数が一番多かった

ndash wins行 と dagger の集計

74

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

bull PatchDock＜FireDock＜FiberDockと性能向上

ndash まぁ割と良くなっているbull First acceptable (wins)6 ＜ 8 ＜ 14

bull Acceptables (wins) 4 ＜ 7 ＜ 11

ndash 主鎖リファインメントがnear-native decoyのランキングを改善できるということを示しているbull 構造上の衝突をなくせるようなときに効果を発揮（低いエネルギー値と良い順位が得られるようになる）

75

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

76

実験3 1T6G

bull 1位の結果はCAPRI基準でmedium accuracy

ndash 2位はhighly accurate (IRMSD 092Aring RMSD 304Aring）(表には書いてない)

bull 結合の際に動くループを特定した

ndash 矢印部分のループが開いている

ndash 他の部位はほとんど動いていない

Figure 8 1T6G

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

77

実験3 1BTH

bull 1BTHの結果について(FiberDock)

ndash 403位 RMSD 1480Aring IRMSD 355Aring を釣り上げた

ndash RMSD 798Aring IRMSD 197Aringに改善しエネルギー値1位

ndash FireDockでは悪化していた（RMSD 1890Aring IRMSD 464Aring）

bull FiberDockはRの主鎖構造をほとんど変えなかったが微妙には動いていた（RMSD 015Aring）

ndash この微動が衝突を解決している

ndash 相互作用部位にdecoyが集中するのを可能にしてるのかも

78

Figure 9 1BTH

Refinement by FireDock Refinement by FiberDock

緑色bound(R)

灰色bound(L)

青色PatchDock

橙色FireDock

赤色FiberDock

実験3 1BTH

Discussion and Conclusions

79

bull ドッキング予測は2つのステージに分かれる

ndash剛体ドッキングステージ

bull near-nativeを出せても衝突があったりする

bull decoyのランキングで上位にこない

ndash フレキシブルリファインメントステージ

bull 衝突を解決してリランキング

bull とても重要なステージ

80

タンパク質ドッキング

bull FiberDockを提案したndash フレキシブルリファインメントのための手法

ndash 側鎖と主鎖の両方を対象

ndash vdW力に基づいた基準振動解析によるモデリング

ndash RMSDとエネルギー値（ランキング）両方を改善

ndash エネルギーファネルの形状も改善

bull 主鎖のフレキシビリティの重要性ndash 立体構造がなくモデリングされた場合においても重要

ndash 主鎖リファインメントでモデルの丌正確性に対処できるかもしれない

ndash 抗原抗体複合体予測にもいけるかもbull 今回は1例のみ(1GGI)

bull CDR Loopがあると難しいがうまくいった

bull 抗原抗体複合体におけるFiberDockの性能評価を計画中81

まとめ

bull 基準振動モード選択基準の改良

ndash vdWだけでなく他にも取り入れるbull attrVdW

bull クーロン力

bull 水素結合

bull 主鎖のリファインメントをRとLで同時に行うようにする

ndash RとLのモードの中から関連しているモードを選択して使う

82

Future work

bull リファインメント前の初期構造生成がうまくいかない場合の対応

ndash 剛体ドッキング前にフレキシビリティの評価をしたい

ndash Hinge bending motion（蝶番型モーション）

bull Hinge bending motionはnear-native decoyを生成するのを妨げる大きな動きの1つ

bull Hinge plot法によって最小周波数モード2つで解析できる

bull FrexDockという手法とFiberDockを組み合わせてもいけるかも

83

Future work

[52] Emekli U Schneidman-Duhovny D Wolfson HJ Nussinov R Haliloglu T HingeProt

automated prediction of hinges in protein structures Proteins 2008 70 1219ndash1227

[53] Schneidman-Duhovny D Nussinov R Wolfson HJ Automatic prediction of protein

interactions with large scale motion Proteins2007 69 764ndash773

bull 主鎖のフレキシビリティが予測できる場合

ndash アンサンブル(cross)ドッキングとリファインメントの組み合わせbull Conformational selectionとinfuced-fitの両方をモデル化

ndash near-native decoyの評価がより難しくなるbull より正確なエネルギー関数が必要

bull 最小エネルギーの周辺でのエネルギーファネルを探索するべき

84

Future work

[14] Chaudhury S Gray JJ Conformer selection and induced fit in flexible backbone

proteinndashprotein docking using computational and NMR ensembles J Mol

Biol 2008 381 1068ndash1087

Generating many decoys

Selecting near-native decoys by cluster analysis (IFP)

Refinement

near-native

decoy

内古閑伸之広川貴次秋山泰相互作用プロファイルによるタンパク質複合体予測のポストドッキング解析第38回構造活性相関シンポジウム 2010

bull 関連研究

ndash near-native decoyを5~10の低周波基準振動モードでminimization Protein(u)-DNA(b)Ligand(b)に適用

ndash 5つの低周波基準振動モードによるリファインメント rigidに比べてnative構造に近いdecoyのrankとRMSD向上

ndash unboundからboundへの構造変化を表すにはいくつのモードが必要か評価bull 20の低周波モードでのRMSD向上は最大50に留まる

bull unboundタンパク質が他の分子と相互作用を起こすときは高周波基準振動モードに相当する動きが起こると考え低周波だけでなく高周波も考慮すべきと結論

24

基準振動解析

[24]Lindahl E Delarue M Refinement of docked proteinndashligand and proteinndashDNA structures using

low frequency normal mode amplitude optimization Nucleic Acids Res 2005 33 4496ndash4506

[25] May A Zacharias M Energy minimization in low-frequency normal modes to efficiently allow

for global flexibility during systematic proteinndashprotein docking Proteins 2008 70 794ndash809

[31] Petrone P Pande VS Can conformational change be described by only a few normal

modes Biophys J 2006 90 1583ndash1593

bull 関連研究(続き)

ndash cAPKキナーゼの結合ポケットにあるループのモデリングに高周波モードを使用

25

基準振動解析

[33] Cavasotto CN Kovacs JA Abagyan RA Representing receptor flexibility in ligand docking

through relevant normal modes J Am Chem Soc 2005 127 9632ndash9640

Methods

26

1 前処理bull Rの基準振動解析

2 各ドッキング候補構造に対してa 側鎖最適化

準ニュートン法による最小化を利用

b NMAによる主鎖の改良① LのRに対するvdW力の計算

② 相関が高い基準振動モード10個を選択しこれらのモードでRの主鎖構造の最小化

③ Rigid-body MC最小化(10 iterations)

④ スコアが良ければ構造を更新rarr①へvdWエネルギーが閾値以下か結果が5回更新されなかったら終了

c Rigid-body MC最小化(50 iterations)準ニュートン法による最小化を利用

3 エネルギー関数によるランキング 27

方法 (赤字はFiberDockのオリジナル)

Figure 1

bull ヘッセ行列

ndash ポテンシャルエネルギー

ndash 原子数

ndash (局所的エネルギー最小構造における)原子 の位置

bull 質量行列

28

Normal Mode Analysis

bull 質量加重座標に変換

bull の固有値問題を解く

ndash基準振動モード固有ベクトル

ndash振動周波数固有値の平方根

29

Normal Mode Analysis

bull 異方性ネットワークモデル(Anisotropic Network Model)

ndash一般的に用いられている(バネ)モデルbull [27] Hinsen K Analysis of domain motions by approximate normal mode

calculations Proteins 1998 33 417ndash429

bull 原子 の位置

bull 平衡状態における原子 の位置

bull カットオフ距離（10Aring）

30

Normal Mode Analysis

31

Normal Mode Analysis

bull カットオフ距離（3Aring）

bull 3Aringより遠い原子間では影響が薄れるようになっている

1 2 1 2 1 2 1 2

22 2 2 2

1 1 2 2 1 1 2 2 1 3 2

1 1 1 1 2 2 1

1 1

2 2 2 2 1 3 2

2 2

11

2 2

1 1 1 1 1

2 2 2 2 2

d0

d

d0

d

0

0

L x x x x K x x U x x

m x m x k x k x x k x

L Lm x k x k x x

t x x

L Lm x k x x k x

t x x

xm

m x

11 2 2

2 2 3 2

0

0

xk k k

k k k x

参考 2自由度系

bull 2自由度バネ質点系の運動方程式

1x

2x

2k

m

1k

m

3k

M x K x32

bull 多自由度系の運動方程式

ndash質量行列MRnn 剛性行列 KRnn

変位ベクトル xRn を用いて

ndash以下の変形を利用

ndash定数係数ODEの解を代入

0 Mx Kx

参考 多自由度系

2

0 0

tt e

x v

x Kx K v

固有値－λ2 固有ベクトルv

固有値問題

j としたときのωを固有角周波数という

1 1 12 2 2　

x M x K M KM

0 x Kx

33

bull Repulsive van-der-Waals力(repVdW)との相関が大きい基準振動モードを用いる

ndash 完全なvdWよりrepVdWの方が結果が良かった

ndash 衝突を解決する方向の主鎖運動を表現するモードを選べる

bull vdW力（6-12 L-Jポテンシャルを微分）（論文の方はBのところが誤植疑惑）

ndash 原子

ndash 原子 と原子 の距離

ndash 原子 と原子 の半径の和（平衡原子間距離）34

Correlation measurement

が小さくなって値が発散するのを防ぐために で打ち切る

bull vdW力の元のL-Jポテンシャル

35

Correlation measurement

[35] Gray JJ Moughon S Schueler-Furman O Kuhlman B Rohl CA Baker D Protein-protein docking with simultaneous

optimization of rigid-body displacement and side-chain conformations J Mol Biol 2003 331 281ndash299

bull 微分

bull 各Cα原子にrepVdW力のベクトルの和を割り当てる

36

Correlation Measurement

bull 力 と基準振動モード の相関

ndash レセプターのCα原子数

ndash

ndash

ndash 各Cα原子の変位ベクトルの集合

ndash i番目の基準振動モードの周波数

ndash 力とモードのベクトルの方向が一致rarr相関が強い

ndash 低周波モードを重要視 37

Correlation Measurement

bull 主鎖リファインメントステップでの最小化

ndash 16の自由度による

bull 相関が高かった10個の基準振動モード

bull 6の剛体自由度（6つの周波数0モードとして表される）

ndash attrVdWエネルギーの重み（ ）

ndash スケーリング係数（ ）

ndash 基準振動モードの数

ndash モード i の振幅38

Minimization According to Normal Modes

bull 最適な振幅値の決定

ndash BFGS準ニュートン法を用いた

ndashエネルギー勾配

ndash

ndash vdW力の計算ではattrVdWに係数Kをかけている

ndash構造最小化ステップの最後に最適化された振幅による基準振動をタンパク質に適用 39

Minimization According to Normal Modes

bull 純粋な方法

ndash基準振動モードの変位ベクトルを加える

ndash よく構造が歪む

ndash結合長と結合角は維持したい即ち主鎖二面角(φψ)の変化のみを許容して適用したい

bull CCDアルゴリズムを適用

ndash逆運動学に基づくロボティクスのアルゴリズム

40

Applying a Normal Mode on a Protein

[41] Dunbrack RLJrCanutescu AA Cyclic coordinate descent a robotics

algorithm for protein loop closure Protein Sci 2003 12963ndash972

bull CCDアルゴリズム

ndash Cα原子に変位ベクトルを加算rarr

ndash最小変位原子Cαjから両方向に主鎖二面角を決定

bull

bull 二面角 の式

ndash 着目しているCαから3つ以内にいるCα

ndash それぞれ変位ベクトルを加算したCα

41

Applying a Normal Mode on a Protein

二面角だけを動かして基準振動による変化位置にできるだけ近くなるようにする

bull 主鎖リファインメントの最後

ndash現在得られている構造のスコアを計算

bull スコアが良ければ構造を更新して戻る

bull vdWエネルギーが閾値以下か結果が5回更新されなかったら終了

42

The Scoring Function of the Backbone

Refinement Stage

bull near-native構造を特定するためのエネルギー計算

bull FireDockのエネルギー計算と同一

ndash 脱溶媒和自由エネルギー（Atomic Contact Energy）

ndash vdW相互作用

ndash 静電的相互作用

ndash 水素結合ジスルフィド結合

ndash π-πスタッキングなど

bull 以下のdeformation energryを加えた

43

Ranking According to an Approximation of

the Energy Function

RMSD

bull RMSDRoot Mean Square Deviation

ndash 2つの構造間の対応する原子の距離の二乗平均根(RMS)

44httpis-educationnaistjpDataSyllabus2007TeachingMaterialinfo-0048_1192617014pdf より引用

bull 本研究では3つのRMSDの値を用いた

ndash LRMSD(Ligand RMSD) (CAPRI規準)

decoyのRとnative複合体構造のRをフィットさせたときのdecoyのLとnativeのLとのCα原子に対するRMSD

ndash IRMSD(Interface RMSD) (CAPRI規準)

decoyとnativeの相互作用面をフィットさせたときの相互作用面にいるCα同士のRMSDnative複合体において10Aring以内に他方のタンパク質の原子を含む残基

ndash Rec-IRMSDRのdecoyとbound構造の相互作用面をフィットさせたときのRの相互作用面にいるCα同士のRMSD

45

RMSD calculations

(superimpose)

46

CAPRI規準

RANK LRMSD[Aring] IRMSD[Aring]

High ≦10 ≦10

Medium 10＜x≦50 10＜x≦20

Acceptable 50＜x≦100 20＜x≦40

Incorrect 100＜x 40＜x

Criteria for Ranking the CAPRI Predictions

[42] Mendez RLeplae RDe Maria LWodak SJ Assessment of blind predictions of protein-

protein interactions current status of docking methods Proteins 2003 52 51ndash67

or

47

Test Cases Table I

NoComplex

ID

Unbound

R

Unbound

LComplex description

Rec-

IRMSD

Motion

type

1 1A0O 1CHN 1FWP CheY-binding domain of CheA in complex with CheY 212 Closing

2 1ACB 2CGA 1EGL Bovine alpha-chymotrypsin-Eglin C complex 258 Other

3 1AY7 1RGH 1A19 Ribonuclease Sa complex with Barstar 059 Opening

4 1BTH 2HNT 6PTI Thrombin complexed with bovine pancreatic trypsin inhibitor 131 Other

5 1CGI 2CGA 1HPT Bovine chymotrypsinogen A and pancreatic secretory trypsin inhibitor 226 Other

6 1DFJ 2BNH 7RSA Ribonuclease inhibitor complexed with ribonuclease A 118 Opening

7 1E6E 1E1N 1CJE Adrenodoxin reductase-adrenodoxin complex 062 Other

8 1FIN 1HCL 1VIN CyclinA-CDK2 complex 608 Opening

9 1GGI 1GGC mdash HIV-1 neutralizing antibody in complex with its V3 loop peptide antigen 167 Opening

10 1GOT 1TAG 1TBG Heterotrimeric G protein 372 Opening

11 1IBR 1F59 1F59 Complex of Ran with Importin beta 262 Opening

12 1OAZ 1OAQ mdash Immunoglobulin E complexed with a Thioredoxin 1 107 Other

13 1PXV 1X9Y 1NYC StaphostatinndashStaphopain complex 348 Other

14 1T6G 1UKR 1T6E Complex of endo-14-beta-xylanase I and xylanase inhibitor 087 Opening

15 1TGS 2PTN 1HPT Complex of trypsinogen and pancreatic secretory trypsin inhibitor 154 Closing

16 1WQ1 6Q21 6Q21 Ras-RasGAP complex 093 Other

17 1ZHI 1M4Z 1Z1A Complex of Orc1 and Sir1 interacting domains 074 Closing

18 2BUO 1A43 mdash HIV-1 capsid C-terminal domain with an inhibitor of particle assembly 415 Opening

19 2KAI 2PKA 6PTI Complex of porcine kallikrein A and the bovine pancreatic trypsin inhibitor 072 Other

20 3HHR 1HGU mdash Complex of a human growth hormone and extracellular domain of its receptor 262 Opening

bull 表の意味

ndash Rec-IRMSDRのboundとunbound間での相互作用面にいるCαのRMSD

ndash Motion type

bull Opening (9例)

unboundのRが結合部位を妨げているもの

bull Closing (3例)

結合すると相互作用領域を増やすように動くもの

bull Other (8例)

相互作用領域の一部がOpeningで一部がClosing

ndash unbound Lがあるものはunbound-unbound

48

Test Cases

Results

49

bull FireDockと比較

ndash FiberDockとの違いはNMAによる主鎖改良部分

bull 3つの実験

1 結合位置に置いたunbound構造をリファインメント

2 500個のランダム生成されたnear-native

リガンド構造に対してrefine

3 PatchDockで生成された結果のリランキング

50

実験方法

51

実験1 unbound構造のリファインメント

Table II Refinement of the Unbound Receptor and Unbound Ligand in Their Native Binding Orientation

Complex IDFireDock (rigid backbone) FiberDock (flexible backbone)

IRMSD recIRMSD Energy IRMSD recIRMSD Energy1 1A0O 244 212 minus1481 244 212 minus1481

2 1ACB 258 258 minus4623 257 254 minus3866

3 1AY7 130 059 minus4053 130 059 minus4053

4 1BTH 116 131 minus4215 116 131 minus4215

5 1CGI 208 226 minus5261 208 226 minus5261

6 1DFJ 141 118 minus3654 112 111 minus3002

7 1E6E 121 062 minus5524 121 062 minus5524

8 1FIN 517 608 81384 606 616 030

9 1GGI 268 167 11189 195 126 minus5179

10 1GOT 302 372 10725 468 378 minus554

11 1IBR 278 262 33593 263 256 minus1732

12 1OAZ 100 107 435 100 107 435

13 1PXV 354 348 1155 342 331 minus3418

14 1T6G 099 087 minus1039 088 066 minus4116

15 1TGS 157 154 minus4328 157 154 minus4328

16 1WQ1 150 093 250 150 093 250

17 1ZHI 124 074 440 124 074 440

18 2BUO 392 415 minus1105 405 430 minus3271

19 2KAI 074 072 minus6077 074 072 minus6077

20 3HHR 246 262 62207 198 256 minus99

これら4つのケースはLigandにunbound構造がなかったもの代わりにbound構造を用いている

bull エネルギー値

ndash多くの例でFiberDockの方が低エネルギー構造

ndash 8 9 10 11 20はFireDockだと全然だめ

bull Motion type Opening

bull リガンドと結合するときにレセプターの結合部位が開かれる

bull FiberDockが開口運動をうまくモデル化できている

bull RMSD値

ndash 7例でRMSD値改善

bull 9 14はrecIRMSDが25改善

ndash 8 10 18はRMSD値が悪化

ndash残りの10例は変化なし52

実験1 エネルギー値とRMSD値

bull PDB ID 1GGI(9)ndash HIV-1 neutralizing antibody in complex

with its V3 loop peptide antigen

ndash レセプター

bull 赤色FiberDock

bull 緑色bound

bull 青色unbound

ndash リガンド

bull 灰色bound

ndash結合するところのリファインメントがうまくいっている（矢印部分）

53

実験1 1GGI

Figure 2

54

実験1 1GGI

bull 1GGIのNormal Mode

bull 低周波と高周波が混在

ndash 番目の基準振動(小さいほど低周波振動)

ndash 16番目の基準振動の振幅が最も大きい(ｰ792)

55

実験1 1GGI

Flexible loop領域 220-305番残基Lowest freq

Higher freq

Figure 3

bull 低周波数モードが全体の振動を高周波数モードはループ構造などの局所的な振動を表している

ndash 29番残基の周辺のピークはunboundの欠損領域のせい

56

実験1 1GGI

bull CAPRI 3rd Assessment Meeting

ndash ドッキングの課題はdecoyのランク付けとfalse-positiveをふるい落とすこと

ndash最終的なランキングはエネルギー値による

ndashせっかく低いRMSD値を持っていてもエネルギー値が高かったら抽出できない

rarrリファインメントによってエネルギー値が改善されることは素晴らしい

57

実験1 1GGI

[49] Janin JWodak S The third CAPRI assessment meeting Toronto Canada

April 20ndash21 2007 Structure 2007 15 755ndash759

bull nativeの結合サイトにLを置いてリファインメント

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndash 500構造をつくってリファインメント

ndash good solution

エネルギー値が負でIRMSDが4Aring以下

58

実験2

(Local Docking)

59

実験2 FireDockとの比較

17例で精度向上（ ）8例は40以上の向上1FIN（一番左）は1個も見つからず（recIRMSD=608Aring）

Figure 4

bull リファインメントが正しかった例

ndash 重要な主鎖矢印

ndash 衝突がうまく回避できている

60

実験2 FireDockとの比較

18 2BUO

11 1IBR

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5

61

実験2 1IBR

bull 1IBRでの基準振動

62Figure 6

実験2 1IBR

bull 低周波数モードは全体高周波数モードはループ構造の振動を表している(D)

bull 4つの大きな距離のピーク(ABCD)について

ndash最大のピークC(残基番号288~316)は相互作用面と反対側なので重要ではない

ndash最も重要なピークはDでありFiberDockの主鎖リファインメント( )によって実現した

63

実験2 1IBR

bull R(unbound)とL(bound)は衝突

ndash bound構造は開いている

bull FiberDockでうまく開いた

bull ついでにLのヘリックスも移動した

rarr主鎖のリファインメントがないと低エネルギー構造にならない

64

実験2 2BUO(Lはbound)

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5(a) 2BUO

bull Local Docking

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndashエネルギーtop10構造の中の最も良いIRMSDを比較

bull ΔIRMSD gt 02Aring 良くなった

bull -02Aring lt ΔIRMSD lt 02Aring 変わらず

bull ΔIRMSD lt -02Aring 悪くなった

65

実験2 RosettaDockとの比較

ΔIRMSD = IRMSDFiberDock - IRMSDRosettaDock

66

Complex IDBest IRMSD in top 10

FiberDock RosettaDock30 ΔIRMSD

1 1A0O 180 311 -131

2 1ACB 221 249 -028

3 1AY7dagger 089 072 017

4 1BTH 124 124 000

5 1CGI 200 204 -004

6 1DFJdagger 111 580 -469

7 1E6E 063 171 -108

8 1FINdagger 590 593 -003

9 1GGIdagger 170 258 -188

10 1GOTdagger 259 389 -130

11 1IBRdagger 198 901 -703

12 1OAZ 262 155 107

13 1PXV 323 334 -011

14 1T6Gdagger 077 234 -157

15 1TGS 138 131 007

16 1WQ1 141 506 -365

17 1ZHI 112 090 022

18 2BUOdagger 362 424 -062

19 2KAI 075 067 008

20 3HHRdagger 189 430 -241

Table III Local Docking Results of FiberDock and RosettaDock

daggerReceptorの結合部位が閉じているもの(Opening) ΔIRMSDlt-02Aring

実験2 RosettaDockとの比較

bull 11例でIRMSDが向上(ΔIRMSDlt-02Aring)

ndash Motion type Openingが多数

ndash 2例は悪化7例は変わらず(ΔIRMSDplusmn02Aring以内)

ndash FiberDockはOpening motionのモデル化がウマい

bull 最近のRosettaDockについて

ndash Wangら[22]が主鎖のフレキシビリティを導入bull MCのステップの最中に主鎖振動のランダマイズ

bull 主鎖柔軟性を完全に表現することを可能にした

ndash FiberDockの人たちの主張bull WangらのRosettaDockは自由度が高いために計算が大変

ndash fold-tree[22]によってあらかじめフレキシブルな領域を定義して実時間内におさえる

bull FiberDockは事前知識いらずでしかも速いndash 当時の最新ver(RosettaDock30)に含まれていないため性能比較していない

67

実験2 RosettaDockとの比較

bull ファネル状エネルギー地形(energy funnels)

ndash near-native構造の評価に有用

bull 500構造のRMSD-Energy plots(Figure 7)

ndash R(unbound)ampL(bound)

ndash 横軸(IRMSD)

ndash 縦軸(Energy score)

bull RosettaとFireFiberのスケールは違う

68

実験2 エネルギー地形

Position

En

erg

y

[51] Schueler-Furman O Wang C Bradley P Misura K

Baker D Progress in modeling of protein structures

and interactions Science 2005 310 638ndash642

69

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1C

GI

1IB

R

70

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1T

6G

2B

UO

bull FireDock vs FiberDock

ndash FiberDockの方がファネルの形が良い

ndash 主鎖リファインメントの効果

bull RosettaDock vs FireDock

ndash FireDockの方が見た目的に良い形bull 似たような方法なのになぜ（両方とも側鎖のリファインメント）

ndash ファネルの形の違いに対する2つの解釈bull RosettaDockが衝突に敏感過ぎるかも

bull 側鎖最適化手法の違いndash FireDock 整数計画法によるロータマー選択

ndash RosettaDock ヒューリスティックMCによる側鎖のrepacking

bull ファネル形状の違いを本当に理解するためにはもっと研究が必要（本研究の範囲外とする）

71

実験2 エネルギー地形

bull (rigid)ドッキング結果のリファインメントとリランキング

ndash各例に対し相互作用残基(lt6Aring)を不える

ndashその結合部位の情報をもとにPatchDockを実行

bull decoyを500個使うが完全なブラインドでのドッキングではnear-native構造が得られない可能性がある

bull リファインメントとリランキング性能評価のために（near-native decoyを作るために）結合部位情報を用いた

bull PatchDockは形状相補性スコアに基づく

ndash PatchDock FireDock FiberDockを比較

bull PatchDockでnear-native decoyを500個生成

bull FireDockとFiberDockでリファインメントリランキング

bull R(unbound) L(bound)を使用 72

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

73

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

ID

PatchDock FireDock FiberDock

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First Acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

1A0O 1 (766 379) 3dagger 7 (634 230) 29 (920 315) 3dagger 16 (525 333) 108 (519 326) 1

1ACB 3 (617 312) 2 3 (824 431) 259 (867 437) 1 2 (684 401) 42 (612 356) 4dagger

1AY7 14 (978 527) 3 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger

1BTH 1 (1210 365) 1 2 (1011 328) 72 (1147 363) 2 1 (798 197) 403 (1480 355) 5dagger

1CGI 2 (382 231) 1 1 (282 225) 2 (382 231) 10dagger 1 (542 272) 279 (750 297) 9

1DFJ 1 (684 276) 4 1 (555 203) 2 (478 233) 6dagger 1 (310 153) 5 (428 213) 6dagger

1E6E None 0 474 (601 332) 134 (1020 425) 0 2 (838 344) 327 (2064 746) 2dagger

1FIN None 0 None None 0 None None 0

1GGI 3 (606 324) 6dagger 25 (683 337) 3 (606 324) 0 1 (1239 377) 281 (1123 329) 2

1GOT None 0 None None 0 None None 0

1IBR 32 (699 278) 0 2 (501 250) 208 (638 285) 1 2 (667 261) 32 (699 278) 3dagger

1OAZ 58 (1847 384) 0 9 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger 16 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger

1PXV 51 (854 403) 0 17 (694 349) 54 (578 339) 1 1 (886 451) 63 (986 457) 2dagger

1T6G 4 (810 175) 1 1 (683 133) 129 (1478 308) 10 1 (961 180) 70 (1351 233) 11dagger

1TGS 15 (269 154) 1 1 (194 143) 15 (269 154) 10 1 (194 143) 15 (269 154) 11dagger

1WQ1 6 (224 142) 1dagger 20 (564 235) 82 (540 217) 1dagger 29 (892 444) 445 (718 295) 0

1ZHI 134 (1344 281) 0 10 (752 273) 311 (843 303) 2 4 (718 348) 311 (843 303) 3dagger

2BUO 1 (938 539) 9dagger 3 (505 391) 32 (487 398) 3 12 (63 461) 203 (83 471)) 2

2KAI 17 (1246 323) 1 1 (194 084) 257 (111 077) 3dagger 1 (218 094) 257 (111 077) 2

3HHR 214 (1161 327) 0 497 (919 551) 420 (917 459) 0 214 (1359 395) 261 (1538 377) 0

wins 6 4 8 7 14 11

Table IV

bull Table IVの見かた

ndash First acceptable

RMSD＜100Aring or IRMSD＜40Aring となった(acceptable)

decoyの中で一番良い順位のものの順位bull FireFiberDockのPatchDockはFirst acceptable decoyが

PatchDock(リファインメント前)では何位だったか

ndash Acceptables

上位20個の中に含まれていたacceptable decoyの個数

ndash 3手法の中でFirst acceptableの順位が一番良かった

ndash dagger 3手法の中でAcceptablesの個数が一番多かった

ndash wins行 と dagger の集計

74

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

bull PatchDock＜FireDock＜FiberDockと性能向上

ndash まぁ割と良くなっているbull First acceptable (wins)6 ＜ 8 ＜ 14

bull Acceptables (wins) 4 ＜ 7 ＜ 11

ndash 主鎖リファインメントがnear-native decoyのランキングを改善できるということを示しているbull 構造上の衝突をなくせるようなときに効果を発揮（低いエネルギー値と良い順位が得られるようになる）

75

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

76

実験3 1T6G

bull 1位の結果はCAPRI基準でmedium accuracy

ndash 2位はhighly accurate (IRMSD 092Aring RMSD 304Aring）(表には書いてない)

bull 結合の際に動くループを特定した

ndash 矢印部分のループが開いている

ndash 他の部位はほとんど動いていない

Figure 8 1T6G

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

77

実験3 1BTH

bull 1BTHの結果について(FiberDock)

ndash 403位 RMSD 1480Aring IRMSD 355Aring を釣り上げた

ndash RMSD 798Aring IRMSD 197Aringに改善しエネルギー値1位

ndash FireDockでは悪化していた（RMSD 1890Aring IRMSD 464Aring）

bull FiberDockはRの主鎖構造をほとんど変えなかったが微妙には動いていた（RMSD 015Aring）

ndash この微動が衝突を解決している

ndash 相互作用部位にdecoyが集中するのを可能にしてるのかも

78

Figure 9 1BTH

Refinement by FireDock Refinement by FiberDock

緑色bound(R)

灰色bound(L)

青色PatchDock

橙色FireDock

赤色FiberDock

実験3 1BTH

Discussion and Conclusions

79

bull ドッキング予測は2つのステージに分かれる

ndash剛体ドッキングステージ

bull near-nativeを出せても衝突があったりする

bull decoyのランキングで上位にこない

ndash フレキシブルリファインメントステージ

bull 衝突を解決してリランキング

bull とても重要なステージ

80

タンパク質ドッキング

bull FiberDockを提案したndash フレキシブルリファインメントのための手法

ndash 側鎖と主鎖の両方を対象

ndash vdW力に基づいた基準振動解析によるモデリング

ndash RMSDとエネルギー値（ランキング）両方を改善

ndash エネルギーファネルの形状も改善

bull 主鎖のフレキシビリティの重要性ndash 立体構造がなくモデリングされた場合においても重要

ndash 主鎖リファインメントでモデルの丌正確性に対処できるかもしれない

ndash 抗原抗体複合体予測にもいけるかもbull 今回は1例のみ(1GGI)

bull CDR Loopがあると難しいがうまくいった

bull 抗原抗体複合体におけるFiberDockの性能評価を計画中81

まとめ

bull 基準振動モード選択基準の改良

ndash vdWだけでなく他にも取り入れるbull attrVdW

bull クーロン力

bull 水素結合

bull 主鎖のリファインメントをRとLで同時に行うようにする

ndash RとLのモードの中から関連しているモードを選択して使う

82

Future work

bull リファインメント前の初期構造生成がうまくいかない場合の対応

ndash 剛体ドッキング前にフレキシビリティの評価をしたい

ndash Hinge bending motion（蝶番型モーション）

bull Hinge bending motionはnear-native decoyを生成するのを妨げる大きな動きの1つ

bull Hinge plot法によって最小周波数モード2つで解析できる

bull FrexDockという手法とFiberDockを組み合わせてもいけるかも

83

Future work

[52] Emekli U Schneidman-Duhovny D Wolfson HJ Nussinov R Haliloglu T HingeProt

automated prediction of hinges in protein structures Proteins 2008 70 1219ndash1227

[53] Schneidman-Duhovny D Nussinov R Wolfson HJ Automatic prediction of protein

interactions with large scale motion Proteins2007 69 764ndash773

bull 主鎖のフレキシビリティが予測できる場合

ndash アンサンブル(cross)ドッキングとリファインメントの組み合わせbull Conformational selectionとinfuced-fitの両方をモデル化

ndash near-native decoyの評価がより難しくなるbull より正確なエネルギー関数が必要

bull 最小エネルギーの周辺でのエネルギーファネルを探索するべき

84

Future work

[14] Chaudhury S Gray JJ Conformer selection and induced fit in flexible backbone

proteinndashprotein docking using computational and NMR ensembles J Mol

Biol 2008 381 1068ndash1087

Generating many decoys

Selecting near-native decoys by cluster analysis (IFP)

Refinement

near-native

decoy

内古閑伸之広川貴次秋山泰相互作用プロファイルによるタンパク質複合体予測のポストドッキング解析第38回構造活性相関シンポジウム 2010

bull 関連研究(続き)

ndash cAPKキナーゼの結合ポケットにあるループのモデリングに高周波モードを使用

25

基準振動解析

[33] Cavasotto CN Kovacs JA Abagyan RA Representing receptor flexibility in ligand docking

through relevant normal modes J Am Chem Soc 2005 127 9632ndash9640

Methods

26

1 前処理bull Rの基準振動解析

2 各ドッキング候補構造に対してa 側鎖最適化

準ニュートン法による最小化を利用

b NMAによる主鎖の改良① LのRに対するvdW力の計算

② 相関が高い基準振動モード10個を選択しこれらのモードでRの主鎖構造の最小化

③ Rigid-body MC最小化(10 iterations)

④ スコアが良ければ構造を更新rarr①へvdWエネルギーが閾値以下か結果が5回更新されなかったら終了

c Rigid-body MC最小化(50 iterations)準ニュートン法による最小化を利用

3 エネルギー関数によるランキング 27

方法 (赤字はFiberDockのオリジナル)

Figure 1

bull ヘッセ行列

ndash ポテンシャルエネルギー

ndash 原子数

ndash (局所的エネルギー最小構造における)原子 の位置

bull 質量行列

28

Normal Mode Analysis

bull 質量加重座標に変換

bull の固有値問題を解く

ndash基準振動モード固有ベクトル

ndash振動周波数固有値の平方根

29

Normal Mode Analysis

bull 異方性ネットワークモデル(Anisotropic Network Model)

ndash一般的に用いられている(バネ)モデルbull [27] Hinsen K Analysis of domain motions by approximate normal mode

calculations Proteins 1998 33 417ndash429

bull 原子 の位置

bull 平衡状態における原子 の位置

bull カットオフ距離（10Aring）

30

Normal Mode Analysis

31

Normal Mode Analysis

bull カットオフ距離（3Aring）

bull 3Aringより遠い原子間では影響が薄れるようになっている

1 2 1 2 1 2 1 2

22 2 2 2

1 1 2 2 1 1 2 2 1 3 2

1 1 1 1 2 2 1

1 1

2 2 2 2 1 3 2

2 2

11

2 2

1 1 1 1 1

2 2 2 2 2

d0

d

d0

d

0

0

L x x x x K x x U x x

m x m x k x k x x k x

L Lm x k x k x x

t x x

L Lm x k x x k x

t x x

xm

m x

11 2 2

2 2 3 2

0

0

xk k k

k k k x

参考 2自由度系

bull 2自由度バネ質点系の運動方程式

1x

2x

2k

m

1k

m

3k

M x K x32

bull 多自由度系の運動方程式

ndash質量行列MRnn 剛性行列 KRnn

変位ベクトル xRn を用いて

ndash以下の変形を利用

ndash定数係数ODEの解を代入

0 Mx Kx

参考 多自由度系

2

0 0

tt e

x v

x Kx K v

固有値－λ2 固有ベクトルv

固有値問題

j としたときのωを固有角周波数という

1 1 12 2 2　

x M x K M KM

0 x Kx

33

bull Repulsive van-der-Waals力(repVdW)との相関が大きい基準振動モードを用いる

ndash 完全なvdWよりrepVdWの方が結果が良かった

ndash 衝突を解決する方向の主鎖運動を表現するモードを選べる

bull vdW力（6-12 L-Jポテンシャルを微分）（論文の方はBのところが誤植疑惑）

ndash 原子

ndash 原子 と原子 の距離

ndash 原子 と原子 の半径の和（平衡原子間距離）34

Correlation measurement

が小さくなって値が発散するのを防ぐために で打ち切る

bull vdW力の元のL-Jポテンシャル

35

Correlation measurement

[35] Gray JJ Moughon S Schueler-Furman O Kuhlman B Rohl CA Baker D Protein-protein docking with simultaneous

optimization of rigid-body displacement and side-chain conformations J Mol Biol 2003 331 281ndash299

bull 微分

bull 各Cα原子にrepVdW力のベクトルの和を割り当てる

36

Correlation Measurement

bull 力 と基準振動モード の相関

ndash レセプターのCα原子数

ndash

ndash

ndash 各Cα原子の変位ベクトルの集合

ndash i番目の基準振動モードの周波数

ndash 力とモードのベクトルの方向が一致rarr相関が強い

ndash 低周波モードを重要視 37

Correlation Measurement

bull 主鎖リファインメントステップでの最小化

ndash 16の自由度による

bull 相関が高かった10個の基準振動モード

bull 6の剛体自由度（6つの周波数0モードとして表される）

ndash attrVdWエネルギーの重み（ ）

ndash スケーリング係数（ ）

ndash 基準振動モードの数

ndash モード i の振幅38

Minimization According to Normal Modes

bull 最適な振幅値の決定

ndash BFGS準ニュートン法を用いた

ndashエネルギー勾配

ndash

ndash vdW力の計算ではattrVdWに係数Kをかけている

ndash構造最小化ステップの最後に最適化された振幅による基準振動をタンパク質に適用 39

Minimization According to Normal Modes

bull 純粋な方法

ndash基準振動モードの変位ベクトルを加える

ndash よく構造が歪む

ndash結合長と結合角は維持したい即ち主鎖二面角(φψ)の変化のみを許容して適用したい

bull CCDアルゴリズムを適用

ndash逆運動学に基づくロボティクスのアルゴリズム

40

Applying a Normal Mode on a Protein

[41] Dunbrack RLJrCanutescu AA Cyclic coordinate descent a robotics

algorithm for protein loop closure Protein Sci 2003 12963ndash972

bull CCDアルゴリズム

ndash Cα原子に変位ベクトルを加算rarr

ndash最小変位原子Cαjから両方向に主鎖二面角を決定

bull

bull 二面角 の式

ndash 着目しているCαから3つ以内にいるCα

ndash それぞれ変位ベクトルを加算したCα

41

Applying a Normal Mode on a Protein

二面角だけを動かして基準振動による変化位置にできるだけ近くなるようにする

bull 主鎖リファインメントの最後

ndash現在得られている構造のスコアを計算

bull スコアが良ければ構造を更新して戻る

bull vdWエネルギーが閾値以下か結果が5回更新されなかったら終了

42

The Scoring Function of the Backbone

Refinement Stage

bull near-native構造を特定するためのエネルギー計算

bull FireDockのエネルギー計算と同一

ndash 脱溶媒和自由エネルギー（Atomic Contact Energy）

ndash vdW相互作用

ndash 静電的相互作用

ndash 水素結合ジスルフィド結合

ndash π-πスタッキングなど

bull 以下のdeformation energryを加えた

43

Ranking According to an Approximation of

the Energy Function

RMSD

bull RMSDRoot Mean Square Deviation

ndash 2つの構造間の対応する原子の距離の二乗平均根(RMS)

44httpis-educationnaistjpDataSyllabus2007TeachingMaterialinfo-0048_1192617014pdf より引用

bull 本研究では3つのRMSDの値を用いた

ndash LRMSD(Ligand RMSD) (CAPRI規準)

decoyのRとnative複合体構造のRをフィットさせたときのdecoyのLとnativeのLとのCα原子に対するRMSD

ndash IRMSD(Interface RMSD) (CAPRI規準)

decoyとnativeの相互作用面をフィットさせたときの相互作用面にいるCα同士のRMSDnative複合体において10Aring以内に他方のタンパク質の原子を含む残基

ndash Rec-IRMSDRのdecoyとbound構造の相互作用面をフィットさせたときのRの相互作用面にいるCα同士のRMSD

45

RMSD calculations

(superimpose)

46

CAPRI規準

RANK LRMSD[Aring] IRMSD[Aring]

High ≦10 ≦10

Medium 10＜x≦50 10＜x≦20

Acceptable 50＜x≦100 20＜x≦40

Incorrect 100＜x 40＜x

Criteria for Ranking the CAPRI Predictions

[42] Mendez RLeplae RDe Maria LWodak SJ Assessment of blind predictions of protein-

protein interactions current status of docking methods Proteins 2003 52 51ndash67

or

47

Test Cases Table I

NoComplex

ID

Unbound

R

Unbound

LComplex description

Rec-

IRMSD

Motion

type

1 1A0O 1CHN 1FWP CheY-binding domain of CheA in complex with CheY 212 Closing

2 1ACB 2CGA 1EGL Bovine alpha-chymotrypsin-Eglin C complex 258 Other

3 1AY7 1RGH 1A19 Ribonuclease Sa complex with Barstar 059 Opening

4 1BTH 2HNT 6PTI Thrombin complexed with bovine pancreatic trypsin inhibitor 131 Other

5 1CGI 2CGA 1HPT Bovine chymotrypsinogen A and pancreatic secretory trypsin inhibitor 226 Other

6 1DFJ 2BNH 7RSA Ribonuclease inhibitor complexed with ribonuclease A 118 Opening

7 1E6E 1E1N 1CJE Adrenodoxin reductase-adrenodoxin complex 062 Other

8 1FIN 1HCL 1VIN CyclinA-CDK2 complex 608 Opening

9 1GGI 1GGC mdash HIV-1 neutralizing antibody in complex with its V3 loop peptide antigen 167 Opening

10 1GOT 1TAG 1TBG Heterotrimeric G protein 372 Opening

11 1IBR 1F59 1F59 Complex of Ran with Importin beta 262 Opening

12 1OAZ 1OAQ mdash Immunoglobulin E complexed with a Thioredoxin 1 107 Other

13 1PXV 1X9Y 1NYC StaphostatinndashStaphopain complex 348 Other

14 1T6G 1UKR 1T6E Complex of endo-14-beta-xylanase I and xylanase inhibitor 087 Opening

15 1TGS 2PTN 1HPT Complex of trypsinogen and pancreatic secretory trypsin inhibitor 154 Closing

16 1WQ1 6Q21 6Q21 Ras-RasGAP complex 093 Other

17 1ZHI 1M4Z 1Z1A Complex of Orc1 and Sir1 interacting domains 074 Closing

18 2BUO 1A43 mdash HIV-1 capsid C-terminal domain with an inhibitor of particle assembly 415 Opening

19 2KAI 2PKA 6PTI Complex of porcine kallikrein A and the bovine pancreatic trypsin inhibitor 072 Other

20 3HHR 1HGU mdash Complex of a human growth hormone and extracellular domain of its receptor 262 Opening

bull 表の意味

ndash Rec-IRMSDRのboundとunbound間での相互作用面にいるCαのRMSD

ndash Motion type

bull Opening (9例)

unboundのRが結合部位を妨げているもの

bull Closing (3例)

結合すると相互作用領域を増やすように動くもの

bull Other (8例)

相互作用領域の一部がOpeningで一部がClosing

ndash unbound Lがあるものはunbound-unbound

48

Test Cases

Results

49

bull FireDockと比較

ndash FiberDockとの違いはNMAによる主鎖改良部分

bull 3つの実験

1 結合位置に置いたunbound構造をリファインメント

2 500個のランダム生成されたnear-native

リガンド構造に対してrefine

3 PatchDockで生成された結果のリランキング

50

実験方法

51

実験1 unbound構造のリファインメント

Table II Refinement of the Unbound Receptor and Unbound Ligand in Their Native Binding Orientation

Complex IDFireDock (rigid backbone) FiberDock (flexible backbone)

IRMSD recIRMSD Energy IRMSD recIRMSD Energy1 1A0O 244 212 minus1481 244 212 minus1481

2 1ACB 258 258 minus4623 257 254 minus3866

3 1AY7 130 059 minus4053 130 059 minus4053

4 1BTH 116 131 minus4215 116 131 minus4215

5 1CGI 208 226 minus5261 208 226 minus5261

6 1DFJ 141 118 minus3654 112 111 minus3002

7 1E6E 121 062 minus5524 121 062 minus5524

8 1FIN 517 608 81384 606 616 030

9 1GGI 268 167 11189 195 126 minus5179

10 1GOT 302 372 10725 468 378 minus554

11 1IBR 278 262 33593 263 256 minus1732

12 1OAZ 100 107 435 100 107 435

13 1PXV 354 348 1155 342 331 minus3418

14 1T6G 099 087 minus1039 088 066 minus4116

15 1TGS 157 154 minus4328 157 154 minus4328

16 1WQ1 150 093 250 150 093 250

17 1ZHI 124 074 440 124 074 440

18 2BUO 392 415 minus1105 405 430 minus3271

19 2KAI 074 072 minus6077 074 072 minus6077

20 3HHR 246 262 62207 198 256 minus99

これら4つのケースはLigandにunbound構造がなかったもの代わりにbound構造を用いている

bull エネルギー値

ndash多くの例でFiberDockの方が低エネルギー構造

ndash 8 9 10 11 20はFireDockだと全然だめ

bull Motion type Opening

bull リガンドと結合するときにレセプターの結合部位が開かれる

bull FiberDockが開口運動をうまくモデル化できている

bull RMSD値

ndash 7例でRMSD値改善

bull 9 14はrecIRMSDが25改善

ndash 8 10 18はRMSD値が悪化

ndash残りの10例は変化なし52

実験1 エネルギー値とRMSD値

bull PDB ID 1GGI(9)ndash HIV-1 neutralizing antibody in complex

with its V3 loop peptide antigen

ndash レセプター

bull 赤色FiberDock

bull 緑色bound

bull 青色unbound

ndash リガンド

bull 灰色bound

ndash結合するところのリファインメントがうまくいっている（矢印部分）

53

実験1 1GGI

Figure 2

54

実験1 1GGI

bull 1GGIのNormal Mode

bull 低周波と高周波が混在

ndash 番目の基準振動(小さいほど低周波振動)

ndash 16番目の基準振動の振幅が最も大きい(ｰ792)

55

実験1 1GGI

Flexible loop領域 220-305番残基Lowest freq

Higher freq

Figure 3

bull 低周波数モードが全体の振動を高周波数モードはループ構造などの局所的な振動を表している

ndash 29番残基の周辺のピークはunboundの欠損領域のせい

56

実験1 1GGI

bull CAPRI 3rd Assessment Meeting

ndash ドッキングの課題はdecoyのランク付けとfalse-positiveをふるい落とすこと

ndash最終的なランキングはエネルギー値による

ndashせっかく低いRMSD値を持っていてもエネルギー値が高かったら抽出できない

rarrリファインメントによってエネルギー値が改善されることは素晴らしい

57

実験1 1GGI

[49] Janin JWodak S The third CAPRI assessment meeting Toronto Canada

April 20ndash21 2007 Structure 2007 15 755ndash759

bull nativeの結合サイトにLを置いてリファインメント

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndash 500構造をつくってリファインメント

ndash good solution

エネルギー値が負でIRMSDが4Aring以下

58

実験2

(Local Docking)

59

実験2 FireDockとの比較

17例で精度向上（ ）8例は40以上の向上1FIN（一番左）は1個も見つからず（recIRMSD=608Aring）

Figure 4

bull リファインメントが正しかった例

ndash 重要な主鎖矢印

ndash 衝突がうまく回避できている

60

実験2 FireDockとの比較

18 2BUO

11 1IBR

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5

61

実験2 1IBR

bull 1IBRでの基準振動

62Figure 6

実験2 1IBR

bull 低周波数モードは全体高周波数モードはループ構造の振動を表している(D)

bull 4つの大きな距離のピーク(ABCD)について

ndash最大のピークC(残基番号288~316)は相互作用面と反対側なので重要ではない

ndash最も重要なピークはDでありFiberDockの主鎖リファインメント( )によって実現した

63

実験2 1IBR

bull R(unbound)とL(bound)は衝突

ndash bound構造は開いている

bull FiberDockでうまく開いた

bull ついでにLのヘリックスも移動した

rarr主鎖のリファインメントがないと低エネルギー構造にならない

64

実験2 2BUO(Lはbound)

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5(a) 2BUO

bull Local Docking

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndashエネルギーtop10構造の中の最も良いIRMSDを比較

bull ΔIRMSD gt 02Aring 良くなった

bull -02Aring lt ΔIRMSD lt 02Aring 変わらず

bull ΔIRMSD lt -02Aring 悪くなった

65

実験2 RosettaDockとの比較

ΔIRMSD = IRMSDFiberDock - IRMSDRosettaDock

66

Complex IDBest IRMSD in top 10

FiberDock RosettaDock30 ΔIRMSD

1 1A0O 180 311 -131

2 1ACB 221 249 -028

3 1AY7dagger 089 072 017

4 1BTH 124 124 000

5 1CGI 200 204 -004

6 1DFJdagger 111 580 -469

7 1E6E 063 171 -108

8 1FINdagger 590 593 -003

9 1GGIdagger 170 258 -188

10 1GOTdagger 259 389 -130

11 1IBRdagger 198 901 -703

12 1OAZ 262 155 107

13 1PXV 323 334 -011

14 1T6Gdagger 077 234 -157

15 1TGS 138 131 007

16 1WQ1 141 506 -365

17 1ZHI 112 090 022

18 2BUOdagger 362 424 -062

19 2KAI 075 067 008

20 3HHRdagger 189 430 -241

Table III Local Docking Results of FiberDock and RosettaDock

daggerReceptorの結合部位が閉じているもの(Opening) ΔIRMSDlt-02Aring

実験2 RosettaDockとの比較

bull 11例でIRMSDが向上(ΔIRMSDlt-02Aring)

ndash Motion type Openingが多数

ndash 2例は悪化7例は変わらず(ΔIRMSDplusmn02Aring以内)

ndash FiberDockはOpening motionのモデル化がウマい

bull 最近のRosettaDockについて

ndash Wangら[22]が主鎖のフレキシビリティを導入bull MCのステップの最中に主鎖振動のランダマイズ

bull 主鎖柔軟性を完全に表現することを可能にした

ndash FiberDockの人たちの主張bull WangらのRosettaDockは自由度が高いために計算が大変

ndash fold-tree[22]によってあらかじめフレキシブルな領域を定義して実時間内におさえる

bull FiberDockは事前知識いらずでしかも速いndash 当時の最新ver(RosettaDock30)に含まれていないため性能比較していない

67

実験2 RosettaDockとの比較

bull ファネル状エネルギー地形(energy funnels)

ndash near-native構造の評価に有用

bull 500構造のRMSD-Energy plots(Figure 7)

ndash R(unbound)ampL(bound)

ndash 横軸(IRMSD)

ndash 縦軸(Energy score)

bull RosettaとFireFiberのスケールは違う

68

実験2 エネルギー地形

Position

En

erg

y

[51] Schueler-Furman O Wang C Bradley P Misura K

Baker D Progress in modeling of protein structures

and interactions Science 2005 310 638ndash642

69

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1C

GI

1IB

R

70

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1T

6G

2B

UO

bull FireDock vs FiberDock

ndash FiberDockの方がファネルの形が良い

ndash 主鎖リファインメントの効果

bull RosettaDock vs FireDock

ndash FireDockの方が見た目的に良い形bull 似たような方法なのになぜ（両方とも側鎖のリファインメント）

ndash ファネルの形の違いに対する2つの解釈bull RosettaDockが衝突に敏感過ぎるかも

bull 側鎖最適化手法の違いndash FireDock 整数計画法によるロータマー選択

ndash RosettaDock ヒューリスティックMCによる側鎖のrepacking

bull ファネル形状の違いを本当に理解するためにはもっと研究が必要（本研究の範囲外とする）

71

実験2 エネルギー地形

bull (rigid)ドッキング結果のリファインメントとリランキング

ndash各例に対し相互作用残基(lt6Aring)を不える

ndashその結合部位の情報をもとにPatchDockを実行

bull decoyを500個使うが完全なブラインドでのドッキングではnear-native構造が得られない可能性がある

bull リファインメントとリランキング性能評価のために（near-native decoyを作るために）結合部位情報を用いた

bull PatchDockは形状相補性スコアに基づく

ndash PatchDock FireDock FiberDockを比較

bull PatchDockでnear-native decoyを500個生成

bull FireDockとFiberDockでリファインメントリランキング

bull R(unbound) L(bound)を使用 72

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

73

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

ID

PatchDock FireDock FiberDock

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First Acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

1A0O 1 (766 379) 3dagger 7 (634 230) 29 (920 315) 3dagger 16 (525 333) 108 (519 326) 1

1ACB 3 (617 312) 2 3 (824 431) 259 (867 437) 1 2 (684 401) 42 (612 356) 4dagger

1AY7 14 (978 527) 3 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger

1BTH 1 (1210 365) 1 2 (1011 328) 72 (1147 363) 2 1 (798 197) 403 (1480 355) 5dagger

1CGI 2 (382 231) 1 1 (282 225) 2 (382 231) 10dagger 1 (542 272) 279 (750 297) 9

1DFJ 1 (684 276) 4 1 (555 203) 2 (478 233) 6dagger 1 (310 153) 5 (428 213) 6dagger

1E6E None 0 474 (601 332) 134 (1020 425) 0 2 (838 344) 327 (2064 746) 2dagger

1FIN None 0 None None 0 None None 0

1GGI 3 (606 324) 6dagger 25 (683 337) 3 (606 324) 0 1 (1239 377) 281 (1123 329) 2

1GOT None 0 None None 0 None None 0

1IBR 32 (699 278) 0 2 (501 250) 208 (638 285) 1 2 (667 261) 32 (699 278) 3dagger

1OAZ 58 (1847 384) 0 9 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger 16 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger

1PXV 51 (854 403) 0 17 (694 349) 54 (578 339) 1 1 (886 451) 63 (986 457) 2dagger

1T6G 4 (810 175) 1 1 (683 133) 129 (1478 308) 10 1 (961 180) 70 (1351 233) 11dagger

1TGS 15 (269 154) 1 1 (194 143) 15 (269 154) 10 1 (194 143) 15 (269 154) 11dagger

1WQ1 6 (224 142) 1dagger 20 (564 235) 82 (540 217) 1dagger 29 (892 444) 445 (718 295) 0

1ZHI 134 (1344 281) 0 10 (752 273) 311 (843 303) 2 4 (718 348) 311 (843 303) 3dagger

2BUO 1 (938 539) 9dagger 3 (505 391) 32 (487 398) 3 12 (63 461) 203 (83 471)) 2

2KAI 17 (1246 323) 1 1 (194 084) 257 (111 077) 3dagger 1 (218 094) 257 (111 077) 2

3HHR 214 (1161 327) 0 497 (919 551) 420 (917 459) 0 214 (1359 395) 261 (1538 377) 0

wins 6 4 8 7 14 11

Table IV

bull Table IVの見かた

ndash First acceptable

RMSD＜100Aring or IRMSD＜40Aring となった(acceptable)

decoyの中で一番良い順位のものの順位bull FireFiberDockのPatchDockはFirst acceptable decoyが

PatchDock(リファインメント前)では何位だったか

ndash Acceptables

上位20個の中に含まれていたacceptable decoyの個数

ndash 3手法の中でFirst acceptableの順位が一番良かった

ndash dagger 3手法の中でAcceptablesの個数が一番多かった

ndash wins行 と dagger の集計

74

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

bull PatchDock＜FireDock＜FiberDockと性能向上

ndash まぁ割と良くなっているbull First acceptable (wins)6 ＜ 8 ＜ 14

bull Acceptables (wins) 4 ＜ 7 ＜ 11

ndash 主鎖リファインメントがnear-native decoyのランキングを改善できるということを示しているbull 構造上の衝突をなくせるようなときに効果を発揮（低いエネルギー値と良い順位が得られるようになる）

75

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

76

実験3 1T6G

bull 1位の結果はCAPRI基準でmedium accuracy

ndash 2位はhighly accurate (IRMSD 092Aring RMSD 304Aring）(表には書いてない)

bull 結合の際に動くループを特定した

ndash 矢印部分のループが開いている

ndash 他の部位はほとんど動いていない

Figure 8 1T6G

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

77

実験3 1BTH

bull 1BTHの結果について(FiberDock)

ndash 403位 RMSD 1480Aring IRMSD 355Aring を釣り上げた

ndash RMSD 798Aring IRMSD 197Aringに改善しエネルギー値1位

ndash FireDockでは悪化していた（RMSD 1890Aring IRMSD 464Aring）

bull FiberDockはRの主鎖構造をほとんど変えなかったが微妙には動いていた（RMSD 015Aring）

ndash この微動が衝突を解決している

ndash 相互作用部位にdecoyが集中するのを可能にしてるのかも

78

Figure 9 1BTH

Refinement by FireDock Refinement by FiberDock

緑色bound(R)

灰色bound(L)

青色PatchDock

橙色FireDock

赤色FiberDock

実験3 1BTH

Discussion and Conclusions

79

bull ドッキング予測は2つのステージに分かれる

ndash剛体ドッキングステージ

bull near-nativeを出せても衝突があったりする

bull decoyのランキングで上位にこない

ndash フレキシブルリファインメントステージ

bull 衝突を解決してリランキング

bull とても重要なステージ

80

タンパク質ドッキング

bull FiberDockを提案したndash フレキシブルリファインメントのための手法

ndash 側鎖と主鎖の両方を対象

ndash vdW力に基づいた基準振動解析によるモデリング

ndash RMSDとエネルギー値（ランキング）両方を改善

ndash エネルギーファネルの形状も改善

bull 主鎖のフレキシビリティの重要性ndash 立体構造がなくモデリングされた場合においても重要

ndash 主鎖リファインメントでモデルの丌正確性に対処できるかもしれない

ndash 抗原抗体複合体予測にもいけるかもbull 今回は1例のみ(1GGI)

bull CDR Loopがあると難しいがうまくいった

bull 抗原抗体複合体におけるFiberDockの性能評価を計画中81

まとめ

bull 基準振動モード選択基準の改良

ndash vdWだけでなく他にも取り入れるbull attrVdW

bull クーロン力

bull 水素結合

bull 主鎖のリファインメントをRとLで同時に行うようにする

ndash RとLのモードの中から関連しているモードを選択して使う

82

Future work

bull リファインメント前の初期構造生成がうまくいかない場合の対応

ndash 剛体ドッキング前にフレキシビリティの評価をしたい

ndash Hinge bending motion（蝶番型モーション）

bull Hinge bending motionはnear-native decoyを生成するのを妨げる大きな動きの1つ

bull Hinge plot法によって最小周波数モード2つで解析できる

bull FrexDockという手法とFiberDockを組み合わせてもいけるかも

83

Future work

[52] Emekli U Schneidman-Duhovny D Wolfson HJ Nussinov R Haliloglu T HingeProt

automated prediction of hinges in protein structures Proteins 2008 70 1219ndash1227

[53] Schneidman-Duhovny D Nussinov R Wolfson HJ Automatic prediction of protein

interactions with large scale motion Proteins2007 69 764ndash773

bull 主鎖のフレキシビリティが予測できる場合

ndash アンサンブル(cross)ドッキングとリファインメントの組み合わせbull Conformational selectionとinfuced-fitの両方をモデル化

ndash near-native decoyの評価がより難しくなるbull より正確なエネルギー関数が必要

bull 最小エネルギーの周辺でのエネルギーファネルを探索するべき

84

Future work

[14] Chaudhury S Gray JJ Conformer selection and induced fit in flexible backbone

proteinndashprotein docking using computational and NMR ensembles J Mol

Biol 2008 381 1068ndash1087

Generating many decoys

Selecting near-native decoys by cluster analysis (IFP)

Refinement

near-native

decoy

内古閑伸之広川貴次秋山泰相互作用プロファイルによるタンパク質複合体予測のポストドッキング解析第38回構造活性相関シンポジウム 2010

Methods

26

1 前処理bull Rの基準振動解析

2 各ドッキング候補構造に対してa 側鎖最適化

準ニュートン法による最小化を利用

b NMAによる主鎖の改良① LのRに対するvdW力の計算

② 相関が高い基準振動モード10個を選択しこれらのモードでRの主鎖構造の最小化

③ Rigid-body MC最小化(10 iterations)

④ スコアが良ければ構造を更新rarr①へvdWエネルギーが閾値以下か結果が5回更新されなかったら終了

c Rigid-body MC最小化(50 iterations)準ニュートン法による最小化を利用

3 エネルギー関数によるランキング 27

方法 (赤字はFiberDockのオリジナル)

Figure 1

bull ヘッセ行列

ndash ポテンシャルエネルギー

ndash 原子数

ndash (局所的エネルギー最小構造における)原子 の位置

bull 質量行列

28

Normal Mode Analysis

bull 質量加重座標に変換

bull の固有値問題を解く

ndash基準振動モード固有ベクトル

ndash振動周波数固有値の平方根

29

Normal Mode Analysis

bull 異方性ネットワークモデル(Anisotropic Network Model)

ndash一般的に用いられている(バネ)モデルbull [27] Hinsen K Analysis of domain motions by approximate normal mode

calculations Proteins 1998 33 417ndash429

bull 原子 の位置

bull 平衡状態における原子 の位置

bull カットオフ距離（10Aring）

30

Normal Mode Analysis

31

Normal Mode Analysis

bull カットオフ距離（3Aring）

bull 3Aringより遠い原子間では影響が薄れるようになっている

1 2 1 2 1 2 1 2

22 2 2 2

1 1 2 2 1 1 2 2 1 3 2

1 1 1 1 2 2 1

1 1

2 2 2 2 1 3 2

2 2

11

2 2

1 1 1 1 1

2 2 2 2 2

d0

d

d0

d

0

0

L x x x x K x x U x x

m x m x k x k x x k x

L Lm x k x k x x

t x x

L Lm x k x x k x

t x x

xm

m x

11 2 2

2 2 3 2

0

0

xk k k

k k k x

参考 2自由度系

bull 2自由度バネ質点系の運動方程式

1x

2x

2k

m

1k

m

3k

M x K x32

bull 多自由度系の運動方程式

ndash質量行列MRnn 剛性行列 KRnn

変位ベクトル xRn を用いて

ndash以下の変形を利用

ndash定数係数ODEの解を代入

0 Mx Kx

参考 多自由度系

2

0 0

tt e

x v

x Kx K v

固有値－λ2 固有ベクトルv

固有値問題

j としたときのωを固有角周波数という

1 1 12 2 2　

x M x K M KM

0 x Kx

33

bull Repulsive van-der-Waals力(repVdW)との相関が大きい基準振動モードを用いる

ndash 完全なvdWよりrepVdWの方が結果が良かった

ndash 衝突を解決する方向の主鎖運動を表現するモードを選べる

bull vdW力（6-12 L-Jポテンシャルを微分）（論文の方はBのところが誤植疑惑）

ndash 原子

ndash 原子 と原子 の距離

ndash 原子 と原子 の半径の和（平衡原子間距離）34

Correlation measurement

が小さくなって値が発散するのを防ぐために で打ち切る

bull vdW力の元のL-Jポテンシャル

35

Correlation measurement

[35] Gray JJ Moughon S Schueler-Furman O Kuhlman B Rohl CA Baker D Protein-protein docking with simultaneous

optimization of rigid-body displacement and side-chain conformations J Mol Biol 2003 331 281ndash299

bull 微分

bull 各Cα原子にrepVdW力のベクトルの和を割り当てる

36

Correlation Measurement

bull 力 と基準振動モード の相関

ndash レセプターのCα原子数

ndash

ndash

ndash 各Cα原子の変位ベクトルの集合

ndash i番目の基準振動モードの周波数

ndash 力とモードのベクトルの方向が一致rarr相関が強い

ndash 低周波モードを重要視 37

Correlation Measurement

bull 主鎖リファインメントステップでの最小化

ndash 16の自由度による

bull 相関が高かった10個の基準振動モード

bull 6の剛体自由度（6つの周波数0モードとして表される）

ndash attrVdWエネルギーの重み（ ）

ndash スケーリング係数（ ）

ndash 基準振動モードの数

ndash モード i の振幅38

Minimization According to Normal Modes

bull 最適な振幅値の決定

ndash BFGS準ニュートン法を用いた

ndashエネルギー勾配

ndash

ndash vdW力の計算ではattrVdWに係数Kをかけている

ndash構造最小化ステップの最後に最適化された振幅による基準振動をタンパク質に適用 39

Minimization According to Normal Modes

bull 純粋な方法

ndash基準振動モードの変位ベクトルを加える

ndash よく構造が歪む

ndash結合長と結合角は維持したい即ち主鎖二面角(φψ)の変化のみを許容して適用したい

bull CCDアルゴリズムを適用

ndash逆運動学に基づくロボティクスのアルゴリズム

40

Applying a Normal Mode on a Protein

[41] Dunbrack RLJrCanutescu AA Cyclic coordinate descent a robotics

algorithm for protein loop closure Protein Sci 2003 12963ndash972

bull CCDアルゴリズム

ndash Cα原子に変位ベクトルを加算rarr

ndash最小変位原子Cαjから両方向に主鎖二面角を決定

bull

bull 二面角 の式

ndash 着目しているCαから3つ以内にいるCα

ndash それぞれ変位ベクトルを加算したCα

41

Applying a Normal Mode on a Protein

二面角だけを動かして基準振動による変化位置にできるだけ近くなるようにする

bull 主鎖リファインメントの最後

ndash現在得られている構造のスコアを計算

bull スコアが良ければ構造を更新して戻る

bull vdWエネルギーが閾値以下か結果が5回更新されなかったら終了

42

The Scoring Function of the Backbone

Refinement Stage

bull near-native構造を特定するためのエネルギー計算

bull FireDockのエネルギー計算と同一

ndash 脱溶媒和自由エネルギー（Atomic Contact Energy）

ndash vdW相互作用

ndash 静電的相互作用

ndash 水素結合ジスルフィド結合

ndash π-πスタッキングなど

bull 以下のdeformation energryを加えた

43

Ranking According to an Approximation of

the Energy Function

RMSD

bull RMSDRoot Mean Square Deviation

ndash 2つの構造間の対応する原子の距離の二乗平均根(RMS)

44httpis-educationnaistjpDataSyllabus2007TeachingMaterialinfo-0048_1192617014pdf より引用

bull 本研究では3つのRMSDの値を用いた

ndash LRMSD(Ligand RMSD) (CAPRI規準)

decoyのRとnative複合体構造のRをフィットさせたときのdecoyのLとnativeのLとのCα原子に対するRMSD

ndash IRMSD(Interface RMSD) (CAPRI規準)

decoyとnativeの相互作用面をフィットさせたときの相互作用面にいるCα同士のRMSDnative複合体において10Aring以内に他方のタンパク質の原子を含む残基

ndash Rec-IRMSDRのdecoyとbound構造の相互作用面をフィットさせたときのRの相互作用面にいるCα同士のRMSD

45

RMSD calculations

(superimpose)

46

CAPRI規準

RANK LRMSD[Aring] IRMSD[Aring]

High ≦10 ≦10

Medium 10＜x≦50 10＜x≦20

Acceptable 50＜x≦100 20＜x≦40

Incorrect 100＜x 40＜x

Criteria for Ranking the CAPRI Predictions

[42] Mendez RLeplae RDe Maria LWodak SJ Assessment of blind predictions of protein-

protein interactions current status of docking methods Proteins 2003 52 51ndash67

or

47

Test Cases Table I

NoComplex

ID

Unbound

R

Unbound

LComplex description

Rec-

IRMSD

Motion

type

1 1A0O 1CHN 1FWP CheY-binding domain of CheA in complex with CheY 212 Closing

2 1ACB 2CGA 1EGL Bovine alpha-chymotrypsin-Eglin C complex 258 Other

3 1AY7 1RGH 1A19 Ribonuclease Sa complex with Barstar 059 Opening

4 1BTH 2HNT 6PTI Thrombin complexed with bovine pancreatic trypsin inhibitor 131 Other

5 1CGI 2CGA 1HPT Bovine chymotrypsinogen A and pancreatic secretory trypsin inhibitor 226 Other

6 1DFJ 2BNH 7RSA Ribonuclease inhibitor complexed with ribonuclease A 118 Opening

7 1E6E 1E1N 1CJE Adrenodoxin reductase-adrenodoxin complex 062 Other

8 1FIN 1HCL 1VIN CyclinA-CDK2 complex 608 Opening

9 1GGI 1GGC mdash HIV-1 neutralizing antibody in complex with its V3 loop peptide antigen 167 Opening

10 1GOT 1TAG 1TBG Heterotrimeric G protein 372 Opening

11 1IBR 1F59 1F59 Complex of Ran with Importin beta 262 Opening

12 1OAZ 1OAQ mdash Immunoglobulin E complexed with a Thioredoxin 1 107 Other

13 1PXV 1X9Y 1NYC StaphostatinndashStaphopain complex 348 Other

14 1T6G 1UKR 1T6E Complex of endo-14-beta-xylanase I and xylanase inhibitor 087 Opening

15 1TGS 2PTN 1HPT Complex of trypsinogen and pancreatic secretory trypsin inhibitor 154 Closing

16 1WQ1 6Q21 6Q21 Ras-RasGAP complex 093 Other

17 1ZHI 1M4Z 1Z1A Complex of Orc1 and Sir1 interacting domains 074 Closing

18 2BUO 1A43 mdash HIV-1 capsid C-terminal domain with an inhibitor of particle assembly 415 Opening

19 2KAI 2PKA 6PTI Complex of porcine kallikrein A and the bovine pancreatic trypsin inhibitor 072 Other

20 3HHR 1HGU mdash Complex of a human growth hormone and extracellular domain of its receptor 262 Opening

bull 表の意味

ndash Rec-IRMSDRのboundとunbound間での相互作用面にいるCαのRMSD

ndash Motion type

bull Opening (9例)

unboundのRが結合部位を妨げているもの

bull Closing (3例)

結合すると相互作用領域を増やすように動くもの

bull Other (8例)

相互作用領域の一部がOpeningで一部がClosing

ndash unbound Lがあるものはunbound-unbound

48

Test Cases

Results

49

bull FireDockと比較

ndash FiberDockとの違いはNMAによる主鎖改良部分

bull 3つの実験

1 結合位置に置いたunbound構造をリファインメント

2 500個のランダム生成されたnear-native

リガンド構造に対してrefine

3 PatchDockで生成された結果のリランキング

50

実験方法

51

実験1 unbound構造のリファインメント

Table II Refinement of the Unbound Receptor and Unbound Ligand in Their Native Binding Orientation

Complex IDFireDock (rigid backbone) FiberDock (flexible backbone)

IRMSD recIRMSD Energy IRMSD recIRMSD Energy1 1A0O 244 212 minus1481 244 212 minus1481

2 1ACB 258 258 minus4623 257 254 minus3866

3 1AY7 130 059 minus4053 130 059 minus4053

4 1BTH 116 131 minus4215 116 131 minus4215

5 1CGI 208 226 minus5261 208 226 minus5261

6 1DFJ 141 118 minus3654 112 111 minus3002

7 1E6E 121 062 minus5524 121 062 minus5524

8 1FIN 517 608 81384 606 616 030

9 1GGI 268 167 11189 195 126 minus5179

10 1GOT 302 372 10725 468 378 minus554

11 1IBR 278 262 33593 263 256 minus1732

12 1OAZ 100 107 435 100 107 435

13 1PXV 354 348 1155 342 331 minus3418

14 1T6G 099 087 minus1039 088 066 minus4116

15 1TGS 157 154 minus4328 157 154 minus4328

16 1WQ1 150 093 250 150 093 250

17 1ZHI 124 074 440 124 074 440

18 2BUO 392 415 minus1105 405 430 minus3271

19 2KAI 074 072 minus6077 074 072 minus6077

20 3HHR 246 262 62207 198 256 minus99

これら4つのケースはLigandにunbound構造がなかったもの代わりにbound構造を用いている

bull エネルギー値

ndash多くの例でFiberDockの方が低エネルギー構造

ndash 8 9 10 11 20はFireDockだと全然だめ

bull Motion type Opening

bull リガンドと結合するときにレセプターの結合部位が開かれる

bull FiberDockが開口運動をうまくモデル化できている

bull RMSD値

ndash 7例でRMSD値改善

bull 9 14はrecIRMSDが25改善

ndash 8 10 18はRMSD値が悪化

ndash残りの10例は変化なし52

実験1 エネルギー値とRMSD値

bull PDB ID 1GGI(9)ndash HIV-1 neutralizing antibody in complex

with its V3 loop peptide antigen

ndash レセプター

bull 赤色FiberDock

bull 緑色bound

bull 青色unbound

ndash リガンド

bull 灰色bound

ndash結合するところのリファインメントがうまくいっている（矢印部分）

53

実験1 1GGI

Figure 2

54

実験1 1GGI

bull 1GGIのNormal Mode

bull 低周波と高周波が混在

ndash 番目の基準振動(小さいほど低周波振動)

ndash 16番目の基準振動の振幅が最も大きい(ｰ792)

55

実験1 1GGI

Flexible loop領域 220-305番残基Lowest freq

Higher freq

Figure 3

bull 低周波数モードが全体の振動を高周波数モードはループ構造などの局所的な振動を表している

ndash 29番残基の周辺のピークはunboundの欠損領域のせい

56

実験1 1GGI

bull CAPRI 3rd Assessment Meeting

ndash ドッキングの課題はdecoyのランク付けとfalse-positiveをふるい落とすこと

ndash最終的なランキングはエネルギー値による

ndashせっかく低いRMSD値を持っていてもエネルギー値が高かったら抽出できない

rarrリファインメントによってエネルギー値が改善されることは素晴らしい

57

実験1 1GGI

[49] Janin JWodak S The third CAPRI assessment meeting Toronto Canada

April 20ndash21 2007 Structure 2007 15 755ndash759

bull nativeの結合サイトにLを置いてリファインメント

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndash 500構造をつくってリファインメント

ndash good solution

エネルギー値が負でIRMSDが4Aring以下

58

実験2

(Local Docking)

59

実験2 FireDockとの比較

17例で精度向上（ ）8例は40以上の向上1FIN（一番左）は1個も見つからず（recIRMSD=608Aring）

Figure 4

bull リファインメントが正しかった例

ndash 重要な主鎖矢印

ndash 衝突がうまく回避できている

60

実験2 FireDockとの比較

18 2BUO

11 1IBR

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5

61

実験2 1IBR

bull 1IBRでの基準振動

62Figure 6

実験2 1IBR

bull 低周波数モードは全体高周波数モードはループ構造の振動を表している(D)

bull 4つの大きな距離のピーク(ABCD)について

ndash最大のピークC(残基番号288~316)は相互作用面と反対側なので重要ではない

ndash最も重要なピークはDでありFiberDockの主鎖リファインメント( )によって実現した

63

実験2 1IBR

bull R(unbound)とL(bound)は衝突

ndash bound構造は開いている

bull FiberDockでうまく開いた

bull ついでにLのヘリックスも移動した

rarr主鎖のリファインメントがないと低エネルギー構造にならない

64

実験2 2BUO(Lはbound)

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5(a) 2BUO

bull Local Docking

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndashエネルギーtop10構造の中の最も良いIRMSDを比較

bull ΔIRMSD gt 02Aring 良くなった

bull -02Aring lt ΔIRMSD lt 02Aring 変わらず

bull ΔIRMSD lt -02Aring 悪くなった

65

実験2 RosettaDockとの比較

ΔIRMSD = IRMSDFiberDock - IRMSDRosettaDock

66

Complex IDBest IRMSD in top 10

FiberDock RosettaDock30 ΔIRMSD

1 1A0O 180 311 -131

2 1ACB 221 249 -028

3 1AY7dagger 089 072 017

4 1BTH 124 124 000

5 1CGI 200 204 -004

6 1DFJdagger 111 580 -469

7 1E6E 063 171 -108

8 1FINdagger 590 593 -003

9 1GGIdagger 170 258 -188

10 1GOTdagger 259 389 -130

11 1IBRdagger 198 901 -703

12 1OAZ 262 155 107

13 1PXV 323 334 -011

14 1T6Gdagger 077 234 -157

15 1TGS 138 131 007

16 1WQ1 141 506 -365

17 1ZHI 112 090 022

18 2BUOdagger 362 424 -062

19 2KAI 075 067 008

20 3HHRdagger 189 430 -241

Table III Local Docking Results of FiberDock and RosettaDock

daggerReceptorの結合部位が閉じているもの(Opening) ΔIRMSDlt-02Aring

実験2 RosettaDockとの比較

bull 11例でIRMSDが向上(ΔIRMSDlt-02Aring)

ndash Motion type Openingが多数

ndash 2例は悪化7例は変わらず(ΔIRMSDplusmn02Aring以内)

ndash FiberDockはOpening motionのモデル化がウマい

bull 最近のRosettaDockについて

ndash Wangら[22]が主鎖のフレキシビリティを導入bull MCのステップの最中に主鎖振動のランダマイズ

bull 主鎖柔軟性を完全に表現することを可能にした

ndash FiberDockの人たちの主張bull WangらのRosettaDockは自由度が高いために計算が大変

ndash fold-tree[22]によってあらかじめフレキシブルな領域を定義して実時間内におさえる

bull FiberDockは事前知識いらずでしかも速いndash 当時の最新ver(RosettaDock30)に含まれていないため性能比較していない

67

実験2 RosettaDockとの比較

bull ファネル状エネルギー地形(energy funnels)

ndash near-native構造の評価に有用

bull 500構造のRMSD-Energy plots(Figure 7)

ndash R(unbound)ampL(bound)

ndash 横軸(IRMSD)

ndash 縦軸(Energy score)

bull RosettaとFireFiberのスケールは違う

68

実験2 エネルギー地形

Position

En

erg

y

[51] Schueler-Furman O Wang C Bradley P Misura K

Baker D Progress in modeling of protein structures

and interactions Science 2005 310 638ndash642

69

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1C

GI

1IB

R

70

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1T

6G

2B

UO

bull FireDock vs FiberDock

ndash FiberDockの方がファネルの形が良い

ndash 主鎖リファインメントの効果

bull RosettaDock vs FireDock

ndash FireDockの方が見た目的に良い形bull 似たような方法なのになぜ（両方とも側鎖のリファインメント）

ndash ファネルの形の違いに対する2つの解釈bull RosettaDockが衝突に敏感過ぎるかも

bull 側鎖最適化手法の違いndash FireDock 整数計画法によるロータマー選択

ndash RosettaDock ヒューリスティックMCによる側鎖のrepacking

bull ファネル形状の違いを本当に理解するためにはもっと研究が必要（本研究の範囲外とする）

71

実験2 エネルギー地形

bull (rigid)ドッキング結果のリファインメントとリランキング

ndash各例に対し相互作用残基(lt6Aring)を不える

ndashその結合部位の情報をもとにPatchDockを実行

bull decoyを500個使うが完全なブラインドでのドッキングではnear-native構造が得られない可能性がある

bull リファインメントとリランキング性能評価のために（near-native decoyを作るために）結合部位情報を用いた

bull PatchDockは形状相補性スコアに基づく

ndash PatchDock FireDock FiberDockを比較

bull PatchDockでnear-native decoyを500個生成

bull FireDockとFiberDockでリファインメントリランキング

bull R(unbound) L(bound)を使用 72

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

73

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

ID

PatchDock FireDock FiberDock

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First Acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

1A0O 1 (766 379) 3dagger 7 (634 230) 29 (920 315) 3dagger 16 (525 333) 108 (519 326) 1

1ACB 3 (617 312) 2 3 (824 431) 259 (867 437) 1 2 (684 401) 42 (612 356) 4dagger

1AY7 14 (978 527) 3 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger

1BTH 1 (1210 365) 1 2 (1011 328) 72 (1147 363) 2 1 (798 197) 403 (1480 355) 5dagger

1CGI 2 (382 231) 1 1 (282 225) 2 (382 231) 10dagger 1 (542 272) 279 (750 297) 9

1DFJ 1 (684 276) 4 1 (555 203) 2 (478 233) 6dagger 1 (310 153) 5 (428 213) 6dagger

1E6E None 0 474 (601 332) 134 (1020 425) 0 2 (838 344) 327 (2064 746) 2dagger

1FIN None 0 None None 0 None None 0

1GGI 3 (606 324) 6dagger 25 (683 337) 3 (606 324) 0 1 (1239 377) 281 (1123 329) 2

1GOT None 0 None None 0 None None 0

1IBR 32 (699 278) 0 2 (501 250) 208 (638 285) 1 2 (667 261) 32 (699 278) 3dagger

1OAZ 58 (1847 384) 0 9 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger 16 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger

1PXV 51 (854 403) 0 17 (694 349) 54 (578 339) 1 1 (886 451) 63 (986 457) 2dagger

1T6G 4 (810 175) 1 1 (683 133) 129 (1478 308) 10 1 (961 180) 70 (1351 233) 11dagger

1TGS 15 (269 154) 1 1 (194 143) 15 (269 154) 10 1 (194 143) 15 (269 154) 11dagger

1WQ1 6 (224 142) 1dagger 20 (564 235) 82 (540 217) 1dagger 29 (892 444) 445 (718 295) 0

1ZHI 134 (1344 281) 0 10 (752 273) 311 (843 303) 2 4 (718 348) 311 (843 303) 3dagger

2BUO 1 (938 539) 9dagger 3 (505 391) 32 (487 398) 3 12 (63 461) 203 (83 471)) 2

2KAI 17 (1246 323) 1 1 (194 084) 257 (111 077) 3dagger 1 (218 094) 257 (111 077) 2

3HHR 214 (1161 327) 0 497 (919 551) 420 (917 459) 0 214 (1359 395) 261 (1538 377) 0

wins 6 4 8 7 14 11

Table IV

bull Table IVの見かた

ndash First acceptable

RMSD＜100Aring or IRMSD＜40Aring となった(acceptable)

decoyの中で一番良い順位のものの順位bull FireFiberDockのPatchDockはFirst acceptable decoyが

PatchDock(リファインメント前)では何位だったか

ndash Acceptables

上位20個の中に含まれていたacceptable decoyの個数

ndash 3手法の中でFirst acceptableの順位が一番良かった

ndash dagger 3手法の中でAcceptablesの個数が一番多かった

ndash wins行 と dagger の集計

74

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

bull PatchDock＜FireDock＜FiberDockと性能向上

ndash まぁ割と良くなっているbull First acceptable (wins)6 ＜ 8 ＜ 14

bull Acceptables (wins) 4 ＜ 7 ＜ 11

ndash 主鎖リファインメントがnear-native decoyのランキングを改善できるということを示しているbull 構造上の衝突をなくせるようなときに効果を発揮（低いエネルギー値と良い順位が得られるようになる）

75

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

76

実験3 1T6G

bull 1位の結果はCAPRI基準でmedium accuracy

ndash 2位はhighly accurate (IRMSD 092Aring RMSD 304Aring）(表には書いてない)

bull 結合の際に動くループを特定した

ndash 矢印部分のループが開いている

ndash 他の部位はほとんど動いていない

Figure 8 1T6G

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

77

実験3 1BTH

bull 1BTHの結果について(FiberDock)

ndash 403位 RMSD 1480Aring IRMSD 355Aring を釣り上げた

ndash RMSD 798Aring IRMSD 197Aringに改善しエネルギー値1位

ndash FireDockでは悪化していた（RMSD 1890Aring IRMSD 464Aring）

bull FiberDockはRの主鎖構造をほとんど変えなかったが微妙には動いていた（RMSD 015Aring）

ndash この微動が衝突を解決している

ndash 相互作用部位にdecoyが集中するのを可能にしてるのかも

78

Figure 9 1BTH

Refinement by FireDock Refinement by FiberDock

緑色bound(R)

灰色bound(L)

青色PatchDock

橙色FireDock

赤色FiberDock

実験3 1BTH

Discussion and Conclusions

79

bull ドッキング予測は2つのステージに分かれる

ndash剛体ドッキングステージ

bull near-nativeを出せても衝突があったりする

bull decoyのランキングで上位にこない

ndash フレキシブルリファインメントステージ

bull 衝突を解決してリランキング

bull とても重要なステージ

80

タンパク質ドッキング

bull FiberDockを提案したndash フレキシブルリファインメントのための手法

ndash 側鎖と主鎖の両方を対象

ndash vdW力に基づいた基準振動解析によるモデリング

ndash RMSDとエネルギー値（ランキング）両方を改善

ndash エネルギーファネルの形状も改善

bull 主鎖のフレキシビリティの重要性ndash 立体構造がなくモデリングされた場合においても重要

ndash 主鎖リファインメントでモデルの丌正確性に対処できるかもしれない

ndash 抗原抗体複合体予測にもいけるかもbull 今回は1例のみ(1GGI)

bull CDR Loopがあると難しいがうまくいった

bull 抗原抗体複合体におけるFiberDockの性能評価を計画中81

まとめ

bull 基準振動モード選択基準の改良

ndash vdWだけでなく他にも取り入れるbull attrVdW

bull クーロン力

bull 水素結合

bull 主鎖のリファインメントをRとLで同時に行うようにする

ndash RとLのモードの中から関連しているモードを選択して使う

82

Future work

bull リファインメント前の初期構造生成がうまくいかない場合の対応

ndash 剛体ドッキング前にフレキシビリティの評価をしたい

ndash Hinge bending motion（蝶番型モーション）

bull Hinge bending motionはnear-native decoyを生成するのを妨げる大きな動きの1つ

bull Hinge plot法によって最小周波数モード2つで解析できる

bull FrexDockという手法とFiberDockを組み合わせてもいけるかも

83

Future work

[52] Emekli U Schneidman-Duhovny D Wolfson HJ Nussinov R Haliloglu T HingeProt

automated prediction of hinges in protein structures Proteins 2008 70 1219ndash1227

[53] Schneidman-Duhovny D Nussinov R Wolfson HJ Automatic prediction of protein

interactions with large scale motion Proteins2007 69 764ndash773

bull 主鎖のフレキシビリティが予測できる場合

ndash アンサンブル(cross)ドッキングとリファインメントの組み合わせbull Conformational selectionとinfuced-fitの両方をモデル化

ndash near-native decoyの評価がより難しくなるbull より正確なエネルギー関数が必要

bull 最小エネルギーの周辺でのエネルギーファネルを探索するべき

84

Future work

[14] Chaudhury S Gray JJ Conformer selection and induced fit in flexible backbone

proteinndashprotein docking using computational and NMR ensembles J Mol

Biol 2008 381 1068ndash1087

Generating many decoys

Selecting near-native decoys by cluster analysis (IFP)

Refinement

near-native

decoy

内古閑伸之広川貴次秋山泰相互作用プロファイルによるタンパク質複合体予測のポストドッキング解析第38回構造活性相関シンポジウム 2010

1 前処理bull Rの基準振動解析

2 各ドッキング候補構造に対してa 側鎖最適化

準ニュートン法による最小化を利用

b NMAによる主鎖の改良① LのRに対するvdW力の計算

② 相関が高い基準振動モード10個を選択しこれらのモードでRの主鎖構造の最小化

③ Rigid-body MC最小化(10 iterations)

④ スコアが良ければ構造を更新rarr①へvdWエネルギーが閾値以下か結果が5回更新されなかったら終了

c Rigid-body MC最小化(50 iterations)準ニュートン法による最小化を利用

3 エネルギー関数によるランキング 27

方法 (赤字はFiberDockのオリジナル)

Figure 1

bull ヘッセ行列

ndash ポテンシャルエネルギー

ndash 原子数

ndash (局所的エネルギー最小構造における)原子 の位置

bull 質量行列

28

Normal Mode Analysis

bull 質量加重座標に変換

bull の固有値問題を解く

ndash基準振動モード固有ベクトル

ndash振動周波数固有値の平方根

29

Normal Mode Analysis

bull 異方性ネットワークモデル(Anisotropic Network Model)

ndash一般的に用いられている(バネ)モデルbull [27] Hinsen K Analysis of domain motions by approximate normal mode

calculations Proteins 1998 33 417ndash429

bull 原子 の位置

bull 平衡状態における原子 の位置

bull カットオフ距離（10Aring）

30

Normal Mode Analysis

31

Normal Mode Analysis

bull カットオフ距離（3Aring）

bull 3Aringより遠い原子間では影響が薄れるようになっている

1 2 1 2 1 2 1 2

22 2 2 2

1 1 2 2 1 1 2 2 1 3 2

1 1 1 1 2 2 1

1 1

2 2 2 2 1 3 2

2 2

11

2 2

1 1 1 1 1

2 2 2 2 2

d0

d

d0

d

0

0

L x x x x K x x U x x

m x m x k x k x x k x

L Lm x k x k x x

t x x

L Lm x k x x k x

t x x

xm

m x

11 2 2

2 2 3 2

0

0

xk k k

k k k x

参考 2自由度系

bull 2自由度バネ質点系の運動方程式

1x

2x

2k

m

1k

m

3k

M x K x32

bull 多自由度系の運動方程式

ndash質量行列MRnn 剛性行列 KRnn

変位ベクトル xRn を用いて

ndash以下の変形を利用

ndash定数係数ODEの解を代入

0 Mx Kx

参考 多自由度系

2

0 0

tt e

x v

x Kx K v

固有値－λ2 固有ベクトルv

固有値問題

j としたときのωを固有角周波数という

1 1 12 2 2　

x M x K M KM

0 x Kx

33

bull Repulsive van-der-Waals力(repVdW)との相関が大きい基準振動モードを用いる

ndash 完全なvdWよりrepVdWの方が結果が良かった

ndash 衝突を解決する方向の主鎖運動を表現するモードを選べる

bull vdW力（6-12 L-Jポテンシャルを微分）（論文の方はBのところが誤植疑惑）

ndash 原子

ndash 原子 と原子 の距離

ndash 原子 と原子 の半径の和（平衡原子間距離）34

Correlation measurement

が小さくなって値が発散するのを防ぐために で打ち切る

bull vdW力の元のL-Jポテンシャル

35

Correlation measurement

[35] Gray JJ Moughon S Schueler-Furman O Kuhlman B Rohl CA Baker D Protein-protein docking with simultaneous

optimization of rigid-body displacement and side-chain conformations J Mol Biol 2003 331 281ndash299

bull 微分

bull 各Cα原子にrepVdW力のベクトルの和を割り当てる

36

Correlation Measurement

bull 力 と基準振動モード の相関

ndash レセプターのCα原子数

ndash

ndash

ndash 各Cα原子の変位ベクトルの集合

ndash i番目の基準振動モードの周波数

ndash 力とモードのベクトルの方向が一致rarr相関が強い

ndash 低周波モードを重要視 37

Correlation Measurement

bull 主鎖リファインメントステップでの最小化

ndash 16の自由度による

bull 相関が高かった10個の基準振動モード

bull 6の剛体自由度（6つの周波数0モードとして表される）

ndash attrVdWエネルギーの重み（ ）

ndash スケーリング係数（ ）

ndash 基準振動モードの数

ndash モード i の振幅38

Minimization According to Normal Modes

bull 最適な振幅値の決定

ndash BFGS準ニュートン法を用いた

ndashエネルギー勾配

ndash

ndash vdW力の計算ではattrVdWに係数Kをかけている

ndash構造最小化ステップの最後に最適化された振幅による基準振動をタンパク質に適用 39

Minimization According to Normal Modes

bull 純粋な方法

ndash基準振動モードの変位ベクトルを加える

ndash よく構造が歪む

ndash結合長と結合角は維持したい即ち主鎖二面角(φψ)の変化のみを許容して適用したい

bull CCDアルゴリズムを適用

ndash逆運動学に基づくロボティクスのアルゴリズム

40

Applying a Normal Mode on a Protein

[41] Dunbrack RLJrCanutescu AA Cyclic coordinate descent a robotics

algorithm for protein loop closure Protein Sci 2003 12963ndash972

bull CCDアルゴリズム

ndash Cα原子に変位ベクトルを加算rarr

ndash最小変位原子Cαjから両方向に主鎖二面角を決定

bull

bull 二面角 の式

ndash 着目しているCαから3つ以内にいるCα

ndash それぞれ変位ベクトルを加算したCα

41

Applying a Normal Mode on a Protein

二面角だけを動かして基準振動による変化位置にできるだけ近くなるようにする

bull 主鎖リファインメントの最後

ndash現在得られている構造のスコアを計算

bull スコアが良ければ構造を更新して戻る

bull vdWエネルギーが閾値以下か結果が5回更新されなかったら終了

42

The Scoring Function of the Backbone

Refinement Stage

bull near-native構造を特定するためのエネルギー計算

bull FireDockのエネルギー計算と同一

ndash 脱溶媒和自由エネルギー（Atomic Contact Energy）

ndash vdW相互作用

ndash 静電的相互作用

ndash 水素結合ジスルフィド結合

ndash π-πスタッキングなど

bull 以下のdeformation energryを加えた

43

Ranking According to an Approximation of

the Energy Function

RMSD

bull RMSDRoot Mean Square Deviation

ndash 2つの構造間の対応する原子の距離の二乗平均根(RMS)

44httpis-educationnaistjpDataSyllabus2007TeachingMaterialinfo-0048_1192617014pdf より引用

bull 本研究では3つのRMSDの値を用いた

ndash LRMSD(Ligand RMSD) (CAPRI規準)

decoyのRとnative複合体構造のRをフィットさせたときのdecoyのLとnativeのLとのCα原子に対するRMSD

ndash IRMSD(Interface RMSD) (CAPRI規準)

decoyとnativeの相互作用面をフィットさせたときの相互作用面にいるCα同士のRMSDnative複合体において10Aring以内に他方のタンパク質の原子を含む残基

ndash Rec-IRMSDRのdecoyとbound構造の相互作用面をフィットさせたときのRの相互作用面にいるCα同士のRMSD

45

RMSD calculations

(superimpose)

46

CAPRI規準

RANK LRMSD[Aring] IRMSD[Aring]

High ≦10 ≦10

Medium 10＜x≦50 10＜x≦20

Acceptable 50＜x≦100 20＜x≦40

Incorrect 100＜x 40＜x

Criteria for Ranking the CAPRI Predictions

[42] Mendez RLeplae RDe Maria LWodak SJ Assessment of blind predictions of protein-

protein interactions current status of docking methods Proteins 2003 52 51ndash67

or

47

Test Cases Table I

NoComplex

ID

Unbound

R

Unbound

LComplex description

Rec-

IRMSD

Motion

type

1 1A0O 1CHN 1FWP CheY-binding domain of CheA in complex with CheY 212 Closing

2 1ACB 2CGA 1EGL Bovine alpha-chymotrypsin-Eglin C complex 258 Other

3 1AY7 1RGH 1A19 Ribonuclease Sa complex with Barstar 059 Opening

4 1BTH 2HNT 6PTI Thrombin complexed with bovine pancreatic trypsin inhibitor 131 Other

5 1CGI 2CGA 1HPT Bovine chymotrypsinogen A and pancreatic secretory trypsin inhibitor 226 Other

6 1DFJ 2BNH 7RSA Ribonuclease inhibitor complexed with ribonuclease A 118 Opening

7 1E6E 1E1N 1CJE Adrenodoxin reductase-adrenodoxin complex 062 Other

8 1FIN 1HCL 1VIN CyclinA-CDK2 complex 608 Opening

9 1GGI 1GGC mdash HIV-1 neutralizing antibody in complex with its V3 loop peptide antigen 167 Opening

10 1GOT 1TAG 1TBG Heterotrimeric G protein 372 Opening

11 1IBR 1F59 1F59 Complex of Ran with Importin beta 262 Opening

12 1OAZ 1OAQ mdash Immunoglobulin E complexed with a Thioredoxin 1 107 Other

13 1PXV 1X9Y 1NYC StaphostatinndashStaphopain complex 348 Other

14 1T6G 1UKR 1T6E Complex of endo-14-beta-xylanase I and xylanase inhibitor 087 Opening

15 1TGS 2PTN 1HPT Complex of trypsinogen and pancreatic secretory trypsin inhibitor 154 Closing

16 1WQ1 6Q21 6Q21 Ras-RasGAP complex 093 Other

17 1ZHI 1M4Z 1Z1A Complex of Orc1 and Sir1 interacting domains 074 Closing

18 2BUO 1A43 mdash HIV-1 capsid C-terminal domain with an inhibitor of particle assembly 415 Opening

19 2KAI 2PKA 6PTI Complex of porcine kallikrein A and the bovine pancreatic trypsin inhibitor 072 Other

20 3HHR 1HGU mdash Complex of a human growth hormone and extracellular domain of its receptor 262 Opening

bull 表の意味

ndash Rec-IRMSDRのboundとunbound間での相互作用面にいるCαのRMSD

ndash Motion type

bull Opening (9例)

unboundのRが結合部位を妨げているもの

bull Closing (3例)

結合すると相互作用領域を増やすように動くもの

bull Other (8例)

相互作用領域の一部がOpeningで一部がClosing

ndash unbound Lがあるものはunbound-unbound

48

Test Cases

Results

49

bull FireDockと比較

ndash FiberDockとの違いはNMAによる主鎖改良部分

bull 3つの実験

1 結合位置に置いたunbound構造をリファインメント

2 500個のランダム生成されたnear-native

リガンド構造に対してrefine

3 PatchDockで生成された結果のリランキング

50

実験方法

51

実験1 unbound構造のリファインメント

Table II Refinement of the Unbound Receptor and Unbound Ligand in Their Native Binding Orientation

Complex IDFireDock (rigid backbone) FiberDock (flexible backbone)

IRMSD recIRMSD Energy IRMSD recIRMSD Energy1 1A0O 244 212 minus1481 244 212 minus1481

2 1ACB 258 258 minus4623 257 254 minus3866

3 1AY7 130 059 minus4053 130 059 minus4053

4 1BTH 116 131 minus4215 116 131 minus4215

5 1CGI 208 226 minus5261 208 226 minus5261

6 1DFJ 141 118 minus3654 112 111 minus3002

7 1E6E 121 062 minus5524 121 062 minus5524

8 1FIN 517 608 81384 606 616 030

9 1GGI 268 167 11189 195 126 minus5179

10 1GOT 302 372 10725 468 378 minus554

11 1IBR 278 262 33593 263 256 minus1732

12 1OAZ 100 107 435 100 107 435

13 1PXV 354 348 1155 342 331 minus3418

14 1T6G 099 087 minus1039 088 066 minus4116

15 1TGS 157 154 minus4328 157 154 minus4328

16 1WQ1 150 093 250 150 093 250

17 1ZHI 124 074 440 124 074 440

18 2BUO 392 415 minus1105 405 430 minus3271

19 2KAI 074 072 minus6077 074 072 minus6077

20 3HHR 246 262 62207 198 256 minus99

これら4つのケースはLigandにunbound構造がなかったもの代わりにbound構造を用いている

bull エネルギー値

ndash多くの例でFiberDockの方が低エネルギー構造

ndash 8 9 10 11 20はFireDockだと全然だめ

bull Motion type Opening

bull リガンドと結合するときにレセプターの結合部位が開かれる

bull FiberDockが開口運動をうまくモデル化できている

bull RMSD値

ndash 7例でRMSD値改善

bull 9 14はrecIRMSDが25改善

ndash 8 10 18はRMSD値が悪化

ndash残りの10例は変化なし52

実験1 エネルギー値とRMSD値

bull PDB ID 1GGI(9)ndash HIV-1 neutralizing antibody in complex

with its V3 loop peptide antigen

ndash レセプター

bull 赤色FiberDock

bull 緑色bound

bull 青色unbound

ndash リガンド

bull 灰色bound

ndash結合するところのリファインメントがうまくいっている（矢印部分）

53

実験1 1GGI

Figure 2

54

実験1 1GGI

bull 1GGIのNormal Mode

bull 低周波と高周波が混在

ndash 番目の基準振動(小さいほど低周波振動)

ndash 16番目の基準振動の振幅が最も大きい(ｰ792)

55

実験1 1GGI

Flexible loop領域 220-305番残基Lowest freq

Higher freq

Figure 3

bull 低周波数モードが全体の振動を高周波数モードはループ構造などの局所的な振動を表している

ndash 29番残基の周辺のピークはunboundの欠損領域のせい

56

実験1 1GGI

bull CAPRI 3rd Assessment Meeting

ndash ドッキングの課題はdecoyのランク付けとfalse-positiveをふるい落とすこと

ndash最終的なランキングはエネルギー値による

ndashせっかく低いRMSD値を持っていてもエネルギー値が高かったら抽出できない

rarrリファインメントによってエネルギー値が改善されることは素晴らしい

57

実験1 1GGI

[49] Janin JWodak S The third CAPRI assessment meeting Toronto Canada

April 20ndash21 2007 Structure 2007 15 755ndash759

bull nativeの結合サイトにLを置いてリファインメント

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndash 500構造をつくってリファインメント

ndash good solution

エネルギー値が負でIRMSDが4Aring以下

58

実験2

(Local Docking)

59

実験2 FireDockとの比較

17例で精度向上（ ）8例は40以上の向上1FIN（一番左）は1個も見つからず（recIRMSD=608Aring）

Figure 4

bull リファインメントが正しかった例

ndash 重要な主鎖矢印

ndash 衝突がうまく回避できている

60

実験2 FireDockとの比較

18 2BUO

11 1IBR

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5

61

実験2 1IBR

bull 1IBRでの基準振動

62Figure 6

実験2 1IBR

bull 低周波数モードは全体高周波数モードはループ構造の振動を表している(D)

bull 4つの大きな距離のピーク(ABCD)について

ndash最大のピークC(残基番号288~316)は相互作用面と反対側なので重要ではない

ndash最も重要なピークはDでありFiberDockの主鎖リファインメント( )によって実現した

63

実験2 1IBR

bull R(unbound)とL(bound)は衝突

ndash bound構造は開いている

bull FiberDockでうまく開いた

bull ついでにLのヘリックスも移動した

rarr主鎖のリファインメントがないと低エネルギー構造にならない

64

実験2 2BUO(Lはbound)

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5(a) 2BUO

bull Local Docking

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndashエネルギーtop10構造の中の最も良いIRMSDを比較

bull ΔIRMSD gt 02Aring 良くなった

bull -02Aring lt ΔIRMSD lt 02Aring 変わらず

bull ΔIRMSD lt -02Aring 悪くなった

65

実験2 RosettaDockとの比較

ΔIRMSD = IRMSDFiberDock - IRMSDRosettaDock

66

Complex IDBest IRMSD in top 10

FiberDock RosettaDock30 ΔIRMSD

1 1A0O 180 311 -131

2 1ACB 221 249 -028

3 1AY7dagger 089 072 017

4 1BTH 124 124 000

5 1CGI 200 204 -004

6 1DFJdagger 111 580 -469

7 1E6E 063 171 -108

8 1FINdagger 590 593 -003

9 1GGIdagger 170 258 -188

10 1GOTdagger 259 389 -130

11 1IBRdagger 198 901 -703

12 1OAZ 262 155 107

13 1PXV 323 334 -011

14 1T6Gdagger 077 234 -157

15 1TGS 138 131 007

16 1WQ1 141 506 -365

17 1ZHI 112 090 022

18 2BUOdagger 362 424 -062

19 2KAI 075 067 008

20 3HHRdagger 189 430 -241

Table III Local Docking Results of FiberDock and RosettaDock

daggerReceptorの結合部位が閉じているもの(Opening) ΔIRMSDlt-02Aring

実験2 RosettaDockとの比較

bull 11例でIRMSDが向上(ΔIRMSDlt-02Aring)

ndash Motion type Openingが多数

ndash 2例は悪化7例は変わらず(ΔIRMSDplusmn02Aring以内)

ndash FiberDockはOpening motionのモデル化がウマい

bull 最近のRosettaDockについて

ndash Wangら[22]が主鎖のフレキシビリティを導入bull MCのステップの最中に主鎖振動のランダマイズ

bull 主鎖柔軟性を完全に表現することを可能にした

ndash FiberDockの人たちの主張bull WangらのRosettaDockは自由度が高いために計算が大変

ndash fold-tree[22]によってあらかじめフレキシブルな領域を定義して実時間内におさえる

bull FiberDockは事前知識いらずでしかも速いndash 当時の最新ver(RosettaDock30)に含まれていないため性能比較していない

67

実験2 RosettaDockとの比較

bull ファネル状エネルギー地形(energy funnels)

ndash near-native構造の評価に有用

bull 500構造のRMSD-Energy plots(Figure 7)

ndash R(unbound)ampL(bound)

ndash 横軸(IRMSD)

ndash 縦軸(Energy score)

bull RosettaとFireFiberのスケールは違う

68

実験2 エネルギー地形

Position

En

erg

y

[51] Schueler-Furman O Wang C Bradley P Misura K

Baker D Progress in modeling of protein structures

and interactions Science 2005 310 638ndash642

69

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1C

GI

1IB

R

70

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1T

6G

2B

UO

bull FireDock vs FiberDock

ndash FiberDockの方がファネルの形が良い

ndash 主鎖リファインメントの効果

bull RosettaDock vs FireDock

ndash FireDockの方が見た目的に良い形bull 似たような方法なのになぜ（両方とも側鎖のリファインメント）

ndash ファネルの形の違いに対する2つの解釈bull RosettaDockが衝突に敏感過ぎるかも

bull 側鎖最適化手法の違いndash FireDock 整数計画法によるロータマー選択

ndash RosettaDock ヒューリスティックMCによる側鎖のrepacking

bull ファネル形状の違いを本当に理解するためにはもっと研究が必要（本研究の範囲外とする）

71

実験2 エネルギー地形

bull (rigid)ドッキング結果のリファインメントとリランキング

ndash各例に対し相互作用残基(lt6Aring)を不える

ndashその結合部位の情報をもとにPatchDockを実行

bull decoyを500個使うが完全なブラインドでのドッキングではnear-native構造が得られない可能性がある

bull リファインメントとリランキング性能評価のために（near-native decoyを作るために）結合部位情報を用いた

bull PatchDockは形状相補性スコアに基づく

ndash PatchDock FireDock FiberDockを比較

bull PatchDockでnear-native decoyを500個生成

bull FireDockとFiberDockでリファインメントリランキング

bull R(unbound) L(bound)を使用 72

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

73

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

ID

PatchDock FireDock FiberDock

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First Acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

1A0O 1 (766 379) 3dagger 7 (634 230) 29 (920 315) 3dagger 16 (525 333) 108 (519 326) 1

1ACB 3 (617 312) 2 3 (824 431) 259 (867 437) 1 2 (684 401) 42 (612 356) 4dagger

1AY7 14 (978 527) 3 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger

1BTH 1 (1210 365) 1 2 (1011 328) 72 (1147 363) 2 1 (798 197) 403 (1480 355) 5dagger

1CGI 2 (382 231) 1 1 (282 225) 2 (382 231) 10dagger 1 (542 272) 279 (750 297) 9

1DFJ 1 (684 276) 4 1 (555 203) 2 (478 233) 6dagger 1 (310 153) 5 (428 213) 6dagger

1E6E None 0 474 (601 332) 134 (1020 425) 0 2 (838 344) 327 (2064 746) 2dagger

1FIN None 0 None None 0 None None 0

1GGI 3 (606 324) 6dagger 25 (683 337) 3 (606 324) 0 1 (1239 377) 281 (1123 329) 2

1GOT None 0 None None 0 None None 0

1IBR 32 (699 278) 0 2 (501 250) 208 (638 285) 1 2 (667 261) 32 (699 278) 3dagger

1OAZ 58 (1847 384) 0 9 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger 16 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger

1PXV 51 (854 403) 0 17 (694 349) 54 (578 339) 1 1 (886 451) 63 (986 457) 2dagger

1T6G 4 (810 175) 1 1 (683 133) 129 (1478 308) 10 1 (961 180) 70 (1351 233) 11dagger

1TGS 15 (269 154) 1 1 (194 143) 15 (269 154) 10 1 (194 143) 15 (269 154) 11dagger

1WQ1 6 (224 142) 1dagger 20 (564 235) 82 (540 217) 1dagger 29 (892 444) 445 (718 295) 0

1ZHI 134 (1344 281) 0 10 (752 273) 311 (843 303) 2 4 (718 348) 311 (843 303) 3dagger

2BUO 1 (938 539) 9dagger 3 (505 391) 32 (487 398) 3 12 (63 461) 203 (83 471)) 2

2KAI 17 (1246 323) 1 1 (194 084) 257 (111 077) 3dagger 1 (218 094) 257 (111 077) 2

3HHR 214 (1161 327) 0 497 (919 551) 420 (917 459) 0 214 (1359 395) 261 (1538 377) 0

wins 6 4 8 7 14 11

Table IV

bull Table IVの見かた

ndash First acceptable

RMSD＜100Aring or IRMSD＜40Aring となった(acceptable)

decoyの中で一番良い順位のものの順位bull FireFiberDockのPatchDockはFirst acceptable decoyが

PatchDock(リファインメント前)では何位だったか

ndash Acceptables

上位20個の中に含まれていたacceptable decoyの個数

ndash 3手法の中でFirst acceptableの順位が一番良かった

ndash dagger 3手法の中でAcceptablesの個数が一番多かった

ndash wins行 と dagger の集計

74

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

bull PatchDock＜FireDock＜FiberDockと性能向上

ndash まぁ割と良くなっているbull First acceptable (wins)6 ＜ 8 ＜ 14

bull Acceptables (wins) 4 ＜ 7 ＜ 11

ndash 主鎖リファインメントがnear-native decoyのランキングを改善できるということを示しているbull 構造上の衝突をなくせるようなときに効果を発揮（低いエネルギー値と良い順位が得られるようになる）

75

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

76

実験3 1T6G

bull 1位の結果はCAPRI基準でmedium accuracy

ndash 2位はhighly accurate (IRMSD 092Aring RMSD 304Aring）(表には書いてない)

bull 結合の際に動くループを特定した

ndash 矢印部分のループが開いている

ndash 他の部位はほとんど動いていない

Figure 8 1T6G

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

77

実験3 1BTH

bull 1BTHの結果について(FiberDock)

ndash 403位 RMSD 1480Aring IRMSD 355Aring を釣り上げた

ndash RMSD 798Aring IRMSD 197Aringに改善しエネルギー値1位

ndash FireDockでは悪化していた（RMSD 1890Aring IRMSD 464Aring）

bull FiberDockはRの主鎖構造をほとんど変えなかったが微妙には動いていた（RMSD 015Aring）

ndash この微動が衝突を解決している

ndash 相互作用部位にdecoyが集中するのを可能にしてるのかも

78

Figure 9 1BTH

Refinement by FireDock Refinement by FiberDock

緑色bound(R)

灰色bound(L)

青色PatchDock

橙色FireDock

赤色FiberDock

実験3 1BTH

Discussion and Conclusions

79

bull ドッキング予測は2つのステージに分かれる

ndash剛体ドッキングステージ

bull near-nativeを出せても衝突があったりする

bull decoyのランキングで上位にこない

ndash フレキシブルリファインメントステージ

bull 衝突を解決してリランキング

bull とても重要なステージ

80

タンパク質ドッキング

bull FiberDockを提案したndash フレキシブルリファインメントのための手法

ndash 側鎖と主鎖の両方を対象

ndash vdW力に基づいた基準振動解析によるモデリング

ndash RMSDとエネルギー値（ランキング）両方を改善

ndash エネルギーファネルの形状も改善

bull 主鎖のフレキシビリティの重要性ndash 立体構造がなくモデリングされた場合においても重要

ndash 主鎖リファインメントでモデルの丌正確性に対処できるかもしれない

ndash 抗原抗体複合体予測にもいけるかもbull 今回は1例のみ(1GGI)

bull CDR Loopがあると難しいがうまくいった

bull 抗原抗体複合体におけるFiberDockの性能評価を計画中81

まとめ

bull 基準振動モード選択基準の改良

ndash vdWだけでなく他にも取り入れるbull attrVdW

bull クーロン力

bull 水素結合

bull 主鎖のリファインメントをRとLで同時に行うようにする

ndash RとLのモードの中から関連しているモードを選択して使う

82

Future work

bull リファインメント前の初期構造生成がうまくいかない場合の対応

ndash 剛体ドッキング前にフレキシビリティの評価をしたい

ndash Hinge bending motion（蝶番型モーション）

bull Hinge bending motionはnear-native decoyを生成するのを妨げる大きな動きの1つ

bull Hinge plot法によって最小周波数モード2つで解析できる

bull FrexDockという手法とFiberDockを組み合わせてもいけるかも

83

Future work

[52] Emekli U Schneidman-Duhovny D Wolfson HJ Nussinov R Haliloglu T HingeProt

automated prediction of hinges in protein structures Proteins 2008 70 1219ndash1227

[53] Schneidman-Duhovny D Nussinov R Wolfson HJ Automatic prediction of protein

interactions with large scale motion Proteins2007 69 764ndash773

bull 主鎖のフレキシビリティが予測できる場合

ndash アンサンブル(cross)ドッキングとリファインメントの組み合わせbull Conformational selectionとinfuced-fitの両方をモデル化

ndash near-native decoyの評価がより難しくなるbull より正確なエネルギー関数が必要

bull 最小エネルギーの周辺でのエネルギーファネルを探索するべき

84

Future work

[14] Chaudhury S Gray JJ Conformer selection and induced fit in flexible backbone

proteinndashprotein docking using computational and NMR ensembles J Mol

Biol 2008 381 1068ndash1087

Generating many decoys

Selecting near-native decoys by cluster analysis (IFP)

Refinement

near-native

decoy

内古閑伸之広川貴次秋山泰相互作用プロファイルによるタンパク質複合体予測のポストドッキング解析第38回構造活性相関シンポジウム 2010

bull ヘッセ行列

ndash ポテンシャルエネルギー

ndash 原子数

ndash (局所的エネルギー最小構造における)原子 の位置

bull 質量行列

28

Normal Mode Analysis

bull 質量加重座標に変換

bull の固有値問題を解く

ndash基準振動モード固有ベクトル

ndash振動周波数固有値の平方根

29

Normal Mode Analysis

bull 異方性ネットワークモデル(Anisotropic Network Model)

ndash一般的に用いられている(バネ)モデルbull [27] Hinsen K Analysis of domain motions by approximate normal mode

calculations Proteins 1998 33 417ndash429

bull 原子 の位置

bull 平衡状態における原子 の位置

bull カットオフ距離（10Aring）

30

Normal Mode Analysis

31

Normal Mode Analysis

bull カットオフ距離（3Aring）

bull 3Aringより遠い原子間では影響が薄れるようになっている

1 2 1 2 1 2 1 2

22 2 2 2

1 1 2 2 1 1 2 2 1 3 2

1 1 1 1 2 2 1

1 1

2 2 2 2 1 3 2

2 2

11

2 2

1 1 1 1 1

2 2 2 2 2

d0

d

d0

d

0

0

L x x x x K x x U x x

m x m x k x k x x k x

L Lm x k x k x x

t x x

L Lm x k x x k x

t x x

xm

m x

11 2 2

2 2 3 2

0

0

xk k k

k k k x

参考 2自由度系

bull 2自由度バネ質点系の運動方程式

1x

2x

2k

m

1k

m

3k

M x K x32

bull 多自由度系の運動方程式

ndash質量行列MRnn 剛性行列 KRnn

変位ベクトル xRn を用いて

ndash以下の変形を利用

ndash定数係数ODEの解を代入

0 Mx Kx

参考 多自由度系

2

0 0

tt e

x v

x Kx K v

固有値－λ2 固有ベクトルv

固有値問題

j としたときのωを固有角周波数という

1 1 12 2 2　

x M x K M KM

0 x Kx

33

bull Repulsive van-der-Waals力(repVdW)との相関が大きい基準振動モードを用いる

ndash 完全なvdWよりrepVdWの方が結果が良かった

ndash 衝突を解決する方向の主鎖運動を表現するモードを選べる

bull vdW力（6-12 L-Jポテンシャルを微分）（論文の方はBのところが誤植疑惑）

ndash 原子

ndash 原子 と原子 の距離

ndash 原子 と原子 の半径の和（平衡原子間距離）34

Correlation measurement

が小さくなって値が発散するのを防ぐために で打ち切る

bull vdW力の元のL-Jポテンシャル

35

Correlation measurement

[35] Gray JJ Moughon S Schueler-Furman O Kuhlman B Rohl CA Baker D Protein-protein docking with simultaneous

optimization of rigid-body displacement and side-chain conformations J Mol Biol 2003 331 281ndash299

bull 微分

bull 各Cα原子にrepVdW力のベクトルの和を割り当てる

36

Correlation Measurement

bull 力 と基準振動モード の相関

ndash レセプターのCα原子数

ndash

ndash

ndash 各Cα原子の変位ベクトルの集合

ndash i番目の基準振動モードの周波数

ndash 力とモードのベクトルの方向が一致rarr相関が強い

ndash 低周波モードを重要視 37

Correlation Measurement

bull 主鎖リファインメントステップでの最小化

ndash 16の自由度による

bull 相関が高かった10個の基準振動モード

bull 6の剛体自由度（6つの周波数0モードとして表される）

ndash attrVdWエネルギーの重み（ ）

ndash スケーリング係数（ ）

ndash 基準振動モードの数

ndash モード i の振幅38

Minimization According to Normal Modes

bull 最適な振幅値の決定

ndash BFGS準ニュートン法を用いた

ndashエネルギー勾配

ndash

ndash vdW力の計算ではattrVdWに係数Kをかけている

ndash構造最小化ステップの最後に最適化された振幅による基準振動をタンパク質に適用 39

Minimization According to Normal Modes

bull 純粋な方法

ndash基準振動モードの変位ベクトルを加える

ndash よく構造が歪む

ndash結合長と結合角は維持したい即ち主鎖二面角(φψ)の変化のみを許容して適用したい

bull CCDアルゴリズムを適用

ndash逆運動学に基づくロボティクスのアルゴリズム

40

Applying a Normal Mode on a Protein

[41] Dunbrack RLJrCanutescu AA Cyclic coordinate descent a robotics

algorithm for protein loop closure Protein Sci 2003 12963ndash972

bull CCDアルゴリズム

ndash Cα原子に変位ベクトルを加算rarr

ndash最小変位原子Cαjから両方向に主鎖二面角を決定

bull

bull 二面角 の式

ndash 着目しているCαから3つ以内にいるCα

ndash それぞれ変位ベクトルを加算したCα

41

Applying a Normal Mode on a Protein

二面角だけを動かして基準振動による変化位置にできるだけ近くなるようにする

bull 主鎖リファインメントの最後

ndash現在得られている構造のスコアを計算

bull スコアが良ければ構造を更新して戻る

bull vdWエネルギーが閾値以下か結果が5回更新されなかったら終了

42

The Scoring Function of the Backbone

Refinement Stage

bull near-native構造を特定するためのエネルギー計算

bull FireDockのエネルギー計算と同一

ndash 脱溶媒和自由エネルギー（Atomic Contact Energy）

ndash vdW相互作用

ndash 静電的相互作用

ndash 水素結合ジスルフィド結合

ndash π-πスタッキングなど

bull 以下のdeformation energryを加えた

43

Ranking According to an Approximation of

the Energy Function

RMSD

bull RMSDRoot Mean Square Deviation

ndash 2つの構造間の対応する原子の距離の二乗平均根(RMS)

44httpis-educationnaistjpDataSyllabus2007TeachingMaterialinfo-0048_1192617014pdf より引用

bull 本研究では3つのRMSDの値を用いた

ndash LRMSD(Ligand RMSD) (CAPRI規準)

decoyのRとnative複合体構造のRをフィットさせたときのdecoyのLとnativeのLとのCα原子に対するRMSD

ndash IRMSD(Interface RMSD) (CAPRI規準)

decoyとnativeの相互作用面をフィットさせたときの相互作用面にいるCα同士のRMSDnative複合体において10Aring以内に他方のタンパク質の原子を含む残基

ndash Rec-IRMSDRのdecoyとbound構造の相互作用面をフィットさせたときのRの相互作用面にいるCα同士のRMSD

45

RMSD calculations

(superimpose)

46

CAPRI規準

RANK LRMSD[Aring] IRMSD[Aring]

High ≦10 ≦10

Medium 10＜x≦50 10＜x≦20

Acceptable 50＜x≦100 20＜x≦40

Incorrect 100＜x 40＜x

Criteria for Ranking the CAPRI Predictions

[42] Mendez RLeplae RDe Maria LWodak SJ Assessment of blind predictions of protein-

protein interactions current status of docking methods Proteins 2003 52 51ndash67

or

47

Test Cases Table I

NoComplex

ID

Unbound

R

Unbound

LComplex description

Rec-

IRMSD

Motion

type

1 1A0O 1CHN 1FWP CheY-binding domain of CheA in complex with CheY 212 Closing

2 1ACB 2CGA 1EGL Bovine alpha-chymotrypsin-Eglin C complex 258 Other

3 1AY7 1RGH 1A19 Ribonuclease Sa complex with Barstar 059 Opening

4 1BTH 2HNT 6PTI Thrombin complexed with bovine pancreatic trypsin inhibitor 131 Other

5 1CGI 2CGA 1HPT Bovine chymotrypsinogen A and pancreatic secretory trypsin inhibitor 226 Other

6 1DFJ 2BNH 7RSA Ribonuclease inhibitor complexed with ribonuclease A 118 Opening

7 1E6E 1E1N 1CJE Adrenodoxin reductase-adrenodoxin complex 062 Other

8 1FIN 1HCL 1VIN CyclinA-CDK2 complex 608 Opening

9 1GGI 1GGC mdash HIV-1 neutralizing antibody in complex with its V3 loop peptide antigen 167 Opening

10 1GOT 1TAG 1TBG Heterotrimeric G protein 372 Opening

11 1IBR 1F59 1F59 Complex of Ran with Importin beta 262 Opening

12 1OAZ 1OAQ mdash Immunoglobulin E complexed with a Thioredoxin 1 107 Other

13 1PXV 1X9Y 1NYC StaphostatinndashStaphopain complex 348 Other

14 1T6G 1UKR 1T6E Complex of endo-14-beta-xylanase I and xylanase inhibitor 087 Opening

15 1TGS 2PTN 1HPT Complex of trypsinogen and pancreatic secretory trypsin inhibitor 154 Closing

16 1WQ1 6Q21 6Q21 Ras-RasGAP complex 093 Other

17 1ZHI 1M4Z 1Z1A Complex of Orc1 and Sir1 interacting domains 074 Closing

18 2BUO 1A43 mdash HIV-1 capsid C-terminal domain with an inhibitor of particle assembly 415 Opening

19 2KAI 2PKA 6PTI Complex of porcine kallikrein A and the bovine pancreatic trypsin inhibitor 072 Other

20 3HHR 1HGU mdash Complex of a human growth hormone and extracellular domain of its receptor 262 Opening

bull 表の意味

ndash Rec-IRMSDRのboundとunbound間での相互作用面にいるCαのRMSD

ndash Motion type

bull Opening (9例)

unboundのRが結合部位を妨げているもの

bull Closing (3例)

結合すると相互作用領域を増やすように動くもの

bull Other (8例)

相互作用領域の一部がOpeningで一部がClosing

ndash unbound Lがあるものはunbound-unbound

48

Test Cases

Results

49

bull FireDockと比較

ndash FiberDockとの違いはNMAによる主鎖改良部分

bull 3つの実験

1 結合位置に置いたunbound構造をリファインメント

2 500個のランダム生成されたnear-native

リガンド構造に対してrefine

3 PatchDockで生成された結果のリランキング

50

実験方法

51

実験1 unbound構造のリファインメント

Table II Refinement of the Unbound Receptor and Unbound Ligand in Their Native Binding Orientation

Complex IDFireDock (rigid backbone) FiberDock (flexible backbone)

IRMSD recIRMSD Energy IRMSD recIRMSD Energy1 1A0O 244 212 minus1481 244 212 minus1481

2 1ACB 258 258 minus4623 257 254 minus3866

3 1AY7 130 059 minus4053 130 059 minus4053

4 1BTH 116 131 minus4215 116 131 minus4215

5 1CGI 208 226 minus5261 208 226 minus5261

6 1DFJ 141 118 minus3654 112 111 minus3002

7 1E6E 121 062 minus5524 121 062 minus5524

8 1FIN 517 608 81384 606 616 030

9 1GGI 268 167 11189 195 126 minus5179

10 1GOT 302 372 10725 468 378 minus554

11 1IBR 278 262 33593 263 256 minus1732

12 1OAZ 100 107 435 100 107 435

13 1PXV 354 348 1155 342 331 minus3418

14 1T6G 099 087 minus1039 088 066 minus4116

15 1TGS 157 154 minus4328 157 154 minus4328

16 1WQ1 150 093 250 150 093 250

17 1ZHI 124 074 440 124 074 440

18 2BUO 392 415 minus1105 405 430 minus3271

19 2KAI 074 072 minus6077 074 072 minus6077

20 3HHR 246 262 62207 198 256 minus99

これら4つのケースはLigandにunbound構造がなかったもの代わりにbound構造を用いている

bull エネルギー値

ndash多くの例でFiberDockの方が低エネルギー構造

ndash 8 9 10 11 20はFireDockだと全然だめ

bull Motion type Opening

bull リガンドと結合するときにレセプターの結合部位が開かれる

bull FiberDockが開口運動をうまくモデル化できている

bull RMSD値

ndash 7例でRMSD値改善

bull 9 14はrecIRMSDが25改善

ndash 8 10 18はRMSD値が悪化

ndash残りの10例は変化なし52

実験1 エネルギー値とRMSD値

bull PDB ID 1GGI(9)ndash HIV-1 neutralizing antibody in complex

with its V3 loop peptide antigen

ndash レセプター

bull 赤色FiberDock

bull 緑色bound

bull 青色unbound

ndash リガンド

bull 灰色bound

ndash結合するところのリファインメントがうまくいっている（矢印部分）

53

実験1 1GGI

Figure 2

54

実験1 1GGI

bull 1GGIのNormal Mode

bull 低周波と高周波が混在

ndash 番目の基準振動(小さいほど低周波振動)

ndash 16番目の基準振動の振幅が最も大きい(ｰ792)

55

実験1 1GGI

Flexible loop領域 220-305番残基Lowest freq

Higher freq

Figure 3

bull 低周波数モードが全体の振動を高周波数モードはループ構造などの局所的な振動を表している

ndash 29番残基の周辺のピークはunboundの欠損領域のせい

56

実験1 1GGI

bull CAPRI 3rd Assessment Meeting

ndash ドッキングの課題はdecoyのランク付けとfalse-positiveをふるい落とすこと

ndash最終的なランキングはエネルギー値による

ndashせっかく低いRMSD値を持っていてもエネルギー値が高かったら抽出できない

rarrリファインメントによってエネルギー値が改善されることは素晴らしい

57

実験1 1GGI

[49] Janin JWodak S The third CAPRI assessment meeting Toronto Canada

April 20ndash21 2007 Structure 2007 15 755ndash759

bull nativeの結合サイトにLを置いてリファインメント

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndash 500構造をつくってリファインメント

ndash good solution

エネルギー値が負でIRMSDが4Aring以下

58

実験2

(Local Docking)

59

実験2 FireDockとの比較

17例で精度向上（ ）8例は40以上の向上1FIN（一番左）は1個も見つからず（recIRMSD=608Aring）

Figure 4

bull リファインメントが正しかった例

ndash 重要な主鎖矢印

ndash 衝突がうまく回避できている

60

実験2 FireDockとの比較

18 2BUO

11 1IBR

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5

61

実験2 1IBR

bull 1IBRでの基準振動

62Figure 6

実験2 1IBR

bull 低周波数モードは全体高周波数モードはループ構造の振動を表している(D)

bull 4つの大きな距離のピーク(ABCD)について

ndash最大のピークC(残基番号288~316)は相互作用面と反対側なので重要ではない

ndash最も重要なピークはDでありFiberDockの主鎖リファインメント( )によって実現した

63

実験2 1IBR

bull R(unbound)とL(bound)は衝突

ndash bound構造は開いている

bull FiberDockでうまく開いた

bull ついでにLのヘリックスも移動した

rarr主鎖のリファインメントがないと低エネルギー構造にならない

64

実験2 2BUO(Lはbound)

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5(a) 2BUO

bull Local Docking

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndashエネルギーtop10構造の中の最も良いIRMSDを比較

bull ΔIRMSD gt 02Aring 良くなった

bull -02Aring lt ΔIRMSD lt 02Aring 変わらず

bull ΔIRMSD lt -02Aring 悪くなった

65

実験2 RosettaDockとの比較

ΔIRMSD = IRMSDFiberDock - IRMSDRosettaDock

66

Complex IDBest IRMSD in top 10

FiberDock RosettaDock30 ΔIRMSD

1 1A0O 180 311 -131

2 1ACB 221 249 -028

3 1AY7dagger 089 072 017

4 1BTH 124 124 000

5 1CGI 200 204 -004

6 1DFJdagger 111 580 -469

7 1E6E 063 171 -108

8 1FINdagger 590 593 -003

9 1GGIdagger 170 258 -188

10 1GOTdagger 259 389 -130

11 1IBRdagger 198 901 -703

12 1OAZ 262 155 107

13 1PXV 323 334 -011

14 1T6Gdagger 077 234 -157

15 1TGS 138 131 007

16 1WQ1 141 506 -365

17 1ZHI 112 090 022

18 2BUOdagger 362 424 -062

19 2KAI 075 067 008

20 3HHRdagger 189 430 -241

Table III Local Docking Results of FiberDock and RosettaDock

daggerReceptorの結合部位が閉じているもの(Opening) ΔIRMSDlt-02Aring

実験2 RosettaDockとの比較

bull 11例でIRMSDが向上(ΔIRMSDlt-02Aring)

ndash Motion type Openingが多数

ndash 2例は悪化7例は変わらず(ΔIRMSDplusmn02Aring以内)

ndash FiberDockはOpening motionのモデル化がウマい

bull 最近のRosettaDockについて

ndash Wangら[22]が主鎖のフレキシビリティを導入bull MCのステップの最中に主鎖振動のランダマイズ

bull 主鎖柔軟性を完全に表現することを可能にした

ndash FiberDockの人たちの主張bull WangらのRosettaDockは自由度が高いために計算が大変

ndash fold-tree[22]によってあらかじめフレキシブルな領域を定義して実時間内におさえる

bull FiberDockは事前知識いらずでしかも速いndash 当時の最新ver(RosettaDock30)に含まれていないため性能比較していない

67

実験2 RosettaDockとの比較

bull ファネル状エネルギー地形(energy funnels)

ndash near-native構造の評価に有用

bull 500構造のRMSD-Energy plots(Figure 7)

ndash R(unbound)ampL(bound)

ndash 横軸(IRMSD)

ndash 縦軸(Energy score)

bull RosettaとFireFiberのスケールは違う

68

実験2 エネルギー地形

Position

En

erg

y

[51] Schueler-Furman O Wang C Bradley P Misura K

Baker D Progress in modeling of protein structures

and interactions Science 2005 310 638ndash642

69

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1C

GI

1IB

R

70

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1T

6G

2B

UO

bull FireDock vs FiberDock

ndash FiberDockの方がファネルの形が良い

ndash 主鎖リファインメントの効果

bull RosettaDock vs FireDock

ndash FireDockの方が見た目的に良い形bull 似たような方法なのになぜ（両方とも側鎖のリファインメント）

ndash ファネルの形の違いに対する2つの解釈bull RosettaDockが衝突に敏感過ぎるかも

bull 側鎖最適化手法の違いndash FireDock 整数計画法によるロータマー選択

ndash RosettaDock ヒューリスティックMCによる側鎖のrepacking

bull ファネル形状の違いを本当に理解するためにはもっと研究が必要（本研究の範囲外とする）

71

実験2 エネルギー地形

bull (rigid)ドッキング結果のリファインメントとリランキング

ndash各例に対し相互作用残基(lt6Aring)を不える

ndashその結合部位の情報をもとにPatchDockを実行

bull decoyを500個使うが完全なブラインドでのドッキングではnear-native構造が得られない可能性がある

bull リファインメントとリランキング性能評価のために（near-native decoyを作るために）結合部位情報を用いた

bull PatchDockは形状相補性スコアに基づく

ndash PatchDock FireDock FiberDockを比較

bull PatchDockでnear-native decoyを500個生成

bull FireDockとFiberDockでリファインメントリランキング

bull R(unbound) L(bound)を使用 72

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

73

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

ID

PatchDock FireDock FiberDock

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First Acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

1A0O 1 (766 379) 3dagger 7 (634 230) 29 (920 315) 3dagger 16 (525 333) 108 (519 326) 1

1ACB 3 (617 312) 2 3 (824 431) 259 (867 437) 1 2 (684 401) 42 (612 356) 4dagger

1AY7 14 (978 527) 3 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger

1BTH 1 (1210 365) 1 2 (1011 328) 72 (1147 363) 2 1 (798 197) 403 (1480 355) 5dagger

1CGI 2 (382 231) 1 1 (282 225) 2 (382 231) 10dagger 1 (542 272) 279 (750 297) 9

1DFJ 1 (684 276) 4 1 (555 203) 2 (478 233) 6dagger 1 (310 153) 5 (428 213) 6dagger

1E6E None 0 474 (601 332) 134 (1020 425) 0 2 (838 344) 327 (2064 746) 2dagger

1FIN None 0 None None 0 None None 0

1GGI 3 (606 324) 6dagger 25 (683 337) 3 (606 324) 0 1 (1239 377) 281 (1123 329) 2

1GOT None 0 None None 0 None None 0

1IBR 32 (699 278) 0 2 (501 250) 208 (638 285) 1 2 (667 261) 32 (699 278) 3dagger

1OAZ 58 (1847 384) 0 9 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger 16 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger

1PXV 51 (854 403) 0 17 (694 349) 54 (578 339) 1 1 (886 451) 63 (986 457) 2dagger

1T6G 4 (810 175) 1 1 (683 133) 129 (1478 308) 10 1 (961 180) 70 (1351 233) 11dagger

1TGS 15 (269 154) 1 1 (194 143) 15 (269 154) 10 1 (194 143) 15 (269 154) 11dagger

1WQ1 6 (224 142) 1dagger 20 (564 235) 82 (540 217) 1dagger 29 (892 444) 445 (718 295) 0

1ZHI 134 (1344 281) 0 10 (752 273) 311 (843 303) 2 4 (718 348) 311 (843 303) 3dagger

2BUO 1 (938 539) 9dagger 3 (505 391) 32 (487 398) 3 12 (63 461) 203 (83 471)) 2

2KAI 17 (1246 323) 1 1 (194 084) 257 (111 077) 3dagger 1 (218 094) 257 (111 077) 2

3HHR 214 (1161 327) 0 497 (919 551) 420 (917 459) 0 214 (1359 395) 261 (1538 377) 0

wins 6 4 8 7 14 11

Table IV

bull Table IVの見かた

ndash First acceptable

RMSD＜100Aring or IRMSD＜40Aring となった(acceptable)

decoyの中で一番良い順位のものの順位bull FireFiberDockのPatchDockはFirst acceptable decoyが

PatchDock(リファインメント前)では何位だったか

ndash Acceptables

上位20個の中に含まれていたacceptable decoyの個数

ndash 3手法の中でFirst acceptableの順位が一番良かった

ndash dagger 3手法の中でAcceptablesの個数が一番多かった

ndash wins行 と dagger の集計

74

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

bull PatchDock＜FireDock＜FiberDockと性能向上

ndash まぁ割と良くなっているbull First acceptable (wins)6 ＜ 8 ＜ 14

bull Acceptables (wins) 4 ＜ 7 ＜ 11

ndash 主鎖リファインメントがnear-native decoyのランキングを改善できるということを示しているbull 構造上の衝突をなくせるようなときに効果を発揮（低いエネルギー値と良い順位が得られるようになる）

75

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

76

実験3 1T6G

bull 1位の結果はCAPRI基準でmedium accuracy

ndash 2位はhighly accurate (IRMSD 092Aring RMSD 304Aring）(表には書いてない)

bull 結合の際に動くループを特定した

ndash 矢印部分のループが開いている

ndash 他の部位はほとんど動いていない

Figure 8 1T6G

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

77

実験3 1BTH

bull 1BTHの結果について(FiberDock)

ndash 403位 RMSD 1480Aring IRMSD 355Aring を釣り上げた

ndash RMSD 798Aring IRMSD 197Aringに改善しエネルギー値1位

ndash FireDockでは悪化していた（RMSD 1890Aring IRMSD 464Aring）

bull FiberDockはRの主鎖構造をほとんど変えなかったが微妙には動いていた（RMSD 015Aring）

ndash この微動が衝突を解決している

ndash 相互作用部位にdecoyが集中するのを可能にしてるのかも

78

Figure 9 1BTH

Refinement by FireDock Refinement by FiberDock

緑色bound(R)

灰色bound(L)

青色PatchDock

橙色FireDock

赤色FiberDock

実験3 1BTH

Discussion and Conclusions

79

bull ドッキング予測は2つのステージに分かれる

ndash剛体ドッキングステージ

bull near-nativeを出せても衝突があったりする

bull decoyのランキングで上位にこない

ndash フレキシブルリファインメントステージ

bull 衝突を解決してリランキング

bull とても重要なステージ

80

タンパク質ドッキング

bull FiberDockを提案したndash フレキシブルリファインメントのための手法

ndash 側鎖と主鎖の両方を対象

ndash vdW力に基づいた基準振動解析によるモデリング

ndash RMSDとエネルギー値（ランキング）両方を改善

ndash エネルギーファネルの形状も改善

bull 主鎖のフレキシビリティの重要性ndash 立体構造がなくモデリングされた場合においても重要

ndash 主鎖リファインメントでモデルの丌正確性に対処できるかもしれない

ndash 抗原抗体複合体予測にもいけるかもbull 今回は1例のみ(1GGI)

bull CDR Loopがあると難しいがうまくいった

bull 抗原抗体複合体におけるFiberDockの性能評価を計画中81

まとめ

bull 基準振動モード選択基準の改良

ndash vdWだけでなく他にも取り入れるbull attrVdW

bull クーロン力

bull 水素結合

bull 主鎖のリファインメントをRとLで同時に行うようにする

ndash RとLのモードの中から関連しているモードを選択して使う

82

Future work

bull リファインメント前の初期構造生成がうまくいかない場合の対応

ndash 剛体ドッキング前にフレキシビリティの評価をしたい

ndash Hinge bending motion（蝶番型モーション）

bull Hinge bending motionはnear-native decoyを生成するのを妨げる大きな動きの1つ

bull Hinge plot法によって最小周波数モード2つで解析できる

bull FrexDockという手法とFiberDockを組み合わせてもいけるかも

83

Future work

[52] Emekli U Schneidman-Duhovny D Wolfson HJ Nussinov R Haliloglu T HingeProt

automated prediction of hinges in protein structures Proteins 2008 70 1219ndash1227

[53] Schneidman-Duhovny D Nussinov R Wolfson HJ Automatic prediction of protein

interactions with large scale motion Proteins2007 69 764ndash773

bull 主鎖のフレキシビリティが予測できる場合

ndash アンサンブル(cross)ドッキングとリファインメントの組み合わせbull Conformational selectionとinfuced-fitの両方をモデル化

ndash near-native decoyの評価がより難しくなるbull より正確なエネルギー関数が必要

bull 最小エネルギーの周辺でのエネルギーファネルを探索するべき

84

Future work

[14] Chaudhury S Gray JJ Conformer selection and induced fit in flexible backbone

proteinndashprotein docking using computational and NMR ensembles J Mol

Biol 2008 381 1068ndash1087

Generating many decoys

Selecting near-native decoys by cluster analysis (IFP)

Refinement

near-native

decoy

内古閑伸之広川貴次秋山泰相互作用プロファイルによるタンパク質複合体予測のポストドッキング解析第38回構造活性相関シンポジウム 2010

bull 質量加重座標に変換

bull の固有値問題を解く

ndash基準振動モード固有ベクトル

ndash振動周波数固有値の平方根

29

Normal Mode Analysis

bull 異方性ネットワークモデル(Anisotropic Network Model)

ndash一般的に用いられている(バネ)モデルbull [27] Hinsen K Analysis of domain motions by approximate normal mode

calculations Proteins 1998 33 417ndash429

bull 原子 の位置

bull 平衡状態における原子 の位置

bull カットオフ距離（10Aring）

30

Normal Mode Analysis

31

Normal Mode Analysis

bull カットオフ距離（3Aring）

bull 3Aringより遠い原子間では影響が薄れるようになっている

1 2 1 2 1 2 1 2

22 2 2 2

1 1 2 2 1 1 2 2 1 3 2

1 1 1 1 2 2 1

1 1

2 2 2 2 1 3 2

2 2

11

2 2

1 1 1 1 1

2 2 2 2 2

d0

d

d0

d

0

0

L x x x x K x x U x x

m x m x k x k x x k x

L Lm x k x k x x

t x x

L Lm x k x x k x

t x x

xm

m x

11 2 2

2 2 3 2

0

0

xk k k

k k k x

参考 2自由度系

bull 2自由度バネ質点系の運動方程式

1x

2x

2k

m

1k

m

3k

M x K x32

bull 多自由度系の運動方程式

ndash質量行列MRnn 剛性行列 KRnn

変位ベクトル xRn を用いて

ndash以下の変形を利用

ndash定数係数ODEの解を代入

0 Mx Kx

参考 多自由度系

2

0 0

tt e

x v

x Kx K v

固有値－λ2 固有ベクトルv

固有値問題

j としたときのωを固有角周波数という

1 1 12 2 2　

x M x K M KM

0 x Kx

33

bull Repulsive van-der-Waals力(repVdW)との相関が大きい基準振動モードを用いる

ndash 完全なvdWよりrepVdWの方が結果が良かった

ndash 衝突を解決する方向の主鎖運動を表現するモードを選べる

bull vdW力（6-12 L-Jポテンシャルを微分）（論文の方はBのところが誤植疑惑）

ndash 原子

ndash 原子 と原子 の距離

ndash 原子 と原子 の半径の和（平衡原子間距離）34

Correlation measurement

が小さくなって値が発散するのを防ぐために で打ち切る

bull vdW力の元のL-Jポテンシャル

35

Correlation measurement

[35] Gray JJ Moughon S Schueler-Furman O Kuhlman B Rohl CA Baker D Protein-protein docking with simultaneous

optimization of rigid-body displacement and side-chain conformations J Mol Biol 2003 331 281ndash299

bull 微分

bull 各Cα原子にrepVdW力のベクトルの和を割り当てる

36

Correlation Measurement

bull 力 と基準振動モード の相関

ndash レセプターのCα原子数

ndash

ndash

ndash 各Cα原子の変位ベクトルの集合

ndash i番目の基準振動モードの周波数

ndash 力とモードのベクトルの方向が一致rarr相関が強い

ndash 低周波モードを重要視 37

Correlation Measurement

bull 主鎖リファインメントステップでの最小化

ndash 16の自由度による

bull 相関が高かった10個の基準振動モード

bull 6の剛体自由度（6つの周波数0モードとして表される）

ndash attrVdWエネルギーの重み（ ）

ndash スケーリング係数（ ）

ndash 基準振動モードの数

ndash モード i の振幅38

Minimization According to Normal Modes

bull 最適な振幅値の決定

ndash BFGS準ニュートン法を用いた

ndashエネルギー勾配

ndash

ndash vdW力の計算ではattrVdWに係数Kをかけている

ndash構造最小化ステップの最後に最適化された振幅による基準振動をタンパク質に適用 39

Minimization According to Normal Modes

bull 純粋な方法

ndash基準振動モードの変位ベクトルを加える

ndash よく構造が歪む

ndash結合長と結合角は維持したい即ち主鎖二面角(φψ)の変化のみを許容して適用したい

bull CCDアルゴリズムを適用

ndash逆運動学に基づくロボティクスのアルゴリズム

40

Applying a Normal Mode on a Protein

[41] Dunbrack RLJrCanutescu AA Cyclic coordinate descent a robotics

algorithm for protein loop closure Protein Sci 2003 12963ndash972

bull CCDアルゴリズム

ndash Cα原子に変位ベクトルを加算rarr

ndash最小変位原子Cαjから両方向に主鎖二面角を決定

bull

bull 二面角 の式

ndash 着目しているCαから3つ以内にいるCα

ndash それぞれ変位ベクトルを加算したCα

41

Applying a Normal Mode on a Protein

二面角だけを動かして基準振動による変化位置にできるだけ近くなるようにする

bull 主鎖リファインメントの最後

ndash現在得られている構造のスコアを計算

bull スコアが良ければ構造を更新して戻る

bull vdWエネルギーが閾値以下か結果が5回更新されなかったら終了

42

The Scoring Function of the Backbone

Refinement Stage

bull near-native構造を特定するためのエネルギー計算

bull FireDockのエネルギー計算と同一

ndash 脱溶媒和自由エネルギー（Atomic Contact Energy）

ndash vdW相互作用

ndash 静電的相互作用

ndash 水素結合ジスルフィド結合

ndash π-πスタッキングなど

bull 以下のdeformation energryを加えた

43

Ranking According to an Approximation of

the Energy Function

RMSD

bull RMSDRoot Mean Square Deviation

ndash 2つの構造間の対応する原子の距離の二乗平均根(RMS)

44httpis-educationnaistjpDataSyllabus2007TeachingMaterialinfo-0048_1192617014pdf より引用

bull 本研究では3つのRMSDの値を用いた

ndash LRMSD(Ligand RMSD) (CAPRI規準)

decoyのRとnative複合体構造のRをフィットさせたときのdecoyのLとnativeのLとのCα原子に対するRMSD

ndash IRMSD(Interface RMSD) (CAPRI規準)

decoyとnativeの相互作用面をフィットさせたときの相互作用面にいるCα同士のRMSDnative複合体において10Aring以内に他方のタンパク質の原子を含む残基

ndash Rec-IRMSDRのdecoyとbound構造の相互作用面をフィットさせたときのRの相互作用面にいるCα同士のRMSD

45

RMSD calculations

(superimpose)

46

CAPRI規準

RANK LRMSD[Aring] IRMSD[Aring]

High ≦10 ≦10

Medium 10＜x≦50 10＜x≦20

Acceptable 50＜x≦100 20＜x≦40

Incorrect 100＜x 40＜x

Criteria for Ranking the CAPRI Predictions

[42] Mendez RLeplae RDe Maria LWodak SJ Assessment of blind predictions of protein-

protein interactions current status of docking methods Proteins 2003 52 51ndash67

or

47

Test Cases Table I

NoComplex

ID

Unbound

R

Unbound

LComplex description

Rec-

IRMSD

Motion

type

1 1A0O 1CHN 1FWP CheY-binding domain of CheA in complex with CheY 212 Closing

2 1ACB 2CGA 1EGL Bovine alpha-chymotrypsin-Eglin C complex 258 Other

3 1AY7 1RGH 1A19 Ribonuclease Sa complex with Barstar 059 Opening

4 1BTH 2HNT 6PTI Thrombin complexed with bovine pancreatic trypsin inhibitor 131 Other

5 1CGI 2CGA 1HPT Bovine chymotrypsinogen A and pancreatic secretory trypsin inhibitor 226 Other

6 1DFJ 2BNH 7RSA Ribonuclease inhibitor complexed with ribonuclease A 118 Opening

7 1E6E 1E1N 1CJE Adrenodoxin reductase-adrenodoxin complex 062 Other

8 1FIN 1HCL 1VIN CyclinA-CDK2 complex 608 Opening

9 1GGI 1GGC mdash HIV-1 neutralizing antibody in complex with its V3 loop peptide antigen 167 Opening

10 1GOT 1TAG 1TBG Heterotrimeric G protein 372 Opening

11 1IBR 1F59 1F59 Complex of Ran with Importin beta 262 Opening

12 1OAZ 1OAQ mdash Immunoglobulin E complexed with a Thioredoxin 1 107 Other

13 1PXV 1X9Y 1NYC StaphostatinndashStaphopain complex 348 Other

14 1T6G 1UKR 1T6E Complex of endo-14-beta-xylanase I and xylanase inhibitor 087 Opening

15 1TGS 2PTN 1HPT Complex of trypsinogen and pancreatic secretory trypsin inhibitor 154 Closing

16 1WQ1 6Q21 6Q21 Ras-RasGAP complex 093 Other

17 1ZHI 1M4Z 1Z1A Complex of Orc1 and Sir1 interacting domains 074 Closing

18 2BUO 1A43 mdash HIV-1 capsid C-terminal domain with an inhibitor of particle assembly 415 Opening

19 2KAI 2PKA 6PTI Complex of porcine kallikrein A and the bovine pancreatic trypsin inhibitor 072 Other

20 3HHR 1HGU mdash Complex of a human growth hormone and extracellular domain of its receptor 262 Opening

bull 表の意味

ndash Rec-IRMSDRのboundとunbound間での相互作用面にいるCαのRMSD

ndash Motion type

bull Opening (9例)

unboundのRが結合部位を妨げているもの

bull Closing (3例)

結合すると相互作用領域を増やすように動くもの

bull Other (8例)

相互作用領域の一部がOpeningで一部がClosing

ndash unbound Lがあるものはunbound-unbound

48

Test Cases

Results

49

bull FireDockと比較

ndash FiberDockとの違いはNMAによる主鎖改良部分

bull 3つの実験

1 結合位置に置いたunbound構造をリファインメント

2 500個のランダム生成されたnear-native

リガンド構造に対してrefine

3 PatchDockで生成された結果のリランキング

50

実験方法

51

実験1 unbound構造のリファインメント

Table II Refinement of the Unbound Receptor and Unbound Ligand in Their Native Binding Orientation

Complex IDFireDock (rigid backbone) FiberDock (flexible backbone)

IRMSD recIRMSD Energy IRMSD recIRMSD Energy1 1A0O 244 212 minus1481 244 212 minus1481

2 1ACB 258 258 minus4623 257 254 minus3866

3 1AY7 130 059 minus4053 130 059 minus4053

4 1BTH 116 131 minus4215 116 131 minus4215

5 1CGI 208 226 minus5261 208 226 minus5261

6 1DFJ 141 118 minus3654 112 111 minus3002

7 1E6E 121 062 minus5524 121 062 minus5524

8 1FIN 517 608 81384 606 616 030

9 1GGI 268 167 11189 195 126 minus5179

10 1GOT 302 372 10725 468 378 minus554

11 1IBR 278 262 33593 263 256 minus1732

12 1OAZ 100 107 435 100 107 435

13 1PXV 354 348 1155 342 331 minus3418

14 1T6G 099 087 minus1039 088 066 minus4116

15 1TGS 157 154 minus4328 157 154 minus4328

16 1WQ1 150 093 250 150 093 250

17 1ZHI 124 074 440 124 074 440

18 2BUO 392 415 minus1105 405 430 minus3271

19 2KAI 074 072 minus6077 074 072 minus6077

20 3HHR 246 262 62207 198 256 minus99

これら4つのケースはLigandにunbound構造がなかったもの代わりにbound構造を用いている

bull エネルギー値

ndash多くの例でFiberDockの方が低エネルギー構造

ndash 8 9 10 11 20はFireDockだと全然だめ

bull Motion type Opening

bull リガンドと結合するときにレセプターの結合部位が開かれる

bull FiberDockが開口運動をうまくモデル化できている

bull RMSD値

ndash 7例でRMSD値改善

bull 9 14はrecIRMSDが25改善

ndash 8 10 18はRMSD値が悪化

ndash残りの10例は変化なし52

実験1 エネルギー値とRMSD値

bull PDB ID 1GGI(9)ndash HIV-1 neutralizing antibody in complex

with its V3 loop peptide antigen

ndash レセプター

bull 赤色FiberDock

bull 緑色bound

bull 青色unbound

ndash リガンド

bull 灰色bound

ndash結合するところのリファインメントがうまくいっている（矢印部分）

53

実験1 1GGI

Figure 2

54

実験1 1GGI

bull 1GGIのNormal Mode

bull 低周波と高周波が混在

ndash 番目の基準振動(小さいほど低周波振動)

ndash 16番目の基準振動の振幅が最も大きい(ｰ792)

55

実験1 1GGI

Flexible loop領域 220-305番残基Lowest freq

Higher freq

Figure 3

bull 低周波数モードが全体の振動を高周波数モードはループ構造などの局所的な振動を表している

ndash 29番残基の周辺のピークはunboundの欠損領域のせい

56

実験1 1GGI

bull CAPRI 3rd Assessment Meeting

ndash ドッキングの課題はdecoyのランク付けとfalse-positiveをふるい落とすこと

ndash最終的なランキングはエネルギー値による

ndashせっかく低いRMSD値を持っていてもエネルギー値が高かったら抽出できない

rarrリファインメントによってエネルギー値が改善されることは素晴らしい

57

実験1 1GGI

[49] Janin JWodak S The third CAPRI assessment meeting Toronto Canada

April 20ndash21 2007 Structure 2007 15 755ndash759

bull nativeの結合サイトにLを置いてリファインメント

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndash 500構造をつくってリファインメント

ndash good solution

エネルギー値が負でIRMSDが4Aring以下

58

実験2

(Local Docking)

59

実験2 FireDockとの比較

17例で精度向上（ ）8例は40以上の向上1FIN（一番左）は1個も見つからず（recIRMSD=608Aring）

Figure 4

bull リファインメントが正しかった例

ndash 重要な主鎖矢印

ndash 衝突がうまく回避できている

60

実験2 FireDockとの比較

18 2BUO

11 1IBR

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5

61

実験2 1IBR

bull 1IBRでの基準振動

62Figure 6

実験2 1IBR

bull 低周波数モードは全体高周波数モードはループ構造の振動を表している(D)

bull 4つの大きな距離のピーク(ABCD)について

ndash最大のピークC(残基番号288~316)は相互作用面と反対側なので重要ではない

ndash最も重要なピークはDでありFiberDockの主鎖リファインメント( )によって実現した

63

実験2 1IBR

bull R(unbound)とL(bound)は衝突

ndash bound構造は開いている

bull FiberDockでうまく開いた

bull ついでにLのヘリックスも移動した

rarr主鎖のリファインメントがないと低エネルギー構造にならない

64

実験2 2BUO(Lはbound)

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5(a) 2BUO

bull Local Docking

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndashエネルギーtop10構造の中の最も良いIRMSDを比較

bull ΔIRMSD gt 02Aring 良くなった

bull -02Aring lt ΔIRMSD lt 02Aring 変わらず

bull ΔIRMSD lt -02Aring 悪くなった

65

実験2 RosettaDockとの比較

ΔIRMSD = IRMSDFiberDock - IRMSDRosettaDock

66

Complex IDBest IRMSD in top 10

FiberDock RosettaDock30 ΔIRMSD

1 1A0O 180 311 -131

2 1ACB 221 249 -028

3 1AY7dagger 089 072 017

4 1BTH 124 124 000

5 1CGI 200 204 -004

6 1DFJdagger 111 580 -469

7 1E6E 063 171 -108

8 1FINdagger 590 593 -003

9 1GGIdagger 170 258 -188

10 1GOTdagger 259 389 -130

11 1IBRdagger 198 901 -703

12 1OAZ 262 155 107

13 1PXV 323 334 -011

14 1T6Gdagger 077 234 -157

15 1TGS 138 131 007

16 1WQ1 141 506 -365

17 1ZHI 112 090 022

18 2BUOdagger 362 424 -062

19 2KAI 075 067 008

20 3HHRdagger 189 430 -241

Table III Local Docking Results of FiberDock and RosettaDock

daggerReceptorの結合部位が閉じているもの(Opening) ΔIRMSDlt-02Aring

実験2 RosettaDockとの比較

bull 11例でIRMSDが向上(ΔIRMSDlt-02Aring)

ndash Motion type Openingが多数

ndash 2例は悪化7例は変わらず(ΔIRMSDplusmn02Aring以内)

ndash FiberDockはOpening motionのモデル化がウマい

bull 最近のRosettaDockについて

ndash Wangら[22]が主鎖のフレキシビリティを導入bull MCのステップの最中に主鎖振動のランダマイズ

bull 主鎖柔軟性を完全に表現することを可能にした

ndash FiberDockの人たちの主張bull WangらのRosettaDockは自由度が高いために計算が大変

ndash fold-tree[22]によってあらかじめフレキシブルな領域を定義して実時間内におさえる

bull FiberDockは事前知識いらずでしかも速いndash 当時の最新ver(RosettaDock30)に含まれていないため性能比較していない

67

実験2 RosettaDockとの比較

bull ファネル状エネルギー地形(energy funnels)

ndash near-native構造の評価に有用

bull 500構造のRMSD-Energy plots(Figure 7)

ndash R(unbound)ampL(bound)

ndash 横軸(IRMSD)

ndash 縦軸(Energy score)

bull RosettaとFireFiberのスケールは違う

68

実験2 エネルギー地形

Position

En

erg

y

[51] Schueler-Furman O Wang C Bradley P Misura K

Baker D Progress in modeling of protein structures

and interactions Science 2005 310 638ndash642

69

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1C

GI

1IB

R

70

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1T

6G

2B

UO

bull FireDock vs FiberDock

ndash FiberDockの方がファネルの形が良い

ndash 主鎖リファインメントの効果

bull RosettaDock vs FireDock

ndash FireDockの方が見た目的に良い形bull 似たような方法なのになぜ（両方とも側鎖のリファインメント）

ndash ファネルの形の違いに対する2つの解釈bull RosettaDockが衝突に敏感過ぎるかも

bull 側鎖最適化手法の違いndash FireDock 整数計画法によるロータマー選択

ndash RosettaDock ヒューリスティックMCによる側鎖のrepacking

bull ファネル形状の違いを本当に理解するためにはもっと研究が必要（本研究の範囲外とする）

71

実験2 エネルギー地形

bull (rigid)ドッキング結果のリファインメントとリランキング

ndash各例に対し相互作用残基(lt6Aring)を不える

ndashその結合部位の情報をもとにPatchDockを実行

bull decoyを500個使うが完全なブラインドでのドッキングではnear-native構造が得られない可能性がある

bull リファインメントとリランキング性能評価のために（near-native decoyを作るために）結合部位情報を用いた

bull PatchDockは形状相補性スコアに基づく

ndash PatchDock FireDock FiberDockを比較

bull PatchDockでnear-native decoyを500個生成

bull FireDockとFiberDockでリファインメントリランキング

bull R(unbound) L(bound)を使用 72

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

73

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

ID

PatchDock FireDock FiberDock

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First Acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

1A0O 1 (766 379) 3dagger 7 (634 230) 29 (920 315) 3dagger 16 (525 333) 108 (519 326) 1

1ACB 3 (617 312) 2 3 (824 431) 259 (867 437) 1 2 (684 401) 42 (612 356) 4dagger

1AY7 14 (978 527) 3 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger

1BTH 1 (1210 365) 1 2 (1011 328) 72 (1147 363) 2 1 (798 197) 403 (1480 355) 5dagger

1CGI 2 (382 231) 1 1 (282 225) 2 (382 231) 10dagger 1 (542 272) 279 (750 297) 9

1DFJ 1 (684 276) 4 1 (555 203) 2 (478 233) 6dagger 1 (310 153) 5 (428 213) 6dagger

1E6E None 0 474 (601 332) 134 (1020 425) 0 2 (838 344) 327 (2064 746) 2dagger

1FIN None 0 None None 0 None None 0

1GGI 3 (606 324) 6dagger 25 (683 337) 3 (606 324) 0 1 (1239 377) 281 (1123 329) 2

1GOT None 0 None None 0 None None 0

1IBR 32 (699 278) 0 2 (501 250) 208 (638 285) 1 2 (667 261) 32 (699 278) 3dagger

1OAZ 58 (1847 384) 0 9 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger 16 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger

1PXV 51 (854 403) 0 17 (694 349) 54 (578 339) 1 1 (886 451) 63 (986 457) 2dagger

1T6G 4 (810 175) 1 1 (683 133) 129 (1478 308) 10 1 (961 180) 70 (1351 233) 11dagger

1TGS 15 (269 154) 1 1 (194 143) 15 (269 154) 10 1 (194 143) 15 (269 154) 11dagger

1WQ1 6 (224 142) 1dagger 20 (564 235) 82 (540 217) 1dagger 29 (892 444) 445 (718 295) 0

1ZHI 134 (1344 281) 0 10 (752 273) 311 (843 303) 2 4 (718 348) 311 (843 303) 3dagger

2BUO 1 (938 539) 9dagger 3 (505 391) 32 (487 398) 3 12 (63 461) 203 (83 471)) 2

2KAI 17 (1246 323) 1 1 (194 084) 257 (111 077) 3dagger 1 (218 094) 257 (111 077) 2

3HHR 214 (1161 327) 0 497 (919 551) 420 (917 459) 0 214 (1359 395) 261 (1538 377) 0

wins 6 4 8 7 14 11

Table IV

bull Table IVの見かた

ndash First acceptable

RMSD＜100Aring or IRMSD＜40Aring となった(acceptable)

decoyの中で一番良い順位のものの順位bull FireFiberDockのPatchDockはFirst acceptable decoyが

PatchDock(リファインメント前)では何位だったか

ndash Acceptables

上位20個の中に含まれていたacceptable decoyの個数

ndash 3手法の中でFirst acceptableの順位が一番良かった

ndash dagger 3手法の中でAcceptablesの個数が一番多かった

ndash wins行 と dagger の集計

74

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

bull PatchDock＜FireDock＜FiberDockと性能向上

ndash まぁ割と良くなっているbull First acceptable (wins)6 ＜ 8 ＜ 14

bull Acceptables (wins) 4 ＜ 7 ＜ 11

ndash 主鎖リファインメントがnear-native decoyのランキングを改善できるということを示しているbull 構造上の衝突をなくせるようなときに効果を発揮（低いエネルギー値と良い順位が得られるようになる）

75

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

76

実験3 1T6G

bull 1位の結果はCAPRI基準でmedium accuracy

ndash 2位はhighly accurate (IRMSD 092Aring RMSD 304Aring）(表には書いてない)

bull 結合の際に動くループを特定した

ndash 矢印部分のループが開いている

ndash 他の部位はほとんど動いていない

Figure 8 1T6G

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

77

実験3 1BTH

bull 1BTHの結果について(FiberDock)

ndash 403位 RMSD 1480Aring IRMSD 355Aring を釣り上げた

ndash RMSD 798Aring IRMSD 197Aringに改善しエネルギー値1位

ndash FireDockでは悪化していた（RMSD 1890Aring IRMSD 464Aring）

bull FiberDockはRの主鎖構造をほとんど変えなかったが微妙には動いていた（RMSD 015Aring）

ndash この微動が衝突を解決している

ndash 相互作用部位にdecoyが集中するのを可能にしてるのかも

78

Figure 9 1BTH

Refinement by FireDock Refinement by FiberDock

緑色bound(R)

灰色bound(L)

青色PatchDock

橙色FireDock

赤色FiberDock

実験3 1BTH

Discussion and Conclusions

79

bull ドッキング予測は2つのステージに分かれる

ndash剛体ドッキングステージ

bull near-nativeを出せても衝突があったりする

bull decoyのランキングで上位にこない

ndash フレキシブルリファインメントステージ

bull 衝突を解決してリランキング

bull とても重要なステージ

80

タンパク質ドッキング

bull FiberDockを提案したndash フレキシブルリファインメントのための手法

ndash 側鎖と主鎖の両方を対象

ndash vdW力に基づいた基準振動解析によるモデリング

ndash RMSDとエネルギー値（ランキング）両方を改善

ndash エネルギーファネルの形状も改善

bull 主鎖のフレキシビリティの重要性ndash 立体構造がなくモデリングされた場合においても重要

ndash 主鎖リファインメントでモデルの丌正確性に対処できるかもしれない

ndash 抗原抗体複合体予測にもいけるかもbull 今回は1例のみ(1GGI)

bull CDR Loopがあると難しいがうまくいった

bull 抗原抗体複合体におけるFiberDockの性能評価を計画中81

まとめ

bull 基準振動モード選択基準の改良

ndash vdWだけでなく他にも取り入れるbull attrVdW

bull クーロン力

bull 水素結合

bull 主鎖のリファインメントをRとLで同時に行うようにする

ndash RとLのモードの中から関連しているモードを選択して使う

82

Future work

bull リファインメント前の初期構造生成がうまくいかない場合の対応

ndash 剛体ドッキング前にフレキシビリティの評価をしたい

ndash Hinge bending motion（蝶番型モーション）

bull Hinge bending motionはnear-native decoyを生成するのを妨げる大きな動きの1つ

bull Hinge plot法によって最小周波数モード2つで解析できる

bull FrexDockという手法とFiberDockを組み合わせてもいけるかも

83

Future work

[52] Emekli U Schneidman-Duhovny D Wolfson HJ Nussinov R Haliloglu T HingeProt

automated prediction of hinges in protein structures Proteins 2008 70 1219ndash1227

[53] Schneidman-Duhovny D Nussinov R Wolfson HJ Automatic prediction of protein

interactions with large scale motion Proteins2007 69 764ndash773

bull 主鎖のフレキシビリティが予測できる場合

ndash アンサンブル(cross)ドッキングとリファインメントの組み合わせbull Conformational selectionとinfuced-fitの両方をモデル化

ndash near-native decoyの評価がより難しくなるbull より正確なエネルギー関数が必要

bull 最小エネルギーの周辺でのエネルギーファネルを探索するべき

84

Future work

[14] Chaudhury S Gray JJ Conformer selection and induced fit in flexible backbone

proteinndashprotein docking using computational and NMR ensembles J Mol

Biol 2008 381 1068ndash1087

Generating many decoys

Selecting near-native decoys by cluster analysis (IFP)

Refinement

near-native

decoy

内古閑伸之広川貴次秋山泰相互作用プロファイルによるタンパク質複合体予測のポストドッキング解析第38回構造活性相関シンポジウム 2010

bull 異方性ネットワークモデル(Anisotropic Network Model)

ndash一般的に用いられている(バネ)モデルbull [27] Hinsen K Analysis of domain motions by approximate normal mode

calculations Proteins 1998 33 417ndash429

bull 原子 の位置

bull 平衡状態における原子 の位置

bull カットオフ距離（10Aring）

30

Normal Mode Analysis

31

Normal Mode Analysis

bull カットオフ距離（3Aring）

bull 3Aringより遠い原子間では影響が薄れるようになっている

1 2 1 2 1 2 1 2

22 2 2 2

1 1 2 2 1 1 2 2 1 3 2

1 1 1 1 2 2 1

1 1

2 2 2 2 1 3 2

2 2

11

2 2

1 1 1 1 1

2 2 2 2 2

d0

d

d0

d

0

0

L x x x x K x x U x x

m x m x k x k x x k x

L Lm x k x k x x

t x x

L Lm x k x x k x

t x x

xm

m x

11 2 2

2 2 3 2

0

0

xk k k

k k k x

参考 2自由度系

bull 2自由度バネ質点系の運動方程式

1x

2x

2k

m

1k

m

3k

M x K x32

bull 多自由度系の運動方程式

ndash質量行列MRnn 剛性行列 KRnn

変位ベクトル xRn を用いて

ndash以下の変形を利用

ndash定数係数ODEの解を代入

0 Mx Kx

参考 多自由度系

2

0 0

tt e

x v

x Kx K v

固有値－λ2 固有ベクトルv

固有値問題

j としたときのωを固有角周波数という

1 1 12 2 2　

x M x K M KM

0 x Kx

33

bull Repulsive van-der-Waals力(repVdW)との相関が大きい基準振動モードを用いる

ndash 完全なvdWよりrepVdWの方が結果が良かった

ndash 衝突を解決する方向の主鎖運動を表現するモードを選べる

bull vdW力（6-12 L-Jポテンシャルを微分）（論文の方はBのところが誤植疑惑）

ndash 原子

ndash 原子 と原子 の距離

ndash 原子 と原子 の半径の和（平衡原子間距離）34

Correlation measurement

が小さくなって値が発散するのを防ぐために で打ち切る

bull vdW力の元のL-Jポテンシャル

35

Correlation measurement

[35] Gray JJ Moughon S Schueler-Furman O Kuhlman B Rohl CA Baker D Protein-protein docking with simultaneous

optimization of rigid-body displacement and side-chain conformations J Mol Biol 2003 331 281ndash299

bull 微分

bull 各Cα原子にrepVdW力のベクトルの和を割り当てる

36

Correlation Measurement

bull 力 と基準振動モード の相関

ndash レセプターのCα原子数

ndash

ndash

ndash 各Cα原子の変位ベクトルの集合

ndash i番目の基準振動モードの周波数

ndash 力とモードのベクトルの方向が一致rarr相関が強い

ndash 低周波モードを重要視 37

Correlation Measurement

bull 主鎖リファインメントステップでの最小化

ndash 16の自由度による

bull 相関が高かった10個の基準振動モード

bull 6の剛体自由度（6つの周波数0モードとして表される）

ndash attrVdWエネルギーの重み（ ）

ndash スケーリング係数（ ）

ndash 基準振動モードの数

ndash モード i の振幅38

Minimization According to Normal Modes

bull 最適な振幅値の決定

ndash BFGS準ニュートン法を用いた

ndashエネルギー勾配

ndash

ndash vdW力の計算ではattrVdWに係数Kをかけている

ndash構造最小化ステップの最後に最適化された振幅による基準振動をタンパク質に適用 39

Minimization According to Normal Modes

bull 純粋な方法

ndash基準振動モードの変位ベクトルを加える

ndash よく構造が歪む

ndash結合長と結合角は維持したい即ち主鎖二面角(φψ)の変化のみを許容して適用したい

bull CCDアルゴリズムを適用

ndash逆運動学に基づくロボティクスのアルゴリズム

40

Applying a Normal Mode on a Protein

[41] Dunbrack RLJrCanutescu AA Cyclic coordinate descent a robotics

algorithm for protein loop closure Protein Sci 2003 12963ndash972

bull CCDアルゴリズム

ndash Cα原子に変位ベクトルを加算rarr

ndash最小変位原子Cαjから両方向に主鎖二面角を決定

bull

bull 二面角 の式

ndash 着目しているCαから3つ以内にいるCα

ndash それぞれ変位ベクトルを加算したCα

41

Applying a Normal Mode on a Protein

二面角だけを動かして基準振動による変化位置にできるだけ近くなるようにする

bull 主鎖リファインメントの最後

ndash現在得られている構造のスコアを計算

bull スコアが良ければ構造を更新して戻る

bull vdWエネルギーが閾値以下か結果が5回更新されなかったら終了

42

The Scoring Function of the Backbone

Refinement Stage

bull near-native構造を特定するためのエネルギー計算

bull FireDockのエネルギー計算と同一

ndash 脱溶媒和自由エネルギー（Atomic Contact Energy）

ndash vdW相互作用

ndash 静電的相互作用

ndash 水素結合ジスルフィド結合

ndash π-πスタッキングなど

bull 以下のdeformation energryを加えた

43

Ranking According to an Approximation of

the Energy Function

RMSD

bull RMSDRoot Mean Square Deviation

ndash 2つの構造間の対応する原子の距離の二乗平均根(RMS)

44httpis-educationnaistjpDataSyllabus2007TeachingMaterialinfo-0048_1192617014pdf より引用

bull 本研究では3つのRMSDの値を用いた

ndash LRMSD(Ligand RMSD) (CAPRI規準)

decoyのRとnative複合体構造のRをフィットさせたときのdecoyのLとnativeのLとのCα原子に対するRMSD

ndash IRMSD(Interface RMSD) (CAPRI規準)

decoyとnativeの相互作用面をフィットさせたときの相互作用面にいるCα同士のRMSDnative複合体において10Aring以内に他方のタンパク質の原子を含む残基

ndash Rec-IRMSDRのdecoyとbound構造の相互作用面をフィットさせたときのRの相互作用面にいるCα同士のRMSD

45

RMSD calculations

(superimpose)

46

CAPRI規準

RANK LRMSD[Aring] IRMSD[Aring]

High ≦10 ≦10

Medium 10＜x≦50 10＜x≦20

Acceptable 50＜x≦100 20＜x≦40

Incorrect 100＜x 40＜x

Criteria for Ranking the CAPRI Predictions

[42] Mendez RLeplae RDe Maria LWodak SJ Assessment of blind predictions of protein-

protein interactions current status of docking methods Proteins 2003 52 51ndash67

or

47

Test Cases Table I

NoComplex

ID

Unbound

R

Unbound

LComplex description

Rec-

IRMSD

Motion

type

1 1A0O 1CHN 1FWP CheY-binding domain of CheA in complex with CheY 212 Closing

2 1ACB 2CGA 1EGL Bovine alpha-chymotrypsin-Eglin C complex 258 Other

3 1AY7 1RGH 1A19 Ribonuclease Sa complex with Barstar 059 Opening

4 1BTH 2HNT 6PTI Thrombin complexed with bovine pancreatic trypsin inhibitor 131 Other

5 1CGI 2CGA 1HPT Bovine chymotrypsinogen A and pancreatic secretory trypsin inhibitor 226 Other

6 1DFJ 2BNH 7RSA Ribonuclease inhibitor complexed with ribonuclease A 118 Opening

7 1E6E 1E1N 1CJE Adrenodoxin reductase-adrenodoxin complex 062 Other

8 1FIN 1HCL 1VIN CyclinA-CDK2 complex 608 Opening

9 1GGI 1GGC mdash HIV-1 neutralizing antibody in complex with its V3 loop peptide antigen 167 Opening

10 1GOT 1TAG 1TBG Heterotrimeric G protein 372 Opening

11 1IBR 1F59 1F59 Complex of Ran with Importin beta 262 Opening

12 1OAZ 1OAQ mdash Immunoglobulin E complexed with a Thioredoxin 1 107 Other

13 1PXV 1X9Y 1NYC StaphostatinndashStaphopain complex 348 Other

14 1T6G 1UKR 1T6E Complex of endo-14-beta-xylanase I and xylanase inhibitor 087 Opening

15 1TGS 2PTN 1HPT Complex of trypsinogen and pancreatic secretory trypsin inhibitor 154 Closing

16 1WQ1 6Q21 6Q21 Ras-RasGAP complex 093 Other

17 1ZHI 1M4Z 1Z1A Complex of Orc1 and Sir1 interacting domains 074 Closing

18 2BUO 1A43 mdash HIV-1 capsid C-terminal domain with an inhibitor of particle assembly 415 Opening

19 2KAI 2PKA 6PTI Complex of porcine kallikrein A and the bovine pancreatic trypsin inhibitor 072 Other

20 3HHR 1HGU mdash Complex of a human growth hormone and extracellular domain of its receptor 262 Opening

bull 表の意味

ndash Rec-IRMSDRのboundとunbound間での相互作用面にいるCαのRMSD

ndash Motion type

bull Opening (9例)

unboundのRが結合部位を妨げているもの

bull Closing (3例)

結合すると相互作用領域を増やすように動くもの

bull Other (8例)

相互作用領域の一部がOpeningで一部がClosing

ndash unbound Lがあるものはunbound-unbound

48

Test Cases

Results

49

bull FireDockと比較

ndash FiberDockとの違いはNMAによる主鎖改良部分

bull 3つの実験

1 結合位置に置いたunbound構造をリファインメント

2 500個のランダム生成されたnear-native

リガンド構造に対してrefine

3 PatchDockで生成された結果のリランキング

50

実験方法

51

実験1 unbound構造のリファインメント

Table II Refinement of the Unbound Receptor and Unbound Ligand in Their Native Binding Orientation

Complex IDFireDock (rigid backbone) FiberDock (flexible backbone)

IRMSD recIRMSD Energy IRMSD recIRMSD Energy1 1A0O 244 212 minus1481 244 212 minus1481

2 1ACB 258 258 minus4623 257 254 minus3866

3 1AY7 130 059 minus4053 130 059 minus4053

4 1BTH 116 131 minus4215 116 131 minus4215

5 1CGI 208 226 minus5261 208 226 minus5261

6 1DFJ 141 118 minus3654 112 111 minus3002

7 1E6E 121 062 minus5524 121 062 minus5524

8 1FIN 517 608 81384 606 616 030

9 1GGI 268 167 11189 195 126 minus5179

10 1GOT 302 372 10725 468 378 minus554

11 1IBR 278 262 33593 263 256 minus1732

12 1OAZ 100 107 435 100 107 435

13 1PXV 354 348 1155 342 331 minus3418

14 1T6G 099 087 minus1039 088 066 minus4116

15 1TGS 157 154 minus4328 157 154 minus4328

16 1WQ1 150 093 250 150 093 250

17 1ZHI 124 074 440 124 074 440

18 2BUO 392 415 minus1105 405 430 minus3271

19 2KAI 074 072 minus6077 074 072 minus6077

20 3HHR 246 262 62207 198 256 minus99

これら4つのケースはLigandにunbound構造がなかったもの代わりにbound構造を用いている

bull エネルギー値

ndash多くの例でFiberDockの方が低エネルギー構造

ndash 8 9 10 11 20はFireDockだと全然だめ

bull Motion type Opening

bull リガンドと結合するときにレセプターの結合部位が開かれる

bull FiberDockが開口運動をうまくモデル化できている

bull RMSD値

ndash 7例でRMSD値改善

bull 9 14はrecIRMSDが25改善

ndash 8 10 18はRMSD値が悪化

ndash残りの10例は変化なし52

実験1 エネルギー値とRMSD値

bull PDB ID 1GGI(9)ndash HIV-1 neutralizing antibody in complex

with its V3 loop peptide antigen

ndash レセプター

bull 赤色FiberDock

bull 緑色bound

bull 青色unbound

ndash リガンド

bull 灰色bound

ndash結合するところのリファインメントがうまくいっている（矢印部分）

53

実験1 1GGI

Figure 2

54

実験1 1GGI

bull 1GGIのNormal Mode

bull 低周波と高周波が混在

ndash 番目の基準振動(小さいほど低周波振動)

ndash 16番目の基準振動の振幅が最も大きい(ｰ792)

55

実験1 1GGI

Flexible loop領域 220-305番残基Lowest freq

Higher freq

Figure 3

bull 低周波数モードが全体の振動を高周波数モードはループ構造などの局所的な振動を表している

ndash 29番残基の周辺のピークはunboundの欠損領域のせい

56

実験1 1GGI

bull CAPRI 3rd Assessment Meeting

ndash ドッキングの課題はdecoyのランク付けとfalse-positiveをふるい落とすこと

ndash最終的なランキングはエネルギー値による

ndashせっかく低いRMSD値を持っていてもエネルギー値が高かったら抽出できない

rarrリファインメントによってエネルギー値が改善されることは素晴らしい

57

実験1 1GGI

[49] Janin JWodak S The third CAPRI assessment meeting Toronto Canada

April 20ndash21 2007 Structure 2007 15 755ndash759

bull nativeの結合サイトにLを置いてリファインメント

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndash 500構造をつくってリファインメント

ndash good solution

エネルギー値が負でIRMSDが4Aring以下

58

実験2

(Local Docking)

59

実験2 FireDockとの比較

17例で精度向上（ ）8例は40以上の向上1FIN（一番左）は1個も見つからず（recIRMSD=608Aring）

Figure 4

bull リファインメントが正しかった例

ndash 重要な主鎖矢印

ndash 衝突がうまく回避できている

60

実験2 FireDockとの比較

18 2BUO

11 1IBR

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5

61

実験2 1IBR

bull 1IBRでの基準振動

62Figure 6

実験2 1IBR

bull 低周波数モードは全体高周波数モードはループ構造の振動を表している(D)

bull 4つの大きな距離のピーク(ABCD)について

ndash最大のピークC(残基番号288~316)は相互作用面と反対側なので重要ではない

ndash最も重要なピークはDでありFiberDockの主鎖リファインメント( )によって実現した

63

実験2 1IBR

bull R(unbound)とL(bound)は衝突

ndash bound構造は開いている

bull FiberDockでうまく開いた

bull ついでにLのヘリックスも移動した

rarr主鎖のリファインメントがないと低エネルギー構造にならない

64

実験2 2BUO(Lはbound)

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5(a) 2BUO

bull Local Docking

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndashエネルギーtop10構造の中の最も良いIRMSDを比較

bull ΔIRMSD gt 02Aring 良くなった

bull -02Aring lt ΔIRMSD lt 02Aring 変わらず

bull ΔIRMSD lt -02Aring 悪くなった

65

実験2 RosettaDockとの比較

ΔIRMSD = IRMSDFiberDock - IRMSDRosettaDock

66

Complex IDBest IRMSD in top 10

FiberDock RosettaDock30 ΔIRMSD

1 1A0O 180 311 -131

2 1ACB 221 249 -028

3 1AY7dagger 089 072 017

4 1BTH 124 124 000

5 1CGI 200 204 -004

6 1DFJdagger 111 580 -469

7 1E6E 063 171 -108

8 1FINdagger 590 593 -003

9 1GGIdagger 170 258 -188

10 1GOTdagger 259 389 -130

11 1IBRdagger 198 901 -703

12 1OAZ 262 155 107

13 1PXV 323 334 -011

14 1T6Gdagger 077 234 -157

15 1TGS 138 131 007

16 1WQ1 141 506 -365

17 1ZHI 112 090 022

18 2BUOdagger 362 424 -062

19 2KAI 075 067 008

20 3HHRdagger 189 430 -241

Table III Local Docking Results of FiberDock and RosettaDock

daggerReceptorの結合部位が閉じているもの(Opening) ΔIRMSDlt-02Aring

実験2 RosettaDockとの比較

bull 11例でIRMSDが向上(ΔIRMSDlt-02Aring)

ndash Motion type Openingが多数

ndash 2例は悪化7例は変わらず(ΔIRMSDplusmn02Aring以内)

ndash FiberDockはOpening motionのモデル化がウマい

bull 最近のRosettaDockについて

ndash Wangら[22]が主鎖のフレキシビリティを導入bull MCのステップの最中に主鎖振動のランダマイズ

bull 主鎖柔軟性を完全に表現することを可能にした

ndash FiberDockの人たちの主張bull WangらのRosettaDockは自由度が高いために計算が大変

ndash fold-tree[22]によってあらかじめフレキシブルな領域を定義して実時間内におさえる

bull FiberDockは事前知識いらずでしかも速いndash 当時の最新ver(RosettaDock30)に含まれていないため性能比較していない

67

実験2 RosettaDockとの比較

bull ファネル状エネルギー地形(energy funnels)

ndash near-native構造の評価に有用

bull 500構造のRMSD-Energy plots(Figure 7)

ndash R(unbound)ampL(bound)

ndash 横軸(IRMSD)

ndash 縦軸(Energy score)

bull RosettaとFireFiberのスケールは違う

68

実験2 エネルギー地形

Position

En

erg

y

[51] Schueler-Furman O Wang C Bradley P Misura K

Baker D Progress in modeling of protein structures

and interactions Science 2005 310 638ndash642

69

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1C

GI

1IB

R

70

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1T

6G

2B

UO

bull FireDock vs FiberDock

ndash FiberDockの方がファネルの形が良い

ndash 主鎖リファインメントの効果

bull RosettaDock vs FireDock

ndash FireDockの方が見た目的に良い形bull 似たような方法なのになぜ（両方とも側鎖のリファインメント）

ndash ファネルの形の違いに対する2つの解釈bull RosettaDockが衝突に敏感過ぎるかも

bull 側鎖最適化手法の違いndash FireDock 整数計画法によるロータマー選択

ndash RosettaDock ヒューリスティックMCによる側鎖のrepacking

bull ファネル形状の違いを本当に理解するためにはもっと研究が必要（本研究の範囲外とする）

71

実験2 エネルギー地形

bull (rigid)ドッキング結果のリファインメントとリランキング

ndash各例に対し相互作用残基(lt6Aring)を不える

ndashその結合部位の情報をもとにPatchDockを実行

bull decoyを500個使うが完全なブラインドでのドッキングではnear-native構造が得られない可能性がある

bull リファインメントとリランキング性能評価のために（near-native decoyを作るために）結合部位情報を用いた

bull PatchDockは形状相補性スコアに基づく

ndash PatchDock FireDock FiberDockを比較

bull PatchDockでnear-native decoyを500個生成

bull FireDockとFiberDockでリファインメントリランキング

bull R(unbound) L(bound)を使用 72

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

73

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

ID

PatchDock FireDock FiberDock

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First Acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

1A0O 1 (766 379) 3dagger 7 (634 230) 29 (920 315) 3dagger 16 (525 333) 108 (519 326) 1

1ACB 3 (617 312) 2 3 (824 431) 259 (867 437) 1 2 (684 401) 42 (612 356) 4dagger

1AY7 14 (978 527) 3 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger

1BTH 1 (1210 365) 1 2 (1011 328) 72 (1147 363) 2 1 (798 197) 403 (1480 355) 5dagger

1CGI 2 (382 231) 1 1 (282 225) 2 (382 231) 10dagger 1 (542 272) 279 (750 297) 9

1DFJ 1 (684 276) 4 1 (555 203) 2 (478 233) 6dagger 1 (310 153) 5 (428 213) 6dagger

1E6E None 0 474 (601 332) 134 (1020 425) 0 2 (838 344) 327 (2064 746) 2dagger

1FIN None 0 None None 0 None None 0

1GGI 3 (606 324) 6dagger 25 (683 337) 3 (606 324) 0 1 (1239 377) 281 (1123 329) 2

1GOT None 0 None None 0 None None 0

1IBR 32 (699 278) 0 2 (501 250) 208 (638 285) 1 2 (667 261) 32 (699 278) 3dagger

1OAZ 58 (1847 384) 0 9 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger 16 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger

1PXV 51 (854 403) 0 17 (694 349) 54 (578 339) 1 1 (886 451) 63 (986 457) 2dagger

1T6G 4 (810 175) 1 1 (683 133) 129 (1478 308) 10 1 (961 180) 70 (1351 233) 11dagger

1TGS 15 (269 154) 1 1 (194 143) 15 (269 154) 10 1 (194 143) 15 (269 154) 11dagger

1WQ1 6 (224 142) 1dagger 20 (564 235) 82 (540 217) 1dagger 29 (892 444) 445 (718 295) 0

1ZHI 134 (1344 281) 0 10 (752 273) 311 (843 303) 2 4 (718 348) 311 (843 303) 3dagger

2BUO 1 (938 539) 9dagger 3 (505 391) 32 (487 398) 3 12 (63 461) 203 (83 471)) 2

2KAI 17 (1246 323) 1 1 (194 084) 257 (111 077) 3dagger 1 (218 094) 257 (111 077) 2

3HHR 214 (1161 327) 0 497 (919 551) 420 (917 459) 0 214 (1359 395) 261 (1538 377) 0

wins 6 4 8 7 14 11

Table IV

bull Table IVの見かた

ndash First acceptable

RMSD＜100Aring or IRMSD＜40Aring となった(acceptable)

decoyの中で一番良い順位のものの順位bull FireFiberDockのPatchDockはFirst acceptable decoyが

PatchDock(リファインメント前)では何位だったか

ndash Acceptables

上位20個の中に含まれていたacceptable decoyの個数

ndash 3手法の中でFirst acceptableの順位が一番良かった

ndash dagger 3手法の中でAcceptablesの個数が一番多かった

ndash wins行 と dagger の集計

74

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

bull PatchDock＜FireDock＜FiberDockと性能向上

ndash まぁ割と良くなっているbull First acceptable (wins)6 ＜ 8 ＜ 14

bull Acceptables (wins) 4 ＜ 7 ＜ 11

ndash 主鎖リファインメントがnear-native decoyのランキングを改善できるということを示しているbull 構造上の衝突をなくせるようなときに効果を発揮（低いエネルギー値と良い順位が得られるようになる）

75

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

76

実験3 1T6G

bull 1位の結果はCAPRI基準でmedium accuracy

ndash 2位はhighly accurate (IRMSD 092Aring RMSD 304Aring）(表には書いてない)

bull 結合の際に動くループを特定した

ndash 矢印部分のループが開いている

ndash 他の部位はほとんど動いていない

Figure 8 1T6G

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

77

実験3 1BTH

bull 1BTHの結果について(FiberDock)

ndash 403位 RMSD 1480Aring IRMSD 355Aring を釣り上げた

ndash RMSD 798Aring IRMSD 197Aringに改善しエネルギー値1位

ndash FireDockでは悪化していた（RMSD 1890Aring IRMSD 464Aring）

bull FiberDockはRの主鎖構造をほとんど変えなかったが微妙には動いていた（RMSD 015Aring）

ndash この微動が衝突を解決している

ndash 相互作用部位にdecoyが集中するのを可能にしてるのかも

78

Figure 9 1BTH

Refinement by FireDock Refinement by FiberDock

緑色bound(R)

灰色bound(L)

青色PatchDock

橙色FireDock

赤色FiberDock

実験3 1BTH

Discussion and Conclusions

79

bull ドッキング予測は2つのステージに分かれる

ndash剛体ドッキングステージ

bull near-nativeを出せても衝突があったりする

bull decoyのランキングで上位にこない

ndash フレキシブルリファインメントステージ

bull 衝突を解決してリランキング

bull とても重要なステージ

80

タンパク質ドッキング

bull FiberDockを提案したndash フレキシブルリファインメントのための手法

ndash 側鎖と主鎖の両方を対象

ndash vdW力に基づいた基準振動解析によるモデリング

ndash RMSDとエネルギー値（ランキング）両方を改善

ndash エネルギーファネルの形状も改善

bull 主鎖のフレキシビリティの重要性ndash 立体構造がなくモデリングされた場合においても重要

ndash 主鎖リファインメントでモデルの丌正確性に対処できるかもしれない

ndash 抗原抗体複合体予測にもいけるかもbull 今回は1例のみ(1GGI)

bull CDR Loopがあると難しいがうまくいった

bull 抗原抗体複合体におけるFiberDockの性能評価を計画中81

まとめ

bull 基準振動モード選択基準の改良

ndash vdWだけでなく他にも取り入れるbull attrVdW

bull クーロン力

bull 水素結合

bull 主鎖のリファインメントをRとLで同時に行うようにする

ndash RとLのモードの中から関連しているモードを選択して使う

82

Future work

bull リファインメント前の初期構造生成がうまくいかない場合の対応

ndash 剛体ドッキング前にフレキシビリティの評価をしたい

ndash Hinge bending motion（蝶番型モーション）

bull Hinge bending motionはnear-native decoyを生成するのを妨げる大きな動きの1つ

bull Hinge plot法によって最小周波数モード2つで解析できる

bull FrexDockという手法とFiberDockを組み合わせてもいけるかも

83

Future work

[52] Emekli U Schneidman-Duhovny D Wolfson HJ Nussinov R Haliloglu T HingeProt

automated prediction of hinges in protein structures Proteins 2008 70 1219ndash1227

[53] Schneidman-Duhovny D Nussinov R Wolfson HJ Automatic prediction of protein

interactions with large scale motion Proteins2007 69 764ndash773

bull 主鎖のフレキシビリティが予測できる場合

ndash アンサンブル(cross)ドッキングとリファインメントの組み合わせbull Conformational selectionとinfuced-fitの両方をモデル化

ndash near-native decoyの評価がより難しくなるbull より正確なエネルギー関数が必要

bull 最小エネルギーの周辺でのエネルギーファネルを探索するべき

84

Future work

[14] Chaudhury S Gray JJ Conformer selection and induced fit in flexible backbone

proteinndashprotein docking using computational and NMR ensembles J Mol

Biol 2008 381 1068ndash1087

Generating many decoys

Selecting near-native decoys by cluster analysis (IFP)

Refinement

near-native

decoy

内古閑伸之広川貴次秋山泰相互作用プロファイルによるタンパク質複合体予測のポストドッキング解析第38回構造活性相関シンポジウム 2010

31

Normal Mode Analysis

bull カットオフ距離（3Aring）

bull 3Aringより遠い原子間では影響が薄れるようになっている

1 2 1 2 1 2 1 2

22 2 2 2

1 1 2 2 1 1 2 2 1 3 2

1 1 1 1 2 2 1

1 1

2 2 2 2 1 3 2

2 2

11

2 2

1 1 1 1 1

2 2 2 2 2

d0

d

d0

d

0

0

L x x x x K x x U x x

m x m x k x k x x k x

L Lm x k x k x x

t x x

L Lm x k x x k x

t x x

xm

m x

11 2 2

2 2 3 2

0

0

xk k k

k k k x

参考 2自由度系

bull 2自由度バネ質点系の運動方程式

1x

2x

2k

m

1k

m

3k

M x K x32

bull 多自由度系の運動方程式

ndash質量行列MRnn 剛性行列 KRnn

変位ベクトル xRn を用いて

ndash以下の変形を利用

ndash定数係数ODEの解を代入

0 Mx Kx

参考 多自由度系

2

0 0

tt e

x v

x Kx K v

固有値－λ2 固有ベクトルv

固有値問題

j としたときのωを固有角周波数という

1 1 12 2 2　

x M x K M KM

0 x Kx

33

bull Repulsive van-der-Waals力(repVdW)との相関が大きい基準振動モードを用いる

ndash 完全なvdWよりrepVdWの方が結果が良かった

ndash 衝突を解決する方向の主鎖運動を表現するモードを選べる

bull vdW力（6-12 L-Jポテンシャルを微分）（論文の方はBのところが誤植疑惑）

ndash 原子

ndash 原子 と原子 の距離

ndash 原子 と原子 の半径の和（平衡原子間距離）34

Correlation measurement

が小さくなって値が発散するのを防ぐために で打ち切る

bull vdW力の元のL-Jポテンシャル

35

Correlation measurement

[35] Gray JJ Moughon S Schueler-Furman O Kuhlman B Rohl CA Baker D Protein-protein docking with simultaneous

optimization of rigid-body displacement and side-chain conformations J Mol Biol 2003 331 281ndash299

bull 微分

bull 各Cα原子にrepVdW力のベクトルの和を割り当てる

36

Correlation Measurement

bull 力 と基準振動モード の相関

ndash レセプターのCα原子数

ndash

ndash

ndash 各Cα原子の変位ベクトルの集合

ndash i番目の基準振動モードの周波数

ndash 力とモードのベクトルの方向が一致rarr相関が強い

ndash 低周波モードを重要視 37

Correlation Measurement

bull 主鎖リファインメントステップでの最小化

ndash 16の自由度による

bull 相関が高かった10個の基準振動モード

bull 6の剛体自由度（6つの周波数0モードとして表される）

ndash attrVdWエネルギーの重み（ ）

ndash スケーリング係数（ ）

ndash 基準振動モードの数

ndash モード i の振幅38

Minimization According to Normal Modes

bull 最適な振幅値の決定

ndash BFGS準ニュートン法を用いた

ndashエネルギー勾配

ndash

ndash vdW力の計算ではattrVdWに係数Kをかけている

ndash構造最小化ステップの最後に最適化された振幅による基準振動をタンパク質に適用 39

Minimization According to Normal Modes

bull 純粋な方法

ndash基準振動モードの変位ベクトルを加える

ndash よく構造が歪む

ndash結合長と結合角は維持したい即ち主鎖二面角(φψ)の変化のみを許容して適用したい

bull CCDアルゴリズムを適用

ndash逆運動学に基づくロボティクスのアルゴリズム

40

Applying a Normal Mode on a Protein

[41] Dunbrack RLJrCanutescu AA Cyclic coordinate descent a robotics

algorithm for protein loop closure Protein Sci 2003 12963ndash972

bull CCDアルゴリズム

ndash Cα原子に変位ベクトルを加算rarr

ndash最小変位原子Cαjから両方向に主鎖二面角を決定

bull

bull 二面角 の式

ndash 着目しているCαから3つ以内にいるCα

ndash それぞれ変位ベクトルを加算したCα

41

Applying a Normal Mode on a Protein

二面角だけを動かして基準振動による変化位置にできるだけ近くなるようにする

bull 主鎖リファインメントの最後

ndash現在得られている構造のスコアを計算

bull スコアが良ければ構造を更新して戻る

bull vdWエネルギーが閾値以下か結果が5回更新されなかったら終了

42

The Scoring Function of the Backbone

Refinement Stage

bull near-native構造を特定するためのエネルギー計算

bull FireDockのエネルギー計算と同一

ndash 脱溶媒和自由エネルギー（Atomic Contact Energy）

ndash vdW相互作用

ndash 静電的相互作用

ndash 水素結合ジスルフィド結合

ndash π-πスタッキングなど

bull 以下のdeformation energryを加えた

43

Ranking According to an Approximation of

the Energy Function

RMSD

bull RMSDRoot Mean Square Deviation

ndash 2つの構造間の対応する原子の距離の二乗平均根(RMS)

44httpis-educationnaistjpDataSyllabus2007TeachingMaterialinfo-0048_1192617014pdf より引用

bull 本研究では3つのRMSDの値を用いた

ndash LRMSD(Ligand RMSD) (CAPRI規準)

decoyのRとnative複合体構造のRをフィットさせたときのdecoyのLとnativeのLとのCα原子に対するRMSD

ndash IRMSD(Interface RMSD) (CAPRI規準)

decoyとnativeの相互作用面をフィットさせたときの相互作用面にいるCα同士のRMSDnative複合体において10Aring以内に他方のタンパク質の原子を含む残基

ndash Rec-IRMSDRのdecoyとbound構造の相互作用面をフィットさせたときのRの相互作用面にいるCα同士のRMSD

45

RMSD calculations

(superimpose)

46

CAPRI規準

RANK LRMSD[Aring] IRMSD[Aring]

High ≦10 ≦10

Medium 10＜x≦50 10＜x≦20

Acceptable 50＜x≦100 20＜x≦40

Incorrect 100＜x 40＜x

Criteria for Ranking the CAPRI Predictions

[42] Mendez RLeplae RDe Maria LWodak SJ Assessment of blind predictions of protein-

protein interactions current status of docking methods Proteins 2003 52 51ndash67

or

47

Test Cases Table I

NoComplex

ID

Unbound

R

Unbound

LComplex description

Rec-

IRMSD

Motion

type

1 1A0O 1CHN 1FWP CheY-binding domain of CheA in complex with CheY 212 Closing

2 1ACB 2CGA 1EGL Bovine alpha-chymotrypsin-Eglin C complex 258 Other

3 1AY7 1RGH 1A19 Ribonuclease Sa complex with Barstar 059 Opening

4 1BTH 2HNT 6PTI Thrombin complexed with bovine pancreatic trypsin inhibitor 131 Other

5 1CGI 2CGA 1HPT Bovine chymotrypsinogen A and pancreatic secretory trypsin inhibitor 226 Other

6 1DFJ 2BNH 7RSA Ribonuclease inhibitor complexed with ribonuclease A 118 Opening

7 1E6E 1E1N 1CJE Adrenodoxin reductase-adrenodoxin complex 062 Other

8 1FIN 1HCL 1VIN CyclinA-CDK2 complex 608 Opening

9 1GGI 1GGC mdash HIV-1 neutralizing antibody in complex with its V3 loop peptide antigen 167 Opening

10 1GOT 1TAG 1TBG Heterotrimeric G protein 372 Opening

11 1IBR 1F59 1F59 Complex of Ran with Importin beta 262 Opening

12 1OAZ 1OAQ mdash Immunoglobulin E complexed with a Thioredoxin 1 107 Other

13 1PXV 1X9Y 1NYC StaphostatinndashStaphopain complex 348 Other

14 1T6G 1UKR 1T6E Complex of endo-14-beta-xylanase I and xylanase inhibitor 087 Opening

15 1TGS 2PTN 1HPT Complex of trypsinogen and pancreatic secretory trypsin inhibitor 154 Closing

16 1WQ1 6Q21 6Q21 Ras-RasGAP complex 093 Other

17 1ZHI 1M4Z 1Z1A Complex of Orc1 and Sir1 interacting domains 074 Closing

18 2BUO 1A43 mdash HIV-1 capsid C-terminal domain with an inhibitor of particle assembly 415 Opening

19 2KAI 2PKA 6PTI Complex of porcine kallikrein A and the bovine pancreatic trypsin inhibitor 072 Other

20 3HHR 1HGU mdash Complex of a human growth hormone and extracellular domain of its receptor 262 Opening

bull 表の意味

ndash Rec-IRMSDRのboundとunbound間での相互作用面にいるCαのRMSD

ndash Motion type

bull Opening (9例)

unboundのRが結合部位を妨げているもの

bull Closing (3例)

結合すると相互作用領域を増やすように動くもの

bull Other (8例)

相互作用領域の一部がOpeningで一部がClosing

ndash unbound Lがあるものはunbound-unbound

48

Test Cases

Results

49

bull FireDockと比較

ndash FiberDockとの違いはNMAによる主鎖改良部分

bull 3つの実験

1 結合位置に置いたunbound構造をリファインメント

2 500個のランダム生成されたnear-native

リガンド構造に対してrefine

3 PatchDockで生成された結果のリランキング

50

実験方法

51

実験1 unbound構造のリファインメント

Table II Refinement of the Unbound Receptor and Unbound Ligand in Their Native Binding Orientation

Complex IDFireDock (rigid backbone) FiberDock (flexible backbone)

IRMSD recIRMSD Energy IRMSD recIRMSD Energy1 1A0O 244 212 minus1481 244 212 minus1481

2 1ACB 258 258 minus4623 257 254 minus3866

3 1AY7 130 059 minus4053 130 059 minus4053

4 1BTH 116 131 minus4215 116 131 minus4215

5 1CGI 208 226 minus5261 208 226 minus5261

6 1DFJ 141 118 minus3654 112 111 minus3002

7 1E6E 121 062 minus5524 121 062 minus5524

8 1FIN 517 608 81384 606 616 030

9 1GGI 268 167 11189 195 126 minus5179

10 1GOT 302 372 10725 468 378 minus554

11 1IBR 278 262 33593 263 256 minus1732

12 1OAZ 100 107 435 100 107 435

13 1PXV 354 348 1155 342 331 minus3418

14 1T6G 099 087 minus1039 088 066 minus4116

15 1TGS 157 154 minus4328 157 154 minus4328

16 1WQ1 150 093 250 150 093 250

17 1ZHI 124 074 440 124 074 440

18 2BUO 392 415 minus1105 405 430 minus3271

19 2KAI 074 072 minus6077 074 072 minus6077

20 3HHR 246 262 62207 198 256 minus99

これら4つのケースはLigandにunbound構造がなかったもの代わりにbound構造を用いている

bull エネルギー値

ndash多くの例でFiberDockの方が低エネルギー構造

ndash 8 9 10 11 20はFireDockだと全然だめ

bull Motion type Opening

bull リガンドと結合するときにレセプターの結合部位が開かれる

bull FiberDockが開口運動をうまくモデル化できている

bull RMSD値

ndash 7例でRMSD値改善

bull 9 14はrecIRMSDが25改善

ndash 8 10 18はRMSD値が悪化

ndash残りの10例は変化なし52

実験1 エネルギー値とRMSD値

bull PDB ID 1GGI(9)ndash HIV-1 neutralizing antibody in complex

with its V3 loop peptide antigen

ndash レセプター

bull 赤色FiberDock

bull 緑色bound

bull 青色unbound

ndash リガンド

bull 灰色bound

ndash結合するところのリファインメントがうまくいっている（矢印部分）

53

実験1 1GGI

Figure 2

54

実験1 1GGI

bull 1GGIのNormal Mode

bull 低周波と高周波が混在

ndash 番目の基準振動(小さいほど低周波振動)

ndash 16番目の基準振動の振幅が最も大きい(ｰ792)

55

実験1 1GGI

Flexible loop領域 220-305番残基Lowest freq

Higher freq

Figure 3

bull 低周波数モードが全体の振動を高周波数モードはループ構造などの局所的な振動を表している

ndash 29番残基の周辺のピークはunboundの欠損領域のせい

56

実験1 1GGI

bull CAPRI 3rd Assessment Meeting

ndash ドッキングの課題はdecoyのランク付けとfalse-positiveをふるい落とすこと

ndash最終的なランキングはエネルギー値による

ndashせっかく低いRMSD値を持っていてもエネルギー値が高かったら抽出できない

rarrリファインメントによってエネルギー値が改善されることは素晴らしい

57

実験1 1GGI

[49] Janin JWodak S The third CAPRI assessment meeting Toronto Canada

April 20ndash21 2007 Structure 2007 15 755ndash759

bull nativeの結合サイトにLを置いてリファインメント

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndash 500構造をつくってリファインメント

ndash good solution

エネルギー値が負でIRMSDが4Aring以下

58

実験2

(Local Docking)

59

実験2 FireDockとの比較

17例で精度向上（ ）8例は40以上の向上1FIN（一番左）は1個も見つからず（recIRMSD=608Aring）

Figure 4

bull リファインメントが正しかった例

ndash 重要な主鎖矢印

ndash 衝突がうまく回避できている

60

実験2 FireDockとの比較

18 2BUO

11 1IBR

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5

61

実験2 1IBR

bull 1IBRでの基準振動

62Figure 6

実験2 1IBR

bull 低周波数モードは全体高周波数モードはループ構造の振動を表している(D)

bull 4つの大きな距離のピーク(ABCD)について

ndash最大のピークC(残基番号288~316)は相互作用面と反対側なので重要ではない

ndash最も重要なピークはDでありFiberDockの主鎖リファインメント( )によって実現した

63

実験2 1IBR

bull R(unbound)とL(bound)は衝突

ndash bound構造は開いている

bull FiberDockでうまく開いた

bull ついでにLのヘリックスも移動した

rarr主鎖のリファインメントがないと低エネルギー構造にならない

64

実験2 2BUO(Lはbound)

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5(a) 2BUO

bull Local Docking

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndashエネルギーtop10構造の中の最も良いIRMSDを比較

bull ΔIRMSD gt 02Aring 良くなった

bull -02Aring lt ΔIRMSD lt 02Aring 変わらず

bull ΔIRMSD lt -02Aring 悪くなった

65

実験2 RosettaDockとの比較

ΔIRMSD = IRMSDFiberDock - IRMSDRosettaDock

66

Complex IDBest IRMSD in top 10

FiberDock RosettaDock30 ΔIRMSD

1 1A0O 180 311 -131

2 1ACB 221 249 -028

3 1AY7dagger 089 072 017

4 1BTH 124 124 000

5 1CGI 200 204 -004

6 1DFJdagger 111 580 -469

7 1E6E 063 171 -108

8 1FINdagger 590 593 -003

9 1GGIdagger 170 258 -188

10 1GOTdagger 259 389 -130

11 1IBRdagger 198 901 -703

12 1OAZ 262 155 107

13 1PXV 323 334 -011

14 1T6Gdagger 077 234 -157

15 1TGS 138 131 007

16 1WQ1 141 506 -365

17 1ZHI 112 090 022

18 2BUOdagger 362 424 -062

19 2KAI 075 067 008

20 3HHRdagger 189 430 -241

Table III Local Docking Results of FiberDock and RosettaDock

daggerReceptorの結合部位が閉じているもの(Opening) ΔIRMSDlt-02Aring

実験2 RosettaDockとの比較

bull 11例でIRMSDが向上(ΔIRMSDlt-02Aring)

ndash Motion type Openingが多数

ndash 2例は悪化7例は変わらず(ΔIRMSDplusmn02Aring以内)

ndash FiberDockはOpening motionのモデル化がウマい

bull 最近のRosettaDockについて

ndash Wangら[22]が主鎖のフレキシビリティを導入bull MCのステップの最中に主鎖振動のランダマイズ

bull 主鎖柔軟性を完全に表現することを可能にした

ndash FiberDockの人たちの主張bull WangらのRosettaDockは自由度が高いために計算が大変

ndash fold-tree[22]によってあらかじめフレキシブルな領域を定義して実時間内におさえる

bull FiberDockは事前知識いらずでしかも速いndash 当時の最新ver(RosettaDock30)に含まれていないため性能比較していない

67

実験2 RosettaDockとの比較

bull ファネル状エネルギー地形(energy funnels)

ndash near-native構造の評価に有用

bull 500構造のRMSD-Energy plots(Figure 7)

ndash R(unbound)ampL(bound)

ndash 横軸(IRMSD)

ndash 縦軸(Energy score)

bull RosettaとFireFiberのスケールは違う

68

実験2 エネルギー地形

Position

En

erg

y

[51] Schueler-Furman O Wang C Bradley P Misura K

Baker D Progress in modeling of protein structures

and interactions Science 2005 310 638ndash642

69

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1C

GI

1IB

R

70

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1T

6G

2B

UO

bull FireDock vs FiberDock

ndash FiberDockの方がファネルの形が良い

ndash 主鎖リファインメントの効果

bull RosettaDock vs FireDock

ndash FireDockの方が見た目的に良い形bull 似たような方法なのになぜ（両方とも側鎖のリファインメント）

ndash ファネルの形の違いに対する2つの解釈bull RosettaDockが衝突に敏感過ぎるかも

bull 側鎖最適化手法の違いndash FireDock 整数計画法によるロータマー選択

ndash RosettaDock ヒューリスティックMCによる側鎖のrepacking

bull ファネル形状の違いを本当に理解するためにはもっと研究が必要（本研究の範囲外とする）

71

実験2 エネルギー地形

bull (rigid)ドッキング結果のリファインメントとリランキング

ndash各例に対し相互作用残基(lt6Aring)を不える

ndashその結合部位の情報をもとにPatchDockを実行

bull decoyを500個使うが完全なブラインドでのドッキングではnear-native構造が得られない可能性がある

bull リファインメントとリランキング性能評価のために（near-native decoyを作るために）結合部位情報を用いた

bull PatchDockは形状相補性スコアに基づく

ndash PatchDock FireDock FiberDockを比較

bull PatchDockでnear-native decoyを500個生成

bull FireDockとFiberDockでリファインメントリランキング

bull R(unbound) L(bound)を使用 72

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

73

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

ID

PatchDock FireDock FiberDock

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First Acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

1A0O 1 (766 379) 3dagger 7 (634 230) 29 (920 315) 3dagger 16 (525 333) 108 (519 326) 1

1ACB 3 (617 312) 2 3 (824 431) 259 (867 437) 1 2 (684 401) 42 (612 356) 4dagger

1AY7 14 (978 527) 3 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger

1BTH 1 (1210 365) 1 2 (1011 328) 72 (1147 363) 2 1 (798 197) 403 (1480 355) 5dagger

1CGI 2 (382 231) 1 1 (282 225) 2 (382 231) 10dagger 1 (542 272) 279 (750 297) 9

1DFJ 1 (684 276) 4 1 (555 203) 2 (478 233) 6dagger 1 (310 153) 5 (428 213) 6dagger

1E6E None 0 474 (601 332) 134 (1020 425) 0 2 (838 344) 327 (2064 746) 2dagger

1FIN None 0 None None 0 None None 0

1GGI 3 (606 324) 6dagger 25 (683 337) 3 (606 324) 0 1 (1239 377) 281 (1123 329) 2

1GOT None 0 None None 0 None None 0

1IBR 32 (699 278) 0 2 (501 250) 208 (638 285) 1 2 (667 261) 32 (699 278) 3dagger

1OAZ 58 (1847 384) 0 9 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger 16 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger

1PXV 51 (854 403) 0 17 (694 349) 54 (578 339) 1 1 (886 451) 63 (986 457) 2dagger

1T6G 4 (810 175) 1 1 (683 133) 129 (1478 308) 10 1 (961 180) 70 (1351 233) 11dagger

1TGS 15 (269 154) 1 1 (194 143) 15 (269 154) 10 1 (194 143) 15 (269 154) 11dagger

1WQ1 6 (224 142) 1dagger 20 (564 235) 82 (540 217) 1dagger 29 (892 444) 445 (718 295) 0

1ZHI 134 (1344 281) 0 10 (752 273) 311 (843 303) 2 4 (718 348) 311 (843 303) 3dagger

2BUO 1 (938 539) 9dagger 3 (505 391) 32 (487 398) 3 12 (63 461) 203 (83 471)) 2

2KAI 17 (1246 323) 1 1 (194 084) 257 (111 077) 3dagger 1 (218 094) 257 (111 077) 2

3HHR 214 (1161 327) 0 497 (919 551) 420 (917 459) 0 214 (1359 395) 261 (1538 377) 0

wins 6 4 8 7 14 11

Table IV

bull Table IVの見かた

ndash First acceptable

RMSD＜100Aring or IRMSD＜40Aring となった(acceptable)

decoyの中で一番良い順位のものの順位bull FireFiberDockのPatchDockはFirst acceptable decoyが

PatchDock(リファインメント前)では何位だったか

ndash Acceptables

上位20個の中に含まれていたacceptable decoyの個数

ndash 3手法の中でFirst acceptableの順位が一番良かった

ndash dagger 3手法の中でAcceptablesの個数が一番多かった

ndash wins行 と dagger の集計

74

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

bull PatchDock＜FireDock＜FiberDockと性能向上

ndash まぁ割と良くなっているbull First acceptable (wins)6 ＜ 8 ＜ 14

bull Acceptables (wins) 4 ＜ 7 ＜ 11

ndash 主鎖リファインメントがnear-native decoyのランキングを改善できるということを示しているbull 構造上の衝突をなくせるようなときに効果を発揮（低いエネルギー値と良い順位が得られるようになる）

75

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

76

実験3 1T6G

bull 1位の結果はCAPRI基準でmedium accuracy

ndash 2位はhighly accurate (IRMSD 092Aring RMSD 304Aring）(表には書いてない)

bull 結合の際に動くループを特定した

ndash 矢印部分のループが開いている

ndash 他の部位はほとんど動いていない

Figure 8 1T6G

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

77

実験3 1BTH

bull 1BTHの結果について(FiberDock)

ndash 403位 RMSD 1480Aring IRMSD 355Aring を釣り上げた

ndash RMSD 798Aring IRMSD 197Aringに改善しエネルギー値1位

ndash FireDockでは悪化していた（RMSD 1890Aring IRMSD 464Aring）

bull FiberDockはRの主鎖構造をほとんど変えなかったが微妙には動いていた（RMSD 015Aring）

ndash この微動が衝突を解決している

ndash 相互作用部位にdecoyが集中するのを可能にしてるのかも

78

Figure 9 1BTH

Refinement by FireDock Refinement by FiberDock

緑色bound(R)

灰色bound(L)

青色PatchDock

橙色FireDock

赤色FiberDock

実験3 1BTH

Discussion and Conclusions

79

bull ドッキング予測は2つのステージに分かれる

ndash剛体ドッキングステージ

bull near-nativeを出せても衝突があったりする

bull decoyのランキングで上位にこない

ndash フレキシブルリファインメントステージ

bull 衝突を解決してリランキング

bull とても重要なステージ

80

タンパク質ドッキング

bull FiberDockを提案したndash フレキシブルリファインメントのための手法

ndash 側鎖と主鎖の両方を対象

ndash vdW力に基づいた基準振動解析によるモデリング

ndash RMSDとエネルギー値（ランキング）両方を改善

ndash エネルギーファネルの形状も改善

bull 主鎖のフレキシビリティの重要性ndash 立体構造がなくモデリングされた場合においても重要

ndash 主鎖リファインメントでモデルの丌正確性に対処できるかもしれない

ndash 抗原抗体複合体予測にもいけるかもbull 今回は1例のみ(1GGI)

bull CDR Loopがあると難しいがうまくいった

bull 抗原抗体複合体におけるFiberDockの性能評価を計画中81

まとめ

bull 基準振動モード選択基準の改良

ndash vdWだけでなく他にも取り入れるbull attrVdW

bull クーロン力

bull 水素結合

bull 主鎖のリファインメントをRとLで同時に行うようにする

ndash RとLのモードの中から関連しているモードを選択して使う

82

Future work

bull リファインメント前の初期構造生成がうまくいかない場合の対応

ndash 剛体ドッキング前にフレキシビリティの評価をしたい

ndash Hinge bending motion（蝶番型モーション）

bull Hinge bending motionはnear-native decoyを生成するのを妨げる大きな動きの1つ

bull Hinge plot法によって最小周波数モード2つで解析できる

bull FrexDockという手法とFiberDockを組み合わせてもいけるかも

83

Future work

[52] Emekli U Schneidman-Duhovny D Wolfson HJ Nussinov R Haliloglu T HingeProt

automated prediction of hinges in protein structures Proteins 2008 70 1219ndash1227

[53] Schneidman-Duhovny D Nussinov R Wolfson HJ Automatic prediction of protein

interactions with large scale motion Proteins2007 69 764ndash773

bull 主鎖のフレキシビリティが予測できる場合

ndash アンサンブル(cross)ドッキングとリファインメントの組み合わせbull Conformational selectionとinfuced-fitの両方をモデル化

ndash near-native decoyの評価がより難しくなるbull より正確なエネルギー関数が必要

bull 最小エネルギーの周辺でのエネルギーファネルを探索するべき

84

Future work

[14] Chaudhury S Gray JJ Conformer selection and induced fit in flexible backbone

proteinndashprotein docking using computational and NMR ensembles J Mol

Biol 2008 381 1068ndash1087

Generating many decoys

Selecting near-native decoys by cluster analysis (IFP)

Refinement

near-native

decoy

内古閑伸之広川貴次秋山泰相互作用プロファイルによるタンパク質複合体予測のポストドッキング解析第38回構造活性相関シンポジウム 2010

1 2 1 2 1 2 1 2

22 2 2 2

1 1 2 2 1 1 2 2 1 3 2

1 1 1 1 2 2 1

1 1

2 2 2 2 1 3 2

2 2

11

2 2

1 1 1 1 1

2 2 2 2 2

d0

d

d0

d

0

0

L x x x x K x x U x x

m x m x k x k x x k x

L Lm x k x k x x

t x x

L Lm x k x x k x

t x x

xm

m x

11 2 2

2 2 3 2

0

0

xk k k

k k k x

参考 2自由度系

bull 2自由度バネ質点系の運動方程式

1x

2x

2k

m

1k

m

3k

M x K x32

bull 多自由度系の運動方程式

ndash質量行列MRnn 剛性行列 KRnn

変位ベクトル xRn を用いて

ndash以下の変形を利用

ndash定数係数ODEの解を代入

0 Mx Kx

参考 多自由度系

2

0 0

tt e

x v

x Kx K v

固有値－λ2 固有ベクトルv

固有値問題

j としたときのωを固有角周波数という

1 1 12 2 2　

x M x K M KM

0 x Kx

33

bull Repulsive van-der-Waals力(repVdW)との相関が大きい基準振動モードを用いる

ndash 完全なvdWよりrepVdWの方が結果が良かった

ndash 衝突を解決する方向の主鎖運動を表現するモードを選べる

bull vdW力（6-12 L-Jポテンシャルを微分）（論文の方はBのところが誤植疑惑）

ndash 原子

ndash 原子 と原子 の距離

ndash 原子 と原子 の半径の和（平衡原子間距離）34

Correlation measurement

が小さくなって値が発散するのを防ぐために で打ち切る

bull vdW力の元のL-Jポテンシャル

35

Correlation measurement

[35] Gray JJ Moughon S Schueler-Furman O Kuhlman B Rohl CA Baker D Protein-protein docking with simultaneous

optimization of rigid-body displacement and side-chain conformations J Mol Biol 2003 331 281ndash299

bull 微分

bull 各Cα原子にrepVdW力のベクトルの和を割り当てる

36

Correlation Measurement

bull 力 と基準振動モード の相関

ndash レセプターのCα原子数

ndash

ndash

ndash 各Cα原子の変位ベクトルの集合

ndash i番目の基準振動モードの周波数

ndash 力とモードのベクトルの方向が一致rarr相関が強い

ndash 低周波モードを重要視 37

Correlation Measurement

bull 主鎖リファインメントステップでの最小化

ndash 16の自由度による

bull 相関が高かった10個の基準振動モード

bull 6の剛体自由度（6つの周波数0モードとして表される）

ndash attrVdWエネルギーの重み（ ）

ndash スケーリング係数（ ）

ndash 基準振動モードの数

ndash モード i の振幅38

Minimization According to Normal Modes

bull 最適な振幅値の決定

ndash BFGS準ニュートン法を用いた

ndashエネルギー勾配

ndash

ndash vdW力の計算ではattrVdWに係数Kをかけている

ndash構造最小化ステップの最後に最適化された振幅による基準振動をタンパク質に適用 39

Minimization According to Normal Modes

bull 純粋な方法

ndash基準振動モードの変位ベクトルを加える

ndash よく構造が歪む

ndash結合長と結合角は維持したい即ち主鎖二面角(φψ)の変化のみを許容して適用したい

bull CCDアルゴリズムを適用

ndash逆運動学に基づくロボティクスのアルゴリズム

40

Applying a Normal Mode on a Protein

[41] Dunbrack RLJrCanutescu AA Cyclic coordinate descent a robotics

algorithm for protein loop closure Protein Sci 2003 12963ndash972

bull CCDアルゴリズム

ndash Cα原子に変位ベクトルを加算rarr

ndash最小変位原子Cαjから両方向に主鎖二面角を決定

bull

bull 二面角 の式

ndash 着目しているCαから3つ以内にいるCα

ndash それぞれ変位ベクトルを加算したCα

41

Applying a Normal Mode on a Protein

二面角だけを動かして基準振動による変化位置にできるだけ近くなるようにする

bull 主鎖リファインメントの最後

ndash現在得られている構造のスコアを計算

bull スコアが良ければ構造を更新して戻る

bull vdWエネルギーが閾値以下か結果が5回更新されなかったら終了

42

The Scoring Function of the Backbone

Refinement Stage

bull near-native構造を特定するためのエネルギー計算

bull FireDockのエネルギー計算と同一

ndash 脱溶媒和自由エネルギー（Atomic Contact Energy）

ndash vdW相互作用

ndash 静電的相互作用

ndash 水素結合ジスルフィド結合

ndash π-πスタッキングなど

bull 以下のdeformation energryを加えた

43

Ranking According to an Approximation of

the Energy Function

RMSD

bull RMSDRoot Mean Square Deviation

ndash 2つの構造間の対応する原子の距離の二乗平均根(RMS)

44httpis-educationnaistjpDataSyllabus2007TeachingMaterialinfo-0048_1192617014pdf より引用

bull 本研究では3つのRMSDの値を用いた

ndash LRMSD(Ligand RMSD) (CAPRI規準)

decoyのRとnative複合体構造のRをフィットさせたときのdecoyのLとnativeのLとのCα原子に対するRMSD

ndash IRMSD(Interface RMSD) (CAPRI規準)

decoyとnativeの相互作用面をフィットさせたときの相互作用面にいるCα同士のRMSDnative複合体において10Aring以内に他方のタンパク質の原子を含む残基

ndash Rec-IRMSDRのdecoyとbound構造の相互作用面をフィットさせたときのRの相互作用面にいるCα同士のRMSD

45

RMSD calculations

(superimpose)

46

CAPRI規準

RANK LRMSD[Aring] IRMSD[Aring]

High ≦10 ≦10

Medium 10＜x≦50 10＜x≦20

Acceptable 50＜x≦100 20＜x≦40

Incorrect 100＜x 40＜x

Criteria for Ranking the CAPRI Predictions

[42] Mendez RLeplae RDe Maria LWodak SJ Assessment of blind predictions of protein-

protein interactions current status of docking methods Proteins 2003 52 51ndash67

or

47

Test Cases Table I

NoComplex

ID

Unbound

R

Unbound

LComplex description

Rec-

IRMSD

Motion

type

1 1A0O 1CHN 1FWP CheY-binding domain of CheA in complex with CheY 212 Closing

2 1ACB 2CGA 1EGL Bovine alpha-chymotrypsin-Eglin C complex 258 Other

3 1AY7 1RGH 1A19 Ribonuclease Sa complex with Barstar 059 Opening

4 1BTH 2HNT 6PTI Thrombin complexed with bovine pancreatic trypsin inhibitor 131 Other

5 1CGI 2CGA 1HPT Bovine chymotrypsinogen A and pancreatic secretory trypsin inhibitor 226 Other

6 1DFJ 2BNH 7RSA Ribonuclease inhibitor complexed with ribonuclease A 118 Opening

7 1E6E 1E1N 1CJE Adrenodoxin reductase-adrenodoxin complex 062 Other

8 1FIN 1HCL 1VIN CyclinA-CDK2 complex 608 Opening

9 1GGI 1GGC mdash HIV-1 neutralizing antibody in complex with its V3 loop peptide antigen 167 Opening

10 1GOT 1TAG 1TBG Heterotrimeric G protein 372 Opening

11 1IBR 1F59 1F59 Complex of Ran with Importin beta 262 Opening

12 1OAZ 1OAQ mdash Immunoglobulin E complexed with a Thioredoxin 1 107 Other

13 1PXV 1X9Y 1NYC StaphostatinndashStaphopain complex 348 Other

14 1T6G 1UKR 1T6E Complex of endo-14-beta-xylanase I and xylanase inhibitor 087 Opening

15 1TGS 2PTN 1HPT Complex of trypsinogen and pancreatic secretory trypsin inhibitor 154 Closing

16 1WQ1 6Q21 6Q21 Ras-RasGAP complex 093 Other

17 1ZHI 1M4Z 1Z1A Complex of Orc1 and Sir1 interacting domains 074 Closing

18 2BUO 1A43 mdash HIV-1 capsid C-terminal domain with an inhibitor of particle assembly 415 Opening

19 2KAI 2PKA 6PTI Complex of porcine kallikrein A and the bovine pancreatic trypsin inhibitor 072 Other

20 3HHR 1HGU mdash Complex of a human growth hormone and extracellular domain of its receptor 262 Opening

bull 表の意味

ndash Rec-IRMSDRのboundとunbound間での相互作用面にいるCαのRMSD

ndash Motion type

bull Opening (9例)

unboundのRが結合部位を妨げているもの

bull Closing (3例)

結合すると相互作用領域を増やすように動くもの

bull Other (8例)

相互作用領域の一部がOpeningで一部がClosing

ndash unbound Lがあるものはunbound-unbound

48

Test Cases

Results

49

bull FireDockと比較

ndash FiberDockとの違いはNMAによる主鎖改良部分

bull 3つの実験

1 結合位置に置いたunbound構造をリファインメント

2 500個のランダム生成されたnear-native

リガンド構造に対してrefine

3 PatchDockで生成された結果のリランキング

50

実験方法

51

実験1 unbound構造のリファインメント

Table II Refinement of the Unbound Receptor and Unbound Ligand in Their Native Binding Orientation

Complex IDFireDock (rigid backbone) FiberDock (flexible backbone)

IRMSD recIRMSD Energy IRMSD recIRMSD Energy1 1A0O 244 212 minus1481 244 212 minus1481

2 1ACB 258 258 minus4623 257 254 minus3866

3 1AY7 130 059 minus4053 130 059 minus4053

4 1BTH 116 131 minus4215 116 131 minus4215

5 1CGI 208 226 minus5261 208 226 minus5261

6 1DFJ 141 118 minus3654 112 111 minus3002

7 1E6E 121 062 minus5524 121 062 minus5524

8 1FIN 517 608 81384 606 616 030

9 1GGI 268 167 11189 195 126 minus5179

10 1GOT 302 372 10725 468 378 minus554

11 1IBR 278 262 33593 263 256 minus1732

12 1OAZ 100 107 435 100 107 435

13 1PXV 354 348 1155 342 331 minus3418

14 1T6G 099 087 minus1039 088 066 minus4116

15 1TGS 157 154 minus4328 157 154 minus4328

16 1WQ1 150 093 250 150 093 250

17 1ZHI 124 074 440 124 074 440

18 2BUO 392 415 minus1105 405 430 minus3271

19 2KAI 074 072 minus6077 074 072 minus6077

20 3HHR 246 262 62207 198 256 minus99

これら4つのケースはLigandにunbound構造がなかったもの代わりにbound構造を用いている

bull エネルギー値

ndash多くの例でFiberDockの方が低エネルギー構造

ndash 8 9 10 11 20はFireDockだと全然だめ

bull Motion type Opening

bull リガンドと結合するときにレセプターの結合部位が開かれる

bull FiberDockが開口運動をうまくモデル化できている

bull RMSD値

ndash 7例でRMSD値改善

bull 9 14はrecIRMSDが25改善

ndash 8 10 18はRMSD値が悪化

ndash残りの10例は変化なし52

実験1 エネルギー値とRMSD値

bull PDB ID 1GGI(9)ndash HIV-1 neutralizing antibody in complex

with its V3 loop peptide antigen

ndash レセプター

bull 赤色FiberDock

bull 緑色bound

bull 青色unbound

ndash リガンド

bull 灰色bound

ndash結合するところのリファインメントがうまくいっている（矢印部分）

53

実験1 1GGI

Figure 2

54

実験1 1GGI

bull 1GGIのNormal Mode

bull 低周波と高周波が混在

ndash 番目の基準振動(小さいほど低周波振動)

ndash 16番目の基準振動の振幅が最も大きい(ｰ792)

55

実験1 1GGI

Flexible loop領域 220-305番残基Lowest freq

Higher freq

Figure 3

bull 低周波数モードが全体の振動を高周波数モードはループ構造などの局所的な振動を表している

ndash 29番残基の周辺のピークはunboundの欠損領域のせい

56

実験1 1GGI

bull CAPRI 3rd Assessment Meeting

ndash ドッキングの課題はdecoyのランク付けとfalse-positiveをふるい落とすこと

ndash最終的なランキングはエネルギー値による

ndashせっかく低いRMSD値を持っていてもエネルギー値が高かったら抽出できない

rarrリファインメントによってエネルギー値が改善されることは素晴らしい

57

実験1 1GGI

[49] Janin JWodak S The third CAPRI assessment meeting Toronto Canada

April 20ndash21 2007 Structure 2007 15 755ndash759

bull nativeの結合サイトにLを置いてリファインメント

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndash 500構造をつくってリファインメント

ndash good solution

エネルギー値が負でIRMSDが4Aring以下

58

実験2

(Local Docking)

59

実験2 FireDockとの比較

17例で精度向上（ ）8例は40以上の向上1FIN（一番左）は1個も見つからず（recIRMSD=608Aring）

Figure 4

bull リファインメントが正しかった例

ndash 重要な主鎖矢印

ndash 衝突がうまく回避できている

60

実験2 FireDockとの比較

18 2BUO

11 1IBR

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5

61

実験2 1IBR

bull 1IBRでの基準振動

62Figure 6

実験2 1IBR

bull 低周波数モードは全体高周波数モードはループ構造の振動を表している(D)

bull 4つの大きな距離のピーク(ABCD)について

ndash最大のピークC(残基番号288~316)は相互作用面と反対側なので重要ではない

ndash最も重要なピークはDでありFiberDockの主鎖リファインメント( )によって実現した

63

実験2 1IBR

bull R(unbound)とL(bound)は衝突

ndash bound構造は開いている

bull FiberDockでうまく開いた

bull ついでにLのヘリックスも移動した

rarr主鎖のリファインメントがないと低エネルギー構造にならない

64

実験2 2BUO(Lはbound)

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5(a) 2BUO

bull Local Docking

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndashエネルギーtop10構造の中の最も良いIRMSDを比較

bull ΔIRMSD gt 02Aring 良くなった

bull -02Aring lt ΔIRMSD lt 02Aring 変わらず

bull ΔIRMSD lt -02Aring 悪くなった

65

実験2 RosettaDockとの比較

ΔIRMSD = IRMSDFiberDock - IRMSDRosettaDock

66

Complex IDBest IRMSD in top 10

FiberDock RosettaDock30 ΔIRMSD

1 1A0O 180 311 -131

2 1ACB 221 249 -028

3 1AY7dagger 089 072 017

4 1BTH 124 124 000

5 1CGI 200 204 -004

6 1DFJdagger 111 580 -469

7 1E6E 063 171 -108

8 1FINdagger 590 593 -003

9 1GGIdagger 170 258 -188

10 1GOTdagger 259 389 -130

11 1IBRdagger 198 901 -703

12 1OAZ 262 155 107

13 1PXV 323 334 -011

14 1T6Gdagger 077 234 -157

15 1TGS 138 131 007

16 1WQ1 141 506 -365

17 1ZHI 112 090 022

18 2BUOdagger 362 424 -062

19 2KAI 075 067 008

20 3HHRdagger 189 430 -241

Table III Local Docking Results of FiberDock and RosettaDock

daggerReceptorの結合部位が閉じているもの(Opening) ΔIRMSDlt-02Aring

実験2 RosettaDockとの比較

bull 11例でIRMSDが向上(ΔIRMSDlt-02Aring)

ndash Motion type Openingが多数

ndash 2例は悪化7例は変わらず(ΔIRMSDplusmn02Aring以内)

ndash FiberDockはOpening motionのモデル化がウマい

bull 最近のRosettaDockについて

ndash Wangら[22]が主鎖のフレキシビリティを導入bull MCのステップの最中に主鎖振動のランダマイズ

bull 主鎖柔軟性を完全に表現することを可能にした

ndash FiberDockの人たちの主張bull WangらのRosettaDockは自由度が高いために計算が大変

ndash fold-tree[22]によってあらかじめフレキシブルな領域を定義して実時間内におさえる

bull FiberDockは事前知識いらずでしかも速いndash 当時の最新ver(RosettaDock30)に含まれていないため性能比較していない

67

実験2 RosettaDockとの比較

bull ファネル状エネルギー地形(energy funnels)

ndash near-native構造の評価に有用

bull 500構造のRMSD-Energy plots(Figure 7)

ndash R(unbound)ampL(bound)

ndash 横軸(IRMSD)

ndash 縦軸(Energy score)

bull RosettaとFireFiberのスケールは違う

68

実験2 エネルギー地形

Position

En

erg

y

[51] Schueler-Furman O Wang C Bradley P Misura K

Baker D Progress in modeling of protein structures

and interactions Science 2005 310 638ndash642

69

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1C

GI

1IB

R

70

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1T

6G

2B

UO

bull FireDock vs FiberDock

ndash FiberDockの方がファネルの形が良い

ndash 主鎖リファインメントの効果

bull RosettaDock vs FireDock

ndash FireDockの方が見た目的に良い形bull 似たような方法なのになぜ（両方とも側鎖のリファインメント）

ndash ファネルの形の違いに対する2つの解釈bull RosettaDockが衝突に敏感過ぎるかも

bull 側鎖最適化手法の違いndash FireDock 整数計画法によるロータマー選択

ndash RosettaDock ヒューリスティックMCによる側鎖のrepacking

bull ファネル形状の違いを本当に理解するためにはもっと研究が必要（本研究の範囲外とする）

71

実験2 エネルギー地形

bull (rigid)ドッキング結果のリファインメントとリランキング

ndash各例に対し相互作用残基(lt6Aring)を不える

ndashその結合部位の情報をもとにPatchDockを実行

bull decoyを500個使うが完全なブラインドでのドッキングではnear-native構造が得られない可能性がある

bull リファインメントとリランキング性能評価のために（near-native decoyを作るために）結合部位情報を用いた

bull PatchDockは形状相補性スコアに基づく

ndash PatchDock FireDock FiberDockを比較

bull PatchDockでnear-native decoyを500個生成

bull FireDockとFiberDockでリファインメントリランキング

bull R(unbound) L(bound)を使用 72

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

73

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

ID

PatchDock FireDock FiberDock

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First Acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

1A0O 1 (766 379) 3dagger 7 (634 230) 29 (920 315) 3dagger 16 (525 333) 108 (519 326) 1

1ACB 3 (617 312) 2 3 (824 431) 259 (867 437) 1 2 (684 401) 42 (612 356) 4dagger

1AY7 14 (978 527) 3 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger

1BTH 1 (1210 365) 1 2 (1011 328) 72 (1147 363) 2 1 (798 197) 403 (1480 355) 5dagger

1CGI 2 (382 231) 1 1 (282 225) 2 (382 231) 10dagger 1 (542 272) 279 (750 297) 9

1DFJ 1 (684 276) 4 1 (555 203) 2 (478 233) 6dagger 1 (310 153) 5 (428 213) 6dagger

1E6E None 0 474 (601 332) 134 (1020 425) 0 2 (838 344) 327 (2064 746) 2dagger

1FIN None 0 None None 0 None None 0

1GGI 3 (606 324) 6dagger 25 (683 337) 3 (606 324) 0 1 (1239 377) 281 (1123 329) 2

1GOT None 0 None None 0 None None 0

1IBR 32 (699 278) 0 2 (501 250) 208 (638 285) 1 2 (667 261) 32 (699 278) 3dagger

1OAZ 58 (1847 384) 0 9 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger 16 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger

1PXV 51 (854 403) 0 17 (694 349) 54 (578 339) 1 1 (886 451) 63 (986 457) 2dagger

1T6G 4 (810 175) 1 1 (683 133) 129 (1478 308) 10 1 (961 180) 70 (1351 233) 11dagger

1TGS 15 (269 154) 1 1 (194 143) 15 (269 154) 10 1 (194 143) 15 (269 154) 11dagger

1WQ1 6 (224 142) 1dagger 20 (564 235) 82 (540 217) 1dagger 29 (892 444) 445 (718 295) 0

1ZHI 134 (1344 281) 0 10 (752 273) 311 (843 303) 2 4 (718 348) 311 (843 303) 3dagger

2BUO 1 (938 539) 9dagger 3 (505 391) 32 (487 398) 3 12 (63 461) 203 (83 471)) 2

2KAI 17 (1246 323) 1 1 (194 084) 257 (111 077) 3dagger 1 (218 094) 257 (111 077) 2

3HHR 214 (1161 327) 0 497 (919 551) 420 (917 459) 0 214 (1359 395) 261 (1538 377) 0

wins 6 4 8 7 14 11

Table IV

bull Table IVの見かた

ndash First acceptable

RMSD＜100Aring or IRMSD＜40Aring となった(acceptable)

decoyの中で一番良い順位のものの順位bull FireFiberDockのPatchDockはFirst acceptable decoyが

PatchDock(リファインメント前)では何位だったか

ndash Acceptables

上位20個の中に含まれていたacceptable decoyの個数

ndash 3手法の中でFirst acceptableの順位が一番良かった

ndash dagger 3手法の中でAcceptablesの個数が一番多かった

ndash wins行 と dagger の集計

74

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

bull PatchDock＜FireDock＜FiberDockと性能向上

ndash まぁ割と良くなっているbull First acceptable (wins)6 ＜ 8 ＜ 14

bull Acceptables (wins) 4 ＜ 7 ＜ 11

ndash 主鎖リファインメントがnear-native decoyのランキングを改善できるということを示しているbull 構造上の衝突をなくせるようなときに効果を発揮（低いエネルギー値と良い順位が得られるようになる）

75

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

76

実験3 1T6G

bull 1位の結果はCAPRI基準でmedium accuracy

ndash 2位はhighly accurate (IRMSD 092Aring RMSD 304Aring）(表には書いてない)

bull 結合の際に動くループを特定した

ndash 矢印部分のループが開いている

ndash 他の部位はほとんど動いていない

Figure 8 1T6G

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

77

実験3 1BTH

bull 1BTHの結果について(FiberDock)

ndash 403位 RMSD 1480Aring IRMSD 355Aring を釣り上げた

ndash RMSD 798Aring IRMSD 197Aringに改善しエネルギー値1位

ndash FireDockでは悪化していた（RMSD 1890Aring IRMSD 464Aring）

bull FiberDockはRの主鎖構造をほとんど変えなかったが微妙には動いていた（RMSD 015Aring）

ndash この微動が衝突を解決している

ndash 相互作用部位にdecoyが集中するのを可能にしてるのかも

78

Figure 9 1BTH

Refinement by FireDock Refinement by FiberDock

緑色bound(R)

灰色bound(L)

青色PatchDock

橙色FireDock

赤色FiberDock

実験3 1BTH

Discussion and Conclusions

79

bull ドッキング予測は2つのステージに分かれる

ndash剛体ドッキングステージ

bull near-nativeを出せても衝突があったりする

bull decoyのランキングで上位にこない

ndash フレキシブルリファインメントステージ

bull 衝突を解決してリランキング

bull とても重要なステージ

80

タンパク質ドッキング

bull FiberDockを提案したndash フレキシブルリファインメントのための手法

ndash 側鎖と主鎖の両方を対象

ndash vdW力に基づいた基準振動解析によるモデリング

ndash RMSDとエネルギー値（ランキング）両方を改善

ndash エネルギーファネルの形状も改善

bull 主鎖のフレキシビリティの重要性ndash 立体構造がなくモデリングされた場合においても重要

ndash 主鎖リファインメントでモデルの丌正確性に対処できるかもしれない

ndash 抗原抗体複合体予測にもいけるかもbull 今回は1例のみ(1GGI)

bull CDR Loopがあると難しいがうまくいった

bull 抗原抗体複合体におけるFiberDockの性能評価を計画中81

まとめ

bull 基準振動モード選択基準の改良

ndash vdWだけでなく他にも取り入れるbull attrVdW

bull クーロン力

bull 水素結合

bull 主鎖のリファインメントをRとLで同時に行うようにする

ndash RとLのモードの中から関連しているモードを選択して使う

82

Future work

bull リファインメント前の初期構造生成がうまくいかない場合の対応

ndash 剛体ドッキング前にフレキシビリティの評価をしたい

ndash Hinge bending motion（蝶番型モーション）

bull Hinge bending motionはnear-native decoyを生成するのを妨げる大きな動きの1つ

bull Hinge plot法によって最小周波数モード2つで解析できる

bull FrexDockという手法とFiberDockを組み合わせてもいけるかも

83

Future work

[52] Emekli U Schneidman-Duhovny D Wolfson HJ Nussinov R Haliloglu T HingeProt

automated prediction of hinges in protein structures Proteins 2008 70 1219ndash1227

[53] Schneidman-Duhovny D Nussinov R Wolfson HJ Automatic prediction of protein

interactions with large scale motion Proteins2007 69 764ndash773

bull 主鎖のフレキシビリティが予測できる場合

ndash アンサンブル(cross)ドッキングとリファインメントの組み合わせbull Conformational selectionとinfuced-fitの両方をモデル化

ndash near-native decoyの評価がより難しくなるbull より正確なエネルギー関数が必要

bull 最小エネルギーの周辺でのエネルギーファネルを探索するべき

84

Future work

[14] Chaudhury S Gray JJ Conformer selection and induced fit in flexible backbone

proteinndashprotein docking using computational and NMR ensembles J Mol

Biol 2008 381 1068ndash1087

Generating many decoys

Selecting near-native decoys by cluster analysis (IFP)

Refinement

near-native

decoy

内古閑伸之広川貴次秋山泰相互作用プロファイルによるタンパク質複合体予測のポストドッキング解析第38回構造活性相関シンポジウム 2010

bull 多自由度系の運動方程式

ndash質量行列MRnn 剛性行列 KRnn

変位ベクトル xRn を用いて

ndash以下の変形を利用

ndash定数係数ODEの解を代入

0 Mx Kx

参考 多自由度系

2

0 0

tt e

x v

x Kx K v

固有値－λ2 固有ベクトルv

固有値問題

j としたときのωを固有角周波数という

1 1 12 2 2　

x M x K M KM

0 x Kx

33

bull Repulsive van-der-Waals力(repVdW)との相関が大きい基準振動モードを用いる

ndash 完全なvdWよりrepVdWの方が結果が良かった

ndash 衝突を解決する方向の主鎖運動を表現するモードを選べる

bull vdW力（6-12 L-Jポテンシャルを微分）（論文の方はBのところが誤植疑惑）

ndash 原子

ndash 原子 と原子 の距離

ndash 原子 と原子 の半径の和（平衡原子間距離）34

Correlation measurement

が小さくなって値が発散するのを防ぐために で打ち切る

bull vdW力の元のL-Jポテンシャル

35

Correlation measurement

[35] Gray JJ Moughon S Schueler-Furman O Kuhlman B Rohl CA Baker D Protein-protein docking with simultaneous

optimization of rigid-body displacement and side-chain conformations J Mol Biol 2003 331 281ndash299

bull 微分

bull 各Cα原子にrepVdW力のベクトルの和を割り当てる

36

Correlation Measurement

bull 力 と基準振動モード の相関

ndash レセプターのCα原子数

ndash

ndash

ndash 各Cα原子の変位ベクトルの集合

ndash i番目の基準振動モードの周波数

ndash 力とモードのベクトルの方向が一致rarr相関が強い

ndash 低周波モードを重要視 37

Correlation Measurement

bull 主鎖リファインメントステップでの最小化

ndash 16の自由度による

bull 相関が高かった10個の基準振動モード

bull 6の剛体自由度（6つの周波数0モードとして表される）

ndash attrVdWエネルギーの重み（ ）

ndash スケーリング係数（ ）

ndash 基準振動モードの数

ndash モード i の振幅38

Minimization According to Normal Modes

bull 最適な振幅値の決定

ndash BFGS準ニュートン法を用いた

ndashエネルギー勾配

ndash

ndash vdW力の計算ではattrVdWに係数Kをかけている

ndash構造最小化ステップの最後に最適化された振幅による基準振動をタンパク質に適用 39

Minimization According to Normal Modes

bull 純粋な方法

ndash基準振動モードの変位ベクトルを加える

ndash よく構造が歪む

ndash結合長と結合角は維持したい即ち主鎖二面角(φψ)の変化のみを許容して適用したい

bull CCDアルゴリズムを適用

ndash逆運動学に基づくロボティクスのアルゴリズム

40

Applying a Normal Mode on a Protein

[41] Dunbrack RLJrCanutescu AA Cyclic coordinate descent a robotics

algorithm for protein loop closure Protein Sci 2003 12963ndash972

bull CCDアルゴリズム

ndash Cα原子に変位ベクトルを加算rarr

ndash最小変位原子Cαjから両方向に主鎖二面角を決定

bull

bull 二面角 の式

ndash 着目しているCαから3つ以内にいるCα

ndash それぞれ変位ベクトルを加算したCα

41

Applying a Normal Mode on a Protein

二面角だけを動かして基準振動による変化位置にできるだけ近くなるようにする

bull 主鎖リファインメントの最後

ndash現在得られている構造のスコアを計算

bull スコアが良ければ構造を更新して戻る

bull vdWエネルギーが閾値以下か結果が5回更新されなかったら終了

42

The Scoring Function of the Backbone

Refinement Stage

bull near-native構造を特定するためのエネルギー計算

bull FireDockのエネルギー計算と同一

ndash 脱溶媒和自由エネルギー（Atomic Contact Energy）

ndash vdW相互作用

ndash 静電的相互作用

ndash 水素結合ジスルフィド結合

ndash π-πスタッキングなど

bull 以下のdeformation energryを加えた

43

Ranking According to an Approximation of

the Energy Function

RMSD

bull RMSDRoot Mean Square Deviation

ndash 2つの構造間の対応する原子の距離の二乗平均根(RMS)

44httpis-educationnaistjpDataSyllabus2007TeachingMaterialinfo-0048_1192617014pdf より引用

bull 本研究では3つのRMSDの値を用いた

ndash LRMSD(Ligand RMSD) (CAPRI規準)

decoyのRとnative複合体構造のRをフィットさせたときのdecoyのLとnativeのLとのCα原子に対するRMSD

ndash IRMSD(Interface RMSD) (CAPRI規準)

decoyとnativeの相互作用面をフィットさせたときの相互作用面にいるCα同士のRMSDnative複合体において10Aring以内に他方のタンパク質の原子を含む残基

ndash Rec-IRMSDRのdecoyとbound構造の相互作用面をフィットさせたときのRの相互作用面にいるCα同士のRMSD

45

RMSD calculations

(superimpose)

46

CAPRI規準

RANK LRMSD[Aring] IRMSD[Aring]

High ≦10 ≦10

Medium 10＜x≦50 10＜x≦20

Acceptable 50＜x≦100 20＜x≦40

Incorrect 100＜x 40＜x

Criteria for Ranking the CAPRI Predictions

[42] Mendez RLeplae RDe Maria LWodak SJ Assessment of blind predictions of protein-

protein interactions current status of docking methods Proteins 2003 52 51ndash67

or

47

Test Cases Table I

NoComplex

ID

Unbound

R

Unbound

LComplex description

Rec-

IRMSD

Motion

type

1 1A0O 1CHN 1FWP CheY-binding domain of CheA in complex with CheY 212 Closing

2 1ACB 2CGA 1EGL Bovine alpha-chymotrypsin-Eglin C complex 258 Other

3 1AY7 1RGH 1A19 Ribonuclease Sa complex with Barstar 059 Opening

4 1BTH 2HNT 6PTI Thrombin complexed with bovine pancreatic trypsin inhibitor 131 Other

5 1CGI 2CGA 1HPT Bovine chymotrypsinogen A and pancreatic secretory trypsin inhibitor 226 Other

6 1DFJ 2BNH 7RSA Ribonuclease inhibitor complexed with ribonuclease A 118 Opening

7 1E6E 1E1N 1CJE Adrenodoxin reductase-adrenodoxin complex 062 Other

8 1FIN 1HCL 1VIN CyclinA-CDK2 complex 608 Opening

9 1GGI 1GGC mdash HIV-1 neutralizing antibody in complex with its V3 loop peptide antigen 167 Opening

10 1GOT 1TAG 1TBG Heterotrimeric G protein 372 Opening

11 1IBR 1F59 1F59 Complex of Ran with Importin beta 262 Opening

12 1OAZ 1OAQ mdash Immunoglobulin E complexed with a Thioredoxin 1 107 Other

13 1PXV 1X9Y 1NYC StaphostatinndashStaphopain complex 348 Other

14 1T6G 1UKR 1T6E Complex of endo-14-beta-xylanase I and xylanase inhibitor 087 Opening

15 1TGS 2PTN 1HPT Complex of trypsinogen and pancreatic secretory trypsin inhibitor 154 Closing

16 1WQ1 6Q21 6Q21 Ras-RasGAP complex 093 Other

17 1ZHI 1M4Z 1Z1A Complex of Orc1 and Sir1 interacting domains 074 Closing

18 2BUO 1A43 mdash HIV-1 capsid C-terminal domain with an inhibitor of particle assembly 415 Opening

19 2KAI 2PKA 6PTI Complex of porcine kallikrein A and the bovine pancreatic trypsin inhibitor 072 Other

20 3HHR 1HGU mdash Complex of a human growth hormone and extracellular domain of its receptor 262 Opening

bull 表の意味

ndash Rec-IRMSDRのboundとunbound間での相互作用面にいるCαのRMSD

ndash Motion type

bull Opening (9例)

unboundのRが結合部位を妨げているもの

bull Closing (3例)

結合すると相互作用領域を増やすように動くもの

bull Other (8例)

相互作用領域の一部がOpeningで一部がClosing

ndash unbound Lがあるものはunbound-unbound

48

Test Cases

Results

49

bull FireDockと比較

ndash FiberDockとの違いはNMAによる主鎖改良部分

bull 3つの実験

1 結合位置に置いたunbound構造をリファインメント

2 500個のランダム生成されたnear-native

リガンド構造に対してrefine

3 PatchDockで生成された結果のリランキング

50

実験方法

51

実験1 unbound構造のリファインメント

Table II Refinement of the Unbound Receptor and Unbound Ligand in Their Native Binding Orientation

Complex IDFireDock (rigid backbone) FiberDock (flexible backbone)

IRMSD recIRMSD Energy IRMSD recIRMSD Energy1 1A0O 244 212 minus1481 244 212 minus1481

2 1ACB 258 258 minus4623 257 254 minus3866

3 1AY7 130 059 minus4053 130 059 minus4053

4 1BTH 116 131 minus4215 116 131 minus4215

5 1CGI 208 226 minus5261 208 226 minus5261

6 1DFJ 141 118 minus3654 112 111 minus3002

7 1E6E 121 062 minus5524 121 062 minus5524

8 1FIN 517 608 81384 606 616 030

9 1GGI 268 167 11189 195 126 minus5179

10 1GOT 302 372 10725 468 378 minus554

11 1IBR 278 262 33593 263 256 minus1732

12 1OAZ 100 107 435 100 107 435

13 1PXV 354 348 1155 342 331 minus3418

14 1T6G 099 087 minus1039 088 066 minus4116

15 1TGS 157 154 minus4328 157 154 minus4328

16 1WQ1 150 093 250 150 093 250

17 1ZHI 124 074 440 124 074 440

18 2BUO 392 415 minus1105 405 430 minus3271

19 2KAI 074 072 minus6077 074 072 minus6077

20 3HHR 246 262 62207 198 256 minus99

これら4つのケースはLigandにunbound構造がなかったもの代わりにbound構造を用いている

bull エネルギー値

ndash多くの例でFiberDockの方が低エネルギー構造

ndash 8 9 10 11 20はFireDockだと全然だめ

bull Motion type Opening

bull リガンドと結合するときにレセプターの結合部位が開かれる

bull FiberDockが開口運動をうまくモデル化できている

bull RMSD値

ndash 7例でRMSD値改善

bull 9 14はrecIRMSDが25改善

ndash 8 10 18はRMSD値が悪化

ndash残りの10例は変化なし52

実験1 エネルギー値とRMSD値

bull PDB ID 1GGI(9)ndash HIV-1 neutralizing antibody in complex

with its V3 loop peptide antigen

ndash レセプター

bull 赤色FiberDock

bull 緑色bound

bull 青色unbound

ndash リガンド

bull 灰色bound

ndash結合するところのリファインメントがうまくいっている（矢印部分）

53

実験1 1GGI

Figure 2

54

実験1 1GGI

bull 1GGIのNormal Mode

bull 低周波と高周波が混在

ndash 番目の基準振動(小さいほど低周波振動)

ndash 16番目の基準振動の振幅が最も大きい(ｰ792)

55

実験1 1GGI

Flexible loop領域 220-305番残基Lowest freq

Higher freq

Figure 3

bull 低周波数モードが全体の振動を高周波数モードはループ構造などの局所的な振動を表している

ndash 29番残基の周辺のピークはunboundの欠損領域のせい

56

実験1 1GGI

bull CAPRI 3rd Assessment Meeting

ndash ドッキングの課題はdecoyのランク付けとfalse-positiveをふるい落とすこと

ndash最終的なランキングはエネルギー値による

ndashせっかく低いRMSD値を持っていてもエネルギー値が高かったら抽出できない

rarrリファインメントによってエネルギー値が改善されることは素晴らしい

57

実験1 1GGI

[49] Janin JWodak S The third CAPRI assessment meeting Toronto Canada

April 20ndash21 2007 Structure 2007 15 755ndash759

bull nativeの結合サイトにLを置いてリファインメント

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndash 500構造をつくってリファインメント

ndash good solution

エネルギー値が負でIRMSDが4Aring以下

58

実験2

(Local Docking)

59

実験2 FireDockとの比較

17例で精度向上（ ）8例は40以上の向上1FIN（一番左）は1個も見つからず（recIRMSD=608Aring）

Figure 4

bull リファインメントが正しかった例

ndash 重要な主鎖矢印

ndash 衝突がうまく回避できている

60

実験2 FireDockとの比較

18 2BUO

11 1IBR

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5

61

実験2 1IBR

bull 1IBRでの基準振動

62Figure 6

実験2 1IBR

bull 低周波数モードは全体高周波数モードはループ構造の振動を表している(D)

bull 4つの大きな距離のピーク(ABCD)について

ndash最大のピークC(残基番号288~316)は相互作用面と反対側なので重要ではない

ndash最も重要なピークはDでありFiberDockの主鎖リファインメント( )によって実現した

63

実験2 1IBR

bull R(unbound)とL(bound)は衝突

ndash bound構造は開いている

bull FiberDockでうまく開いた

bull ついでにLのヘリックスも移動した

rarr主鎖のリファインメントがないと低エネルギー構造にならない

64

実験2 2BUO(Lはbound)

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5(a) 2BUO

bull Local Docking

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndashエネルギーtop10構造の中の最も良いIRMSDを比較

bull ΔIRMSD gt 02Aring 良くなった

bull -02Aring lt ΔIRMSD lt 02Aring 変わらず

bull ΔIRMSD lt -02Aring 悪くなった

65

実験2 RosettaDockとの比較

ΔIRMSD = IRMSDFiberDock - IRMSDRosettaDock

66

Complex IDBest IRMSD in top 10

FiberDock RosettaDock30 ΔIRMSD

1 1A0O 180 311 -131

2 1ACB 221 249 -028

3 1AY7dagger 089 072 017

4 1BTH 124 124 000

5 1CGI 200 204 -004

6 1DFJdagger 111 580 -469

7 1E6E 063 171 -108

8 1FINdagger 590 593 -003

9 1GGIdagger 170 258 -188

10 1GOTdagger 259 389 -130

11 1IBRdagger 198 901 -703

12 1OAZ 262 155 107

13 1PXV 323 334 -011

14 1T6Gdagger 077 234 -157

15 1TGS 138 131 007

16 1WQ1 141 506 -365

17 1ZHI 112 090 022

18 2BUOdagger 362 424 -062

19 2KAI 075 067 008

20 3HHRdagger 189 430 -241

Table III Local Docking Results of FiberDock and RosettaDock

daggerReceptorの結合部位が閉じているもの(Opening) ΔIRMSDlt-02Aring

実験2 RosettaDockとの比較

bull 11例でIRMSDが向上(ΔIRMSDlt-02Aring)

ndash Motion type Openingが多数

ndash 2例は悪化7例は変わらず(ΔIRMSDplusmn02Aring以内)

ndash FiberDockはOpening motionのモデル化がウマい

bull 最近のRosettaDockについて

ndash Wangら[22]が主鎖のフレキシビリティを導入bull MCのステップの最中に主鎖振動のランダマイズ

bull 主鎖柔軟性を完全に表現することを可能にした

ndash FiberDockの人たちの主張bull WangらのRosettaDockは自由度が高いために計算が大変

ndash fold-tree[22]によってあらかじめフレキシブルな領域を定義して実時間内におさえる

bull FiberDockは事前知識いらずでしかも速いndash 当時の最新ver(RosettaDock30)に含まれていないため性能比較していない

67

実験2 RosettaDockとの比較

bull ファネル状エネルギー地形(energy funnels)

ndash near-native構造の評価に有用

bull 500構造のRMSD-Energy plots(Figure 7)

ndash R(unbound)ampL(bound)

ndash 横軸(IRMSD)

ndash 縦軸(Energy score)

bull RosettaとFireFiberのスケールは違う

68

実験2 エネルギー地形

Position

En

erg

y

[51] Schueler-Furman O Wang C Bradley P Misura K

Baker D Progress in modeling of protein structures

and interactions Science 2005 310 638ndash642

69

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1C

GI

1IB

R

70

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1T

6G

2B

UO

bull FireDock vs FiberDock

ndash FiberDockの方がファネルの形が良い

ndash 主鎖リファインメントの効果

bull RosettaDock vs FireDock

ndash FireDockの方が見た目的に良い形bull 似たような方法なのになぜ（両方とも側鎖のリファインメント）

ndash ファネルの形の違いに対する2つの解釈bull RosettaDockが衝突に敏感過ぎるかも

bull 側鎖最適化手法の違いndash FireDock 整数計画法によるロータマー選択

ndash RosettaDock ヒューリスティックMCによる側鎖のrepacking

bull ファネル形状の違いを本当に理解するためにはもっと研究が必要（本研究の範囲外とする）

71

実験2 エネルギー地形

bull (rigid)ドッキング結果のリファインメントとリランキング

ndash各例に対し相互作用残基(lt6Aring)を不える

ndashその結合部位の情報をもとにPatchDockを実行

bull decoyを500個使うが完全なブラインドでのドッキングではnear-native構造が得られない可能性がある

bull リファインメントとリランキング性能評価のために（near-native decoyを作るために）結合部位情報を用いた

bull PatchDockは形状相補性スコアに基づく

ndash PatchDock FireDock FiberDockを比較

bull PatchDockでnear-native decoyを500個生成

bull FireDockとFiberDockでリファインメントリランキング

bull R(unbound) L(bound)を使用 72

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

73

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

ID

PatchDock FireDock FiberDock

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First Acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

1A0O 1 (766 379) 3dagger 7 (634 230) 29 (920 315) 3dagger 16 (525 333) 108 (519 326) 1

1ACB 3 (617 312) 2 3 (824 431) 259 (867 437) 1 2 (684 401) 42 (612 356) 4dagger

1AY7 14 (978 527) 3 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger

1BTH 1 (1210 365) 1 2 (1011 328) 72 (1147 363) 2 1 (798 197) 403 (1480 355) 5dagger

1CGI 2 (382 231) 1 1 (282 225) 2 (382 231) 10dagger 1 (542 272) 279 (750 297) 9

1DFJ 1 (684 276) 4 1 (555 203) 2 (478 233) 6dagger 1 (310 153) 5 (428 213) 6dagger

1E6E None 0 474 (601 332) 134 (1020 425) 0 2 (838 344) 327 (2064 746) 2dagger

1FIN None 0 None None 0 None None 0

1GGI 3 (606 324) 6dagger 25 (683 337) 3 (606 324) 0 1 (1239 377) 281 (1123 329) 2

1GOT None 0 None None 0 None None 0

1IBR 32 (699 278) 0 2 (501 250) 208 (638 285) 1 2 (667 261) 32 (699 278) 3dagger

1OAZ 58 (1847 384) 0 9 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger 16 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger

1PXV 51 (854 403) 0 17 (694 349) 54 (578 339) 1 1 (886 451) 63 (986 457) 2dagger

1T6G 4 (810 175) 1 1 (683 133) 129 (1478 308) 10 1 (961 180) 70 (1351 233) 11dagger

1TGS 15 (269 154) 1 1 (194 143) 15 (269 154) 10 1 (194 143) 15 (269 154) 11dagger

1WQ1 6 (224 142) 1dagger 20 (564 235) 82 (540 217) 1dagger 29 (892 444) 445 (718 295) 0

1ZHI 134 (1344 281) 0 10 (752 273) 311 (843 303) 2 4 (718 348) 311 (843 303) 3dagger

2BUO 1 (938 539) 9dagger 3 (505 391) 32 (487 398) 3 12 (63 461) 203 (83 471)) 2

2KAI 17 (1246 323) 1 1 (194 084) 257 (111 077) 3dagger 1 (218 094) 257 (111 077) 2

3HHR 214 (1161 327) 0 497 (919 551) 420 (917 459) 0 214 (1359 395) 261 (1538 377) 0

wins 6 4 8 7 14 11

Table IV

bull Table IVの見かた

ndash First acceptable

RMSD＜100Aring or IRMSD＜40Aring となった(acceptable)

decoyの中で一番良い順位のものの順位bull FireFiberDockのPatchDockはFirst acceptable decoyが

PatchDock(リファインメント前)では何位だったか

ndash Acceptables

上位20個の中に含まれていたacceptable decoyの個数

ndash 3手法の中でFirst acceptableの順位が一番良かった

ndash dagger 3手法の中でAcceptablesの個数が一番多かった

ndash wins行 と dagger の集計

74

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

bull PatchDock＜FireDock＜FiberDockと性能向上

ndash まぁ割と良くなっているbull First acceptable (wins)6 ＜ 8 ＜ 14

bull Acceptables (wins) 4 ＜ 7 ＜ 11

ndash 主鎖リファインメントがnear-native decoyのランキングを改善できるということを示しているbull 構造上の衝突をなくせるようなときに効果を発揮（低いエネルギー値と良い順位が得られるようになる）

75

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

76

実験3 1T6G

bull 1位の結果はCAPRI基準でmedium accuracy

ndash 2位はhighly accurate (IRMSD 092Aring RMSD 304Aring）(表には書いてない)

bull 結合の際に動くループを特定した

ndash 矢印部分のループが開いている

ndash 他の部位はほとんど動いていない

Figure 8 1T6G

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

77

実験3 1BTH

bull 1BTHの結果について(FiberDock)

ndash 403位 RMSD 1480Aring IRMSD 355Aring を釣り上げた

ndash RMSD 798Aring IRMSD 197Aringに改善しエネルギー値1位

ndash FireDockでは悪化していた（RMSD 1890Aring IRMSD 464Aring）

bull FiberDockはRの主鎖構造をほとんど変えなかったが微妙には動いていた（RMSD 015Aring）

ndash この微動が衝突を解決している

ndash 相互作用部位にdecoyが集中するのを可能にしてるのかも

78

Figure 9 1BTH

Refinement by FireDock Refinement by FiberDock

緑色bound(R)

灰色bound(L)

青色PatchDock

橙色FireDock

赤色FiberDock

実験3 1BTH

Discussion and Conclusions

79

bull ドッキング予測は2つのステージに分かれる

ndash剛体ドッキングステージ

bull near-nativeを出せても衝突があったりする

bull decoyのランキングで上位にこない

ndash フレキシブルリファインメントステージ

bull 衝突を解決してリランキング

bull とても重要なステージ

80

タンパク質ドッキング

bull FiberDockを提案したndash フレキシブルリファインメントのための手法

ndash 側鎖と主鎖の両方を対象

ndash vdW力に基づいた基準振動解析によるモデリング

ndash RMSDとエネルギー値（ランキング）両方を改善

ndash エネルギーファネルの形状も改善

bull 主鎖のフレキシビリティの重要性ndash 立体構造がなくモデリングされた場合においても重要

ndash 主鎖リファインメントでモデルの丌正確性に対処できるかもしれない

ndash 抗原抗体複合体予測にもいけるかもbull 今回は1例のみ(1GGI)

bull CDR Loopがあると難しいがうまくいった

bull 抗原抗体複合体におけるFiberDockの性能評価を計画中81

まとめ

bull 基準振動モード選択基準の改良

ndash vdWだけでなく他にも取り入れるbull attrVdW

bull クーロン力

bull 水素結合

bull 主鎖のリファインメントをRとLで同時に行うようにする

ndash RとLのモードの中から関連しているモードを選択して使う

82

Future work

bull リファインメント前の初期構造生成がうまくいかない場合の対応

ndash 剛体ドッキング前にフレキシビリティの評価をしたい

ndash Hinge bending motion（蝶番型モーション）

bull Hinge bending motionはnear-native decoyを生成するのを妨げる大きな動きの1つ

bull Hinge plot法によって最小周波数モード2つで解析できる

bull FrexDockという手法とFiberDockを組み合わせてもいけるかも

83

Future work

[52] Emekli U Schneidman-Duhovny D Wolfson HJ Nussinov R Haliloglu T HingeProt

automated prediction of hinges in protein structures Proteins 2008 70 1219ndash1227

[53] Schneidman-Duhovny D Nussinov R Wolfson HJ Automatic prediction of protein

interactions with large scale motion Proteins2007 69 764ndash773

bull 主鎖のフレキシビリティが予測できる場合

ndash アンサンブル(cross)ドッキングとリファインメントの組み合わせbull Conformational selectionとinfuced-fitの両方をモデル化

ndash near-native decoyの評価がより難しくなるbull より正確なエネルギー関数が必要

bull 最小エネルギーの周辺でのエネルギーファネルを探索するべき

84

Future work

[14] Chaudhury S Gray JJ Conformer selection and induced fit in flexible backbone

proteinndashprotein docking using computational and NMR ensembles J Mol

Biol 2008 381 1068ndash1087

Generating many decoys

Selecting near-native decoys by cluster analysis (IFP)

Refinement

near-native

decoy

内古閑伸之広川貴次秋山泰相互作用プロファイルによるタンパク質複合体予測のポストドッキング解析第38回構造活性相関シンポジウム 2010

bull Repulsive van-der-Waals力(repVdW)との相関が大きい基準振動モードを用いる

ndash 完全なvdWよりrepVdWの方が結果が良かった

ndash 衝突を解決する方向の主鎖運動を表現するモードを選べる

bull vdW力（6-12 L-Jポテンシャルを微分）（論文の方はBのところが誤植疑惑）

ndash 原子

ndash 原子 と原子 の距離

ndash 原子 と原子 の半径の和（平衡原子間距離）34

Correlation measurement

が小さくなって値が発散するのを防ぐために で打ち切る

bull vdW力の元のL-Jポテンシャル

35

Correlation measurement

[35] Gray JJ Moughon S Schueler-Furman O Kuhlman B Rohl CA Baker D Protein-protein docking with simultaneous

optimization of rigid-body displacement and side-chain conformations J Mol Biol 2003 331 281ndash299

bull 微分

bull 各Cα原子にrepVdW力のベクトルの和を割り当てる

36

Correlation Measurement

bull 力 と基準振動モード の相関

ndash レセプターのCα原子数

ndash

ndash

ndash 各Cα原子の変位ベクトルの集合

ndash i番目の基準振動モードの周波数

ndash 力とモードのベクトルの方向が一致rarr相関が強い

ndash 低周波モードを重要視 37

Correlation Measurement

bull 主鎖リファインメントステップでの最小化

ndash 16の自由度による

bull 相関が高かった10個の基準振動モード

bull 6の剛体自由度（6つの周波数0モードとして表される）

ndash attrVdWエネルギーの重み（ ）

ndash スケーリング係数（ ）

ndash 基準振動モードの数

ndash モード i の振幅38

Minimization According to Normal Modes

bull 最適な振幅値の決定

ndash BFGS準ニュートン法を用いた

ndashエネルギー勾配

ndash

ndash vdW力の計算ではattrVdWに係数Kをかけている

ndash構造最小化ステップの最後に最適化された振幅による基準振動をタンパク質に適用 39

Minimization According to Normal Modes

bull 純粋な方法

ndash基準振動モードの変位ベクトルを加える

ndash よく構造が歪む

ndash結合長と結合角は維持したい即ち主鎖二面角(φψ)の変化のみを許容して適用したい

bull CCDアルゴリズムを適用

ndash逆運動学に基づくロボティクスのアルゴリズム

40

Applying a Normal Mode on a Protein

[41] Dunbrack RLJrCanutescu AA Cyclic coordinate descent a robotics

algorithm for protein loop closure Protein Sci 2003 12963ndash972

bull CCDアルゴリズム

ndash Cα原子に変位ベクトルを加算rarr

ndash最小変位原子Cαjから両方向に主鎖二面角を決定

bull

bull 二面角 の式

ndash 着目しているCαから3つ以内にいるCα

ndash それぞれ変位ベクトルを加算したCα

41

Applying a Normal Mode on a Protein

二面角だけを動かして基準振動による変化位置にできるだけ近くなるようにする

bull 主鎖リファインメントの最後

ndash現在得られている構造のスコアを計算

bull スコアが良ければ構造を更新して戻る

bull vdWエネルギーが閾値以下か結果が5回更新されなかったら終了

42

The Scoring Function of the Backbone

Refinement Stage

bull near-native構造を特定するためのエネルギー計算

bull FireDockのエネルギー計算と同一

ndash 脱溶媒和自由エネルギー（Atomic Contact Energy）

ndash vdW相互作用

ndash 静電的相互作用

ndash 水素結合ジスルフィド結合

ndash π-πスタッキングなど

bull 以下のdeformation energryを加えた

43

Ranking According to an Approximation of

the Energy Function

RMSD

bull RMSDRoot Mean Square Deviation

ndash 2つの構造間の対応する原子の距離の二乗平均根(RMS)

44httpis-educationnaistjpDataSyllabus2007TeachingMaterialinfo-0048_1192617014pdf より引用

bull 本研究では3つのRMSDの値を用いた

ndash LRMSD(Ligand RMSD) (CAPRI規準)

decoyのRとnative複合体構造のRをフィットさせたときのdecoyのLとnativeのLとのCα原子に対するRMSD

ndash IRMSD(Interface RMSD) (CAPRI規準)

decoyとnativeの相互作用面をフィットさせたときの相互作用面にいるCα同士のRMSDnative複合体において10Aring以内に他方のタンパク質の原子を含む残基

ndash Rec-IRMSDRのdecoyとbound構造の相互作用面をフィットさせたときのRの相互作用面にいるCα同士のRMSD

45

RMSD calculations

(superimpose)

46

CAPRI規準

RANK LRMSD[Aring] IRMSD[Aring]

High ≦10 ≦10

Medium 10＜x≦50 10＜x≦20

Acceptable 50＜x≦100 20＜x≦40

Incorrect 100＜x 40＜x

Criteria for Ranking the CAPRI Predictions

[42] Mendez RLeplae RDe Maria LWodak SJ Assessment of blind predictions of protein-

protein interactions current status of docking methods Proteins 2003 52 51ndash67

or

47

Test Cases Table I

NoComplex

ID

Unbound

R

Unbound

LComplex description

Rec-

IRMSD

Motion

type

1 1A0O 1CHN 1FWP CheY-binding domain of CheA in complex with CheY 212 Closing

2 1ACB 2CGA 1EGL Bovine alpha-chymotrypsin-Eglin C complex 258 Other

3 1AY7 1RGH 1A19 Ribonuclease Sa complex with Barstar 059 Opening

4 1BTH 2HNT 6PTI Thrombin complexed with bovine pancreatic trypsin inhibitor 131 Other

5 1CGI 2CGA 1HPT Bovine chymotrypsinogen A and pancreatic secretory trypsin inhibitor 226 Other

6 1DFJ 2BNH 7RSA Ribonuclease inhibitor complexed with ribonuclease A 118 Opening

7 1E6E 1E1N 1CJE Adrenodoxin reductase-adrenodoxin complex 062 Other

8 1FIN 1HCL 1VIN CyclinA-CDK2 complex 608 Opening

9 1GGI 1GGC mdash HIV-1 neutralizing antibody in complex with its V3 loop peptide antigen 167 Opening

10 1GOT 1TAG 1TBG Heterotrimeric G protein 372 Opening

11 1IBR 1F59 1F59 Complex of Ran with Importin beta 262 Opening

12 1OAZ 1OAQ mdash Immunoglobulin E complexed with a Thioredoxin 1 107 Other

13 1PXV 1X9Y 1NYC StaphostatinndashStaphopain complex 348 Other

14 1T6G 1UKR 1T6E Complex of endo-14-beta-xylanase I and xylanase inhibitor 087 Opening

15 1TGS 2PTN 1HPT Complex of trypsinogen and pancreatic secretory trypsin inhibitor 154 Closing

16 1WQ1 6Q21 6Q21 Ras-RasGAP complex 093 Other

17 1ZHI 1M4Z 1Z1A Complex of Orc1 and Sir1 interacting domains 074 Closing

18 2BUO 1A43 mdash HIV-1 capsid C-terminal domain with an inhibitor of particle assembly 415 Opening

19 2KAI 2PKA 6PTI Complex of porcine kallikrein A and the bovine pancreatic trypsin inhibitor 072 Other

20 3HHR 1HGU mdash Complex of a human growth hormone and extracellular domain of its receptor 262 Opening

bull 表の意味

ndash Rec-IRMSDRのboundとunbound間での相互作用面にいるCαのRMSD

ndash Motion type

bull Opening (9例)

unboundのRが結合部位を妨げているもの

bull Closing (3例)

結合すると相互作用領域を増やすように動くもの

bull Other (8例)

相互作用領域の一部がOpeningで一部がClosing

ndash unbound Lがあるものはunbound-unbound

48

Test Cases

Results

49

bull FireDockと比較

ndash FiberDockとの違いはNMAによる主鎖改良部分

bull 3つの実験

1 結合位置に置いたunbound構造をリファインメント

2 500個のランダム生成されたnear-native

リガンド構造に対してrefine

3 PatchDockで生成された結果のリランキング

50

実験方法

51

実験1 unbound構造のリファインメント

Table II Refinement of the Unbound Receptor and Unbound Ligand in Their Native Binding Orientation

Complex IDFireDock (rigid backbone) FiberDock (flexible backbone)

IRMSD recIRMSD Energy IRMSD recIRMSD Energy1 1A0O 244 212 minus1481 244 212 minus1481

2 1ACB 258 258 minus4623 257 254 minus3866

3 1AY7 130 059 minus4053 130 059 minus4053

4 1BTH 116 131 minus4215 116 131 minus4215

5 1CGI 208 226 minus5261 208 226 minus5261

6 1DFJ 141 118 minus3654 112 111 minus3002

7 1E6E 121 062 minus5524 121 062 minus5524

8 1FIN 517 608 81384 606 616 030

9 1GGI 268 167 11189 195 126 minus5179

10 1GOT 302 372 10725 468 378 minus554

11 1IBR 278 262 33593 263 256 minus1732

12 1OAZ 100 107 435 100 107 435

13 1PXV 354 348 1155 342 331 minus3418

14 1T6G 099 087 minus1039 088 066 minus4116

15 1TGS 157 154 minus4328 157 154 minus4328

16 1WQ1 150 093 250 150 093 250

17 1ZHI 124 074 440 124 074 440

18 2BUO 392 415 minus1105 405 430 minus3271

19 2KAI 074 072 minus6077 074 072 minus6077

20 3HHR 246 262 62207 198 256 minus99

これら4つのケースはLigandにunbound構造がなかったもの代わりにbound構造を用いている

bull エネルギー値

ndash多くの例でFiberDockの方が低エネルギー構造

ndash 8 9 10 11 20はFireDockだと全然だめ

bull Motion type Opening

bull リガンドと結合するときにレセプターの結合部位が開かれる

bull FiberDockが開口運動をうまくモデル化できている

bull RMSD値

ndash 7例でRMSD値改善

bull 9 14はrecIRMSDが25改善

ndash 8 10 18はRMSD値が悪化

ndash残りの10例は変化なし52

実験1 エネルギー値とRMSD値

bull PDB ID 1GGI(9)ndash HIV-1 neutralizing antibody in complex

with its V3 loop peptide antigen

ndash レセプター

bull 赤色FiberDock

bull 緑色bound

bull 青色unbound

ndash リガンド

bull 灰色bound

ndash結合するところのリファインメントがうまくいっている（矢印部分）

53

実験1 1GGI

Figure 2

54

実験1 1GGI

bull 1GGIのNormal Mode

bull 低周波と高周波が混在

ndash 番目の基準振動(小さいほど低周波振動)

ndash 16番目の基準振動の振幅が最も大きい(ｰ792)

55

実験1 1GGI

Flexible loop領域 220-305番残基Lowest freq

Higher freq

Figure 3

bull 低周波数モードが全体の振動を高周波数モードはループ構造などの局所的な振動を表している

ndash 29番残基の周辺のピークはunboundの欠損領域のせい

56

実験1 1GGI

bull CAPRI 3rd Assessment Meeting

ndash ドッキングの課題はdecoyのランク付けとfalse-positiveをふるい落とすこと

ndash最終的なランキングはエネルギー値による

ndashせっかく低いRMSD値を持っていてもエネルギー値が高かったら抽出できない

rarrリファインメントによってエネルギー値が改善されることは素晴らしい

57

実験1 1GGI

[49] Janin JWodak S The third CAPRI assessment meeting Toronto Canada

April 20ndash21 2007 Structure 2007 15 755ndash759

bull nativeの結合サイトにLを置いてリファインメント

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndash 500構造をつくってリファインメント

ndash good solution

エネルギー値が負でIRMSDが4Aring以下

58

実験2

(Local Docking)

59

実験2 FireDockとの比較

17例で精度向上（ ）8例は40以上の向上1FIN（一番左）は1個も見つからず（recIRMSD=608Aring）

Figure 4

bull リファインメントが正しかった例

ndash 重要な主鎖矢印

ndash 衝突がうまく回避できている

60

実験2 FireDockとの比較

18 2BUO

11 1IBR

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5

61

実験2 1IBR

bull 1IBRでの基準振動

62Figure 6

実験2 1IBR

bull 低周波数モードは全体高周波数モードはループ構造の振動を表している(D)

bull 4つの大きな距離のピーク(ABCD)について

ndash最大のピークC(残基番号288~316)は相互作用面と反対側なので重要ではない

ndash最も重要なピークはDでありFiberDockの主鎖リファインメント( )によって実現した

63

実験2 1IBR

bull R(unbound)とL(bound)は衝突

ndash bound構造は開いている

bull FiberDockでうまく開いた

bull ついでにLのヘリックスも移動した

rarr主鎖のリファインメントがないと低エネルギー構造にならない

64

実験2 2BUO(Lはbound)

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5(a) 2BUO

bull Local Docking

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndashエネルギーtop10構造の中の最も良いIRMSDを比較

bull ΔIRMSD gt 02Aring 良くなった

bull -02Aring lt ΔIRMSD lt 02Aring 変わらず

bull ΔIRMSD lt -02Aring 悪くなった

65

実験2 RosettaDockとの比較

ΔIRMSD = IRMSDFiberDock - IRMSDRosettaDock

66

Complex IDBest IRMSD in top 10

FiberDock RosettaDock30 ΔIRMSD

1 1A0O 180 311 -131

2 1ACB 221 249 -028

3 1AY7dagger 089 072 017

4 1BTH 124 124 000

5 1CGI 200 204 -004

6 1DFJdagger 111 580 -469

7 1E6E 063 171 -108

8 1FINdagger 590 593 -003

9 1GGIdagger 170 258 -188

10 1GOTdagger 259 389 -130

11 1IBRdagger 198 901 -703

12 1OAZ 262 155 107

13 1PXV 323 334 -011

14 1T6Gdagger 077 234 -157

15 1TGS 138 131 007

16 1WQ1 141 506 -365

17 1ZHI 112 090 022

18 2BUOdagger 362 424 -062

19 2KAI 075 067 008

20 3HHRdagger 189 430 -241

Table III Local Docking Results of FiberDock and RosettaDock

daggerReceptorの結合部位が閉じているもの(Opening) ΔIRMSDlt-02Aring

実験2 RosettaDockとの比較

bull 11例でIRMSDが向上(ΔIRMSDlt-02Aring)

ndash Motion type Openingが多数

ndash 2例は悪化7例は変わらず(ΔIRMSDplusmn02Aring以内)

ndash FiberDockはOpening motionのモデル化がウマい

bull 最近のRosettaDockについて

ndash Wangら[22]が主鎖のフレキシビリティを導入bull MCのステップの最中に主鎖振動のランダマイズ

bull 主鎖柔軟性を完全に表現することを可能にした

ndash FiberDockの人たちの主張bull WangらのRosettaDockは自由度が高いために計算が大変

ndash fold-tree[22]によってあらかじめフレキシブルな領域を定義して実時間内におさえる

bull FiberDockは事前知識いらずでしかも速いndash 当時の最新ver(RosettaDock30)に含まれていないため性能比較していない

67

実験2 RosettaDockとの比較

bull ファネル状エネルギー地形(energy funnels)

ndash near-native構造の評価に有用

bull 500構造のRMSD-Energy plots(Figure 7)

ndash R(unbound)ampL(bound)

ndash 横軸(IRMSD)

ndash 縦軸(Energy score)

bull RosettaとFireFiberのスケールは違う

68

実験2 エネルギー地形

Position

En

erg

y

[51] Schueler-Furman O Wang C Bradley P Misura K

Baker D Progress in modeling of protein structures

and interactions Science 2005 310 638ndash642

69

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1C

GI

1IB

R

70

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1T

6G

2B

UO

bull FireDock vs FiberDock

ndash FiberDockの方がファネルの形が良い

ndash 主鎖リファインメントの効果

bull RosettaDock vs FireDock

ndash FireDockの方が見た目的に良い形bull 似たような方法なのになぜ（両方とも側鎖のリファインメント）

ndash ファネルの形の違いに対する2つの解釈bull RosettaDockが衝突に敏感過ぎるかも

bull 側鎖最適化手法の違いndash FireDock 整数計画法によるロータマー選択

ndash RosettaDock ヒューリスティックMCによる側鎖のrepacking

bull ファネル形状の違いを本当に理解するためにはもっと研究が必要（本研究の範囲外とする）

71

実験2 エネルギー地形

bull (rigid)ドッキング結果のリファインメントとリランキング

ndash各例に対し相互作用残基(lt6Aring)を不える

ndashその結合部位の情報をもとにPatchDockを実行

bull decoyを500個使うが完全なブラインドでのドッキングではnear-native構造が得られない可能性がある

bull リファインメントとリランキング性能評価のために（near-native decoyを作るために）結合部位情報を用いた

bull PatchDockは形状相補性スコアに基づく

ndash PatchDock FireDock FiberDockを比較

bull PatchDockでnear-native decoyを500個生成

bull FireDockとFiberDockでリファインメントリランキング

bull R(unbound) L(bound)を使用 72

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

73

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

ID

PatchDock FireDock FiberDock

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First Acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

1A0O 1 (766 379) 3dagger 7 (634 230) 29 (920 315) 3dagger 16 (525 333) 108 (519 326) 1

1ACB 3 (617 312) 2 3 (824 431) 259 (867 437) 1 2 (684 401) 42 (612 356) 4dagger

1AY7 14 (978 527) 3 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger

1BTH 1 (1210 365) 1 2 (1011 328) 72 (1147 363) 2 1 (798 197) 403 (1480 355) 5dagger

1CGI 2 (382 231) 1 1 (282 225) 2 (382 231) 10dagger 1 (542 272) 279 (750 297) 9

1DFJ 1 (684 276) 4 1 (555 203) 2 (478 233) 6dagger 1 (310 153) 5 (428 213) 6dagger

1E6E None 0 474 (601 332) 134 (1020 425) 0 2 (838 344) 327 (2064 746) 2dagger

1FIN None 0 None None 0 None None 0

1GGI 3 (606 324) 6dagger 25 (683 337) 3 (606 324) 0 1 (1239 377) 281 (1123 329) 2

1GOT None 0 None None 0 None None 0

1IBR 32 (699 278) 0 2 (501 250) 208 (638 285) 1 2 (667 261) 32 (699 278) 3dagger

1OAZ 58 (1847 384) 0 9 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger 16 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger

1PXV 51 (854 403) 0 17 (694 349) 54 (578 339) 1 1 (886 451) 63 (986 457) 2dagger

1T6G 4 (810 175) 1 1 (683 133) 129 (1478 308) 10 1 (961 180) 70 (1351 233) 11dagger

1TGS 15 (269 154) 1 1 (194 143) 15 (269 154) 10 1 (194 143) 15 (269 154) 11dagger

1WQ1 6 (224 142) 1dagger 20 (564 235) 82 (540 217) 1dagger 29 (892 444) 445 (718 295) 0

1ZHI 134 (1344 281) 0 10 (752 273) 311 (843 303) 2 4 (718 348) 311 (843 303) 3dagger

2BUO 1 (938 539) 9dagger 3 (505 391) 32 (487 398) 3 12 (63 461) 203 (83 471)) 2

2KAI 17 (1246 323) 1 1 (194 084) 257 (111 077) 3dagger 1 (218 094) 257 (111 077) 2

3HHR 214 (1161 327) 0 497 (919 551) 420 (917 459) 0 214 (1359 395) 261 (1538 377) 0

wins 6 4 8 7 14 11

Table IV

bull Table IVの見かた

ndash First acceptable

RMSD＜100Aring or IRMSD＜40Aring となった(acceptable)

decoyの中で一番良い順位のものの順位bull FireFiberDockのPatchDockはFirst acceptable decoyが

PatchDock(リファインメント前)では何位だったか

ndash Acceptables

上位20個の中に含まれていたacceptable decoyの個数

ndash 3手法の中でFirst acceptableの順位が一番良かった

ndash dagger 3手法の中でAcceptablesの個数が一番多かった

ndash wins行 と dagger の集計

74

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

bull PatchDock＜FireDock＜FiberDockと性能向上

ndash まぁ割と良くなっているbull First acceptable (wins)6 ＜ 8 ＜ 14

bull Acceptables (wins) 4 ＜ 7 ＜ 11

ndash 主鎖リファインメントがnear-native decoyのランキングを改善できるということを示しているbull 構造上の衝突をなくせるようなときに効果を発揮（低いエネルギー値と良い順位が得られるようになる）

75

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

76

実験3 1T6G

bull 1位の結果はCAPRI基準でmedium accuracy

ndash 2位はhighly accurate (IRMSD 092Aring RMSD 304Aring）(表には書いてない)

bull 結合の際に動くループを特定した

ndash 矢印部分のループが開いている

ndash 他の部位はほとんど動いていない

Figure 8 1T6G

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

77

実験3 1BTH

bull 1BTHの結果について(FiberDock)

ndash 403位 RMSD 1480Aring IRMSD 355Aring を釣り上げた

ndash RMSD 798Aring IRMSD 197Aringに改善しエネルギー値1位

ndash FireDockでは悪化していた（RMSD 1890Aring IRMSD 464Aring）

bull FiberDockはRの主鎖構造をほとんど変えなかったが微妙には動いていた（RMSD 015Aring）

ndash この微動が衝突を解決している

ndash 相互作用部位にdecoyが集中するのを可能にしてるのかも

78

Figure 9 1BTH

Refinement by FireDock Refinement by FiberDock

緑色bound(R)

灰色bound(L)

青色PatchDock

橙色FireDock

赤色FiberDock

実験3 1BTH

Discussion and Conclusions

79

bull ドッキング予測は2つのステージに分かれる

ndash剛体ドッキングステージ

bull near-nativeを出せても衝突があったりする

bull decoyのランキングで上位にこない

ndash フレキシブルリファインメントステージ

bull 衝突を解決してリランキング

bull とても重要なステージ

80

タンパク質ドッキング

bull FiberDockを提案したndash フレキシブルリファインメントのための手法

ndash 側鎖と主鎖の両方を対象

ndash vdW力に基づいた基準振動解析によるモデリング

ndash RMSDとエネルギー値（ランキング）両方を改善

ndash エネルギーファネルの形状も改善

bull 主鎖のフレキシビリティの重要性ndash 立体構造がなくモデリングされた場合においても重要

ndash 主鎖リファインメントでモデルの丌正確性に対処できるかもしれない

ndash 抗原抗体複合体予測にもいけるかもbull 今回は1例のみ(1GGI)

bull CDR Loopがあると難しいがうまくいった

bull 抗原抗体複合体におけるFiberDockの性能評価を計画中81

まとめ

bull 基準振動モード選択基準の改良

ndash vdWだけでなく他にも取り入れるbull attrVdW

bull クーロン力

bull 水素結合

bull 主鎖のリファインメントをRとLで同時に行うようにする

ndash RとLのモードの中から関連しているモードを選択して使う

82

Future work

bull リファインメント前の初期構造生成がうまくいかない場合の対応

ndash 剛体ドッキング前にフレキシビリティの評価をしたい

ndash Hinge bending motion（蝶番型モーション）

bull Hinge bending motionはnear-native decoyを生成するのを妨げる大きな動きの1つ

bull Hinge plot法によって最小周波数モード2つで解析できる

bull FrexDockという手法とFiberDockを組み合わせてもいけるかも

83

Future work

[52] Emekli U Schneidman-Duhovny D Wolfson HJ Nussinov R Haliloglu T HingeProt

automated prediction of hinges in protein structures Proteins 2008 70 1219ndash1227

[53] Schneidman-Duhovny D Nussinov R Wolfson HJ Automatic prediction of protein

interactions with large scale motion Proteins2007 69 764ndash773

bull 主鎖のフレキシビリティが予測できる場合

ndash アンサンブル(cross)ドッキングとリファインメントの組み合わせbull Conformational selectionとinfuced-fitの両方をモデル化

ndash near-native decoyの評価がより難しくなるbull より正確なエネルギー関数が必要

bull 最小エネルギーの周辺でのエネルギーファネルを探索するべき

84

Future work

[14] Chaudhury S Gray JJ Conformer selection and induced fit in flexible backbone

proteinndashprotein docking using computational and NMR ensembles J Mol

Biol 2008 381 1068ndash1087

Generating many decoys

Selecting near-native decoys by cluster analysis (IFP)

Refinement

near-native

decoy

内古閑伸之広川貴次秋山泰相互作用プロファイルによるタンパク質複合体予測のポストドッキング解析第38回構造活性相関シンポジウム 2010

bull vdW力の元のL-Jポテンシャル

35

Correlation measurement

[35] Gray JJ Moughon S Schueler-Furman O Kuhlman B Rohl CA Baker D Protein-protein docking with simultaneous

optimization of rigid-body displacement and side-chain conformations J Mol Biol 2003 331 281ndash299

bull 微分

bull 各Cα原子にrepVdW力のベクトルの和を割り当てる

36

Correlation Measurement

bull 力 と基準振動モード の相関

ndash レセプターのCα原子数

ndash

ndash

ndash 各Cα原子の変位ベクトルの集合

ndash i番目の基準振動モードの周波数

ndash 力とモードのベクトルの方向が一致rarr相関が強い

ndash 低周波モードを重要視 37

Correlation Measurement

bull 主鎖リファインメントステップでの最小化

ndash 16の自由度による

bull 相関が高かった10個の基準振動モード

bull 6の剛体自由度（6つの周波数0モードとして表される）

ndash attrVdWエネルギーの重み（ ）

ndash スケーリング係数（ ）

ndash 基準振動モードの数

ndash モード i の振幅38

Minimization According to Normal Modes

bull 最適な振幅値の決定

ndash BFGS準ニュートン法を用いた

ndashエネルギー勾配

ndash

ndash vdW力の計算ではattrVdWに係数Kをかけている

ndash構造最小化ステップの最後に最適化された振幅による基準振動をタンパク質に適用 39

Minimization According to Normal Modes

bull 純粋な方法

ndash基準振動モードの変位ベクトルを加える

ndash よく構造が歪む

ndash結合長と結合角は維持したい即ち主鎖二面角(φψ)の変化のみを許容して適用したい

bull CCDアルゴリズムを適用

ndash逆運動学に基づくロボティクスのアルゴリズム

40

Applying a Normal Mode on a Protein

[41] Dunbrack RLJrCanutescu AA Cyclic coordinate descent a robotics

algorithm for protein loop closure Protein Sci 2003 12963ndash972

bull CCDアルゴリズム

ndash Cα原子に変位ベクトルを加算rarr

ndash最小変位原子Cαjから両方向に主鎖二面角を決定

bull

bull 二面角 の式

ndash 着目しているCαから3つ以内にいるCα

ndash それぞれ変位ベクトルを加算したCα

41

Applying a Normal Mode on a Protein

二面角だけを動かして基準振動による変化位置にできるだけ近くなるようにする

bull 主鎖リファインメントの最後

ndash現在得られている構造のスコアを計算

bull スコアが良ければ構造を更新して戻る

bull vdWエネルギーが閾値以下か結果が5回更新されなかったら終了

42

The Scoring Function of the Backbone

Refinement Stage

bull near-native構造を特定するためのエネルギー計算

bull FireDockのエネルギー計算と同一

ndash 脱溶媒和自由エネルギー（Atomic Contact Energy）

ndash vdW相互作用

ndash 静電的相互作用

ndash 水素結合ジスルフィド結合

ndash π-πスタッキングなど

bull 以下のdeformation energryを加えた

43

Ranking According to an Approximation of

the Energy Function

RMSD

bull RMSDRoot Mean Square Deviation

ndash 2つの構造間の対応する原子の距離の二乗平均根(RMS)

44httpis-educationnaistjpDataSyllabus2007TeachingMaterialinfo-0048_1192617014pdf より引用

bull 本研究では3つのRMSDの値を用いた

ndash LRMSD(Ligand RMSD) (CAPRI規準)

decoyのRとnative複合体構造のRをフィットさせたときのdecoyのLとnativeのLとのCα原子に対するRMSD

ndash IRMSD(Interface RMSD) (CAPRI規準)

decoyとnativeの相互作用面をフィットさせたときの相互作用面にいるCα同士のRMSDnative複合体において10Aring以内に他方のタンパク質の原子を含む残基

ndash Rec-IRMSDRのdecoyとbound構造の相互作用面をフィットさせたときのRの相互作用面にいるCα同士のRMSD

45

RMSD calculations

(superimpose)

46

CAPRI規準

RANK LRMSD[Aring] IRMSD[Aring]

High ≦10 ≦10

Medium 10＜x≦50 10＜x≦20

Acceptable 50＜x≦100 20＜x≦40

Incorrect 100＜x 40＜x

Criteria for Ranking the CAPRI Predictions

[42] Mendez RLeplae RDe Maria LWodak SJ Assessment of blind predictions of protein-

protein interactions current status of docking methods Proteins 2003 52 51ndash67

or

47

Test Cases Table I

NoComplex

ID

Unbound

R

Unbound

LComplex description

Rec-

IRMSD

Motion

type

1 1A0O 1CHN 1FWP CheY-binding domain of CheA in complex with CheY 212 Closing

2 1ACB 2CGA 1EGL Bovine alpha-chymotrypsin-Eglin C complex 258 Other

3 1AY7 1RGH 1A19 Ribonuclease Sa complex with Barstar 059 Opening

4 1BTH 2HNT 6PTI Thrombin complexed with bovine pancreatic trypsin inhibitor 131 Other

5 1CGI 2CGA 1HPT Bovine chymotrypsinogen A and pancreatic secretory trypsin inhibitor 226 Other

6 1DFJ 2BNH 7RSA Ribonuclease inhibitor complexed with ribonuclease A 118 Opening

7 1E6E 1E1N 1CJE Adrenodoxin reductase-adrenodoxin complex 062 Other

8 1FIN 1HCL 1VIN CyclinA-CDK2 complex 608 Opening

9 1GGI 1GGC mdash HIV-1 neutralizing antibody in complex with its V3 loop peptide antigen 167 Opening

10 1GOT 1TAG 1TBG Heterotrimeric G protein 372 Opening

11 1IBR 1F59 1F59 Complex of Ran with Importin beta 262 Opening

12 1OAZ 1OAQ mdash Immunoglobulin E complexed with a Thioredoxin 1 107 Other

13 1PXV 1X9Y 1NYC StaphostatinndashStaphopain complex 348 Other

14 1T6G 1UKR 1T6E Complex of endo-14-beta-xylanase I and xylanase inhibitor 087 Opening

15 1TGS 2PTN 1HPT Complex of trypsinogen and pancreatic secretory trypsin inhibitor 154 Closing

16 1WQ1 6Q21 6Q21 Ras-RasGAP complex 093 Other

17 1ZHI 1M4Z 1Z1A Complex of Orc1 and Sir1 interacting domains 074 Closing

18 2BUO 1A43 mdash HIV-1 capsid C-terminal domain with an inhibitor of particle assembly 415 Opening

19 2KAI 2PKA 6PTI Complex of porcine kallikrein A and the bovine pancreatic trypsin inhibitor 072 Other

20 3HHR 1HGU mdash Complex of a human growth hormone and extracellular domain of its receptor 262 Opening

bull 表の意味

ndash Rec-IRMSDRのboundとunbound間での相互作用面にいるCαのRMSD

ndash Motion type

bull Opening (9例)

unboundのRが結合部位を妨げているもの

bull Closing (3例)

結合すると相互作用領域を増やすように動くもの

bull Other (8例)

相互作用領域の一部がOpeningで一部がClosing

ndash unbound Lがあるものはunbound-unbound

48

Test Cases

Results

49

bull FireDockと比較

ndash FiberDockとの違いはNMAによる主鎖改良部分

bull 3つの実験

1 結合位置に置いたunbound構造をリファインメント

2 500個のランダム生成されたnear-native

リガンド構造に対してrefine

3 PatchDockで生成された結果のリランキング

50

実験方法

51

実験1 unbound構造のリファインメント

Table II Refinement of the Unbound Receptor and Unbound Ligand in Their Native Binding Orientation

Complex IDFireDock (rigid backbone) FiberDock (flexible backbone)

IRMSD recIRMSD Energy IRMSD recIRMSD Energy1 1A0O 244 212 minus1481 244 212 minus1481

2 1ACB 258 258 minus4623 257 254 minus3866

3 1AY7 130 059 minus4053 130 059 minus4053

4 1BTH 116 131 minus4215 116 131 minus4215

5 1CGI 208 226 minus5261 208 226 minus5261

6 1DFJ 141 118 minus3654 112 111 minus3002

7 1E6E 121 062 minus5524 121 062 minus5524

8 1FIN 517 608 81384 606 616 030

9 1GGI 268 167 11189 195 126 minus5179

10 1GOT 302 372 10725 468 378 minus554

11 1IBR 278 262 33593 263 256 minus1732

12 1OAZ 100 107 435 100 107 435

13 1PXV 354 348 1155 342 331 minus3418

14 1T6G 099 087 minus1039 088 066 minus4116

15 1TGS 157 154 minus4328 157 154 minus4328

16 1WQ1 150 093 250 150 093 250

17 1ZHI 124 074 440 124 074 440

18 2BUO 392 415 minus1105 405 430 minus3271

19 2KAI 074 072 minus6077 074 072 minus6077

20 3HHR 246 262 62207 198 256 minus99

これら4つのケースはLigandにunbound構造がなかったもの代わりにbound構造を用いている

bull エネルギー値

ndash多くの例でFiberDockの方が低エネルギー構造

ndash 8 9 10 11 20はFireDockだと全然だめ

bull Motion type Opening

bull リガンドと結合するときにレセプターの結合部位が開かれる

bull FiberDockが開口運動をうまくモデル化できている

bull RMSD値

ndash 7例でRMSD値改善

bull 9 14はrecIRMSDが25改善

ndash 8 10 18はRMSD値が悪化

ndash残りの10例は変化なし52

実験1 エネルギー値とRMSD値

bull PDB ID 1GGI(9)ndash HIV-1 neutralizing antibody in complex

with its V3 loop peptide antigen

ndash レセプター

bull 赤色FiberDock

bull 緑色bound

bull 青色unbound

ndash リガンド

bull 灰色bound

ndash結合するところのリファインメントがうまくいっている（矢印部分）

53

実験1 1GGI

Figure 2

54

実験1 1GGI

bull 1GGIのNormal Mode

bull 低周波と高周波が混在

ndash 番目の基準振動(小さいほど低周波振動)

ndash 16番目の基準振動の振幅が最も大きい(ｰ792)

55

実験1 1GGI

Flexible loop領域 220-305番残基Lowest freq

Higher freq

Figure 3

bull 低周波数モードが全体の振動を高周波数モードはループ構造などの局所的な振動を表している

ndash 29番残基の周辺のピークはunboundの欠損領域のせい

56

実験1 1GGI

bull CAPRI 3rd Assessment Meeting

ndash ドッキングの課題はdecoyのランク付けとfalse-positiveをふるい落とすこと

ndash最終的なランキングはエネルギー値による

ndashせっかく低いRMSD値を持っていてもエネルギー値が高かったら抽出できない

rarrリファインメントによってエネルギー値が改善されることは素晴らしい

57

実験1 1GGI

[49] Janin JWodak S The third CAPRI assessment meeting Toronto Canada

April 20ndash21 2007 Structure 2007 15 755ndash759

bull nativeの結合サイトにLを置いてリファインメント

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndash 500構造をつくってリファインメント

ndash good solution

エネルギー値が負でIRMSDが4Aring以下

58

実験2

(Local Docking)

59

実験2 FireDockとの比較

17例で精度向上（ ）8例は40以上の向上1FIN（一番左）は1個も見つからず（recIRMSD=608Aring）

Figure 4

bull リファインメントが正しかった例

ndash 重要な主鎖矢印

ndash 衝突がうまく回避できている

60

実験2 FireDockとの比較

18 2BUO

11 1IBR

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5

61

実験2 1IBR

bull 1IBRでの基準振動

62Figure 6

実験2 1IBR

bull 低周波数モードは全体高周波数モードはループ構造の振動を表している(D)

bull 4つの大きな距離のピーク(ABCD)について

ndash最大のピークC(残基番号288~316)は相互作用面と反対側なので重要ではない

ndash最も重要なピークはDでありFiberDockの主鎖リファインメント( )によって実現した

63

実験2 1IBR

bull R(unbound)とL(bound)は衝突

ndash bound構造は開いている

bull FiberDockでうまく開いた

bull ついでにLのヘリックスも移動した

rarr主鎖のリファインメントがないと低エネルギー構造にならない

64

実験2 2BUO(Lはbound)

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5(a) 2BUO

bull Local Docking

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndashエネルギーtop10構造の中の最も良いIRMSDを比較

bull ΔIRMSD gt 02Aring 良くなった

bull -02Aring lt ΔIRMSD lt 02Aring 変わらず

bull ΔIRMSD lt -02Aring 悪くなった

65

実験2 RosettaDockとの比較

ΔIRMSD = IRMSDFiberDock - IRMSDRosettaDock

66

Complex IDBest IRMSD in top 10

FiberDock RosettaDock30 ΔIRMSD

1 1A0O 180 311 -131

2 1ACB 221 249 -028

3 1AY7dagger 089 072 017

4 1BTH 124 124 000

5 1CGI 200 204 -004

6 1DFJdagger 111 580 -469

7 1E6E 063 171 -108

8 1FINdagger 590 593 -003

9 1GGIdagger 170 258 -188

10 1GOTdagger 259 389 -130

11 1IBRdagger 198 901 -703

12 1OAZ 262 155 107

13 1PXV 323 334 -011

14 1T6Gdagger 077 234 -157

15 1TGS 138 131 007

16 1WQ1 141 506 -365

17 1ZHI 112 090 022

18 2BUOdagger 362 424 -062

19 2KAI 075 067 008

20 3HHRdagger 189 430 -241

Table III Local Docking Results of FiberDock and RosettaDock

daggerReceptorの結合部位が閉じているもの(Opening) ΔIRMSDlt-02Aring

実験2 RosettaDockとの比較

bull 11例でIRMSDが向上(ΔIRMSDlt-02Aring)

ndash Motion type Openingが多数

ndash 2例は悪化7例は変わらず(ΔIRMSDplusmn02Aring以内)

ndash FiberDockはOpening motionのモデル化がウマい

bull 最近のRosettaDockについて

ndash Wangら[22]が主鎖のフレキシビリティを導入bull MCのステップの最中に主鎖振動のランダマイズ

bull 主鎖柔軟性を完全に表現することを可能にした

ndash FiberDockの人たちの主張bull WangらのRosettaDockは自由度が高いために計算が大変

ndash fold-tree[22]によってあらかじめフレキシブルな領域を定義して実時間内におさえる

bull FiberDockは事前知識いらずでしかも速いndash 当時の最新ver(RosettaDock30)に含まれていないため性能比較していない

67

実験2 RosettaDockとの比較

bull ファネル状エネルギー地形(energy funnels)

ndash near-native構造の評価に有用

bull 500構造のRMSD-Energy plots(Figure 7)

ndash R(unbound)ampL(bound)

ndash 横軸(IRMSD)

ndash 縦軸(Energy score)

bull RosettaとFireFiberのスケールは違う

68

実験2 エネルギー地形

Position

En

erg

y

[51] Schueler-Furman O Wang C Bradley P Misura K

Baker D Progress in modeling of protein structures

and interactions Science 2005 310 638ndash642

69

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1C

GI

1IB

R

70

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1T

6G

2B

UO

bull FireDock vs FiberDock

ndash FiberDockの方がファネルの形が良い

ndash 主鎖リファインメントの効果

bull RosettaDock vs FireDock

ndash FireDockの方が見た目的に良い形bull 似たような方法なのになぜ（両方とも側鎖のリファインメント）

ndash ファネルの形の違いに対する2つの解釈bull RosettaDockが衝突に敏感過ぎるかも

bull 側鎖最適化手法の違いndash FireDock 整数計画法によるロータマー選択

ndash RosettaDock ヒューリスティックMCによる側鎖のrepacking

bull ファネル形状の違いを本当に理解するためにはもっと研究が必要（本研究の範囲外とする）

71

実験2 エネルギー地形

bull (rigid)ドッキング結果のリファインメントとリランキング

ndash各例に対し相互作用残基(lt6Aring)を不える

ndashその結合部位の情報をもとにPatchDockを実行

bull decoyを500個使うが完全なブラインドでのドッキングではnear-native構造が得られない可能性がある

bull リファインメントとリランキング性能評価のために（near-native decoyを作るために）結合部位情報を用いた

bull PatchDockは形状相補性スコアに基づく

ndash PatchDock FireDock FiberDockを比較

bull PatchDockでnear-native decoyを500個生成

bull FireDockとFiberDockでリファインメントリランキング

bull R(unbound) L(bound)を使用 72

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

73

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

ID

PatchDock FireDock FiberDock

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First Acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

1A0O 1 (766 379) 3dagger 7 (634 230) 29 (920 315) 3dagger 16 (525 333) 108 (519 326) 1

1ACB 3 (617 312) 2 3 (824 431) 259 (867 437) 1 2 (684 401) 42 (612 356) 4dagger

1AY7 14 (978 527) 3 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger

1BTH 1 (1210 365) 1 2 (1011 328) 72 (1147 363) 2 1 (798 197) 403 (1480 355) 5dagger

1CGI 2 (382 231) 1 1 (282 225) 2 (382 231) 10dagger 1 (542 272) 279 (750 297) 9

1DFJ 1 (684 276) 4 1 (555 203) 2 (478 233) 6dagger 1 (310 153) 5 (428 213) 6dagger

1E6E None 0 474 (601 332) 134 (1020 425) 0 2 (838 344) 327 (2064 746) 2dagger

1FIN None 0 None None 0 None None 0

1GGI 3 (606 324) 6dagger 25 (683 337) 3 (606 324) 0 1 (1239 377) 281 (1123 329) 2

1GOT None 0 None None 0 None None 0

1IBR 32 (699 278) 0 2 (501 250) 208 (638 285) 1 2 (667 261) 32 (699 278) 3dagger

1OAZ 58 (1847 384) 0 9 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger 16 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger

1PXV 51 (854 403) 0 17 (694 349) 54 (578 339) 1 1 (886 451) 63 (986 457) 2dagger

1T6G 4 (810 175) 1 1 (683 133) 129 (1478 308) 10 1 (961 180) 70 (1351 233) 11dagger

1TGS 15 (269 154) 1 1 (194 143) 15 (269 154) 10 1 (194 143) 15 (269 154) 11dagger

1WQ1 6 (224 142) 1dagger 20 (564 235) 82 (540 217) 1dagger 29 (892 444) 445 (718 295) 0

1ZHI 134 (1344 281) 0 10 (752 273) 311 (843 303) 2 4 (718 348) 311 (843 303) 3dagger

2BUO 1 (938 539) 9dagger 3 (505 391) 32 (487 398) 3 12 (63 461) 203 (83 471)) 2

2KAI 17 (1246 323) 1 1 (194 084) 257 (111 077) 3dagger 1 (218 094) 257 (111 077) 2

3HHR 214 (1161 327) 0 497 (919 551) 420 (917 459) 0 214 (1359 395) 261 (1538 377) 0

wins 6 4 8 7 14 11

Table IV

bull Table IVの見かた

ndash First acceptable

RMSD＜100Aring or IRMSD＜40Aring となった(acceptable)

decoyの中で一番良い順位のものの順位bull FireFiberDockのPatchDockはFirst acceptable decoyが

PatchDock(リファインメント前)では何位だったか

ndash Acceptables

上位20個の中に含まれていたacceptable decoyの個数

ndash 3手法の中でFirst acceptableの順位が一番良かった

ndash dagger 3手法の中でAcceptablesの個数が一番多かった

ndash wins行 と dagger の集計

74

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

bull PatchDock＜FireDock＜FiberDockと性能向上

ndash まぁ割と良くなっているbull First acceptable (wins)6 ＜ 8 ＜ 14

bull Acceptables (wins) 4 ＜ 7 ＜ 11

ndash 主鎖リファインメントがnear-native decoyのランキングを改善できるということを示しているbull 構造上の衝突をなくせるようなときに効果を発揮（低いエネルギー値と良い順位が得られるようになる）

75

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

76

実験3 1T6G

bull 1位の結果はCAPRI基準でmedium accuracy

ndash 2位はhighly accurate (IRMSD 092Aring RMSD 304Aring）(表には書いてない)

bull 結合の際に動くループを特定した

ndash 矢印部分のループが開いている

ndash 他の部位はほとんど動いていない

Figure 8 1T6G

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

77

実験3 1BTH

bull 1BTHの結果について(FiberDock)

ndash 403位 RMSD 1480Aring IRMSD 355Aring を釣り上げた

ndash RMSD 798Aring IRMSD 197Aringに改善しエネルギー値1位

ndash FireDockでは悪化していた（RMSD 1890Aring IRMSD 464Aring）

bull FiberDockはRの主鎖構造をほとんど変えなかったが微妙には動いていた（RMSD 015Aring）

ndash この微動が衝突を解決している

ndash 相互作用部位にdecoyが集中するのを可能にしてるのかも

78

Figure 9 1BTH

Refinement by FireDock Refinement by FiberDock

緑色bound(R)

灰色bound(L)

青色PatchDock

橙色FireDock

赤色FiberDock

実験3 1BTH

Discussion and Conclusions

79

bull ドッキング予測は2つのステージに分かれる

ndash剛体ドッキングステージ

bull near-nativeを出せても衝突があったりする

bull decoyのランキングで上位にこない

ndash フレキシブルリファインメントステージ

bull 衝突を解決してリランキング

bull とても重要なステージ

80

タンパク質ドッキング

bull FiberDockを提案したndash フレキシブルリファインメントのための手法

ndash 側鎖と主鎖の両方を対象

ndash vdW力に基づいた基準振動解析によるモデリング

ndash RMSDとエネルギー値（ランキング）両方を改善

ndash エネルギーファネルの形状も改善

bull 主鎖のフレキシビリティの重要性ndash 立体構造がなくモデリングされた場合においても重要

ndash 主鎖リファインメントでモデルの丌正確性に対処できるかもしれない

ndash 抗原抗体複合体予測にもいけるかもbull 今回は1例のみ(1GGI)

bull CDR Loopがあると難しいがうまくいった

bull 抗原抗体複合体におけるFiberDockの性能評価を計画中81

まとめ

bull 基準振動モード選択基準の改良

ndash vdWだけでなく他にも取り入れるbull attrVdW

bull クーロン力

bull 水素結合

bull 主鎖のリファインメントをRとLで同時に行うようにする

ndash RとLのモードの中から関連しているモードを選択して使う

82

Future work

bull リファインメント前の初期構造生成がうまくいかない場合の対応

ndash 剛体ドッキング前にフレキシビリティの評価をしたい

ndash Hinge bending motion（蝶番型モーション）

bull Hinge bending motionはnear-native decoyを生成するのを妨げる大きな動きの1つ

bull Hinge plot法によって最小周波数モード2つで解析できる

bull FrexDockという手法とFiberDockを組み合わせてもいけるかも

83

Future work

[52] Emekli U Schneidman-Duhovny D Wolfson HJ Nussinov R Haliloglu T HingeProt

automated prediction of hinges in protein structures Proteins 2008 70 1219ndash1227

[53] Schneidman-Duhovny D Nussinov R Wolfson HJ Automatic prediction of protein

interactions with large scale motion Proteins2007 69 764ndash773

bull 主鎖のフレキシビリティが予測できる場合

ndash アンサンブル(cross)ドッキングとリファインメントの組み合わせbull Conformational selectionとinfuced-fitの両方をモデル化

ndash near-native decoyの評価がより難しくなるbull より正確なエネルギー関数が必要

bull 最小エネルギーの周辺でのエネルギーファネルを探索するべき

84

Future work

[14] Chaudhury S Gray JJ Conformer selection and induced fit in flexible backbone

proteinndashprotein docking using computational and NMR ensembles J Mol

Biol 2008 381 1068ndash1087

Generating many decoys

Selecting near-native decoys by cluster analysis (IFP)

Refinement

near-native

decoy

内古閑伸之広川貴次秋山泰相互作用プロファイルによるタンパク質複合体予測のポストドッキング解析第38回構造活性相関シンポジウム 2010

bull 微分

bull 各Cα原子にrepVdW力のベクトルの和を割り当てる

36

Correlation Measurement

bull 力 と基準振動モード の相関

ndash レセプターのCα原子数

ndash

ndash

ndash 各Cα原子の変位ベクトルの集合

ndash i番目の基準振動モードの周波数

ndash 力とモードのベクトルの方向が一致rarr相関が強い

ndash 低周波モードを重要視 37

Correlation Measurement

bull 主鎖リファインメントステップでの最小化

ndash 16の自由度による

bull 相関が高かった10個の基準振動モード

bull 6の剛体自由度（6つの周波数0モードとして表される）

ndash attrVdWエネルギーの重み（ ）

ndash スケーリング係数（ ）

ndash 基準振動モードの数

ndash モード i の振幅38

Minimization According to Normal Modes

bull 最適な振幅値の決定

ndash BFGS準ニュートン法を用いた

ndashエネルギー勾配

ndash

ndash vdW力の計算ではattrVdWに係数Kをかけている

ndash構造最小化ステップの最後に最適化された振幅による基準振動をタンパク質に適用 39

Minimization According to Normal Modes

bull 純粋な方法

ndash基準振動モードの変位ベクトルを加える

ndash よく構造が歪む

ndash結合長と結合角は維持したい即ち主鎖二面角(φψ)の変化のみを許容して適用したい

bull CCDアルゴリズムを適用

ndash逆運動学に基づくロボティクスのアルゴリズム

40

Applying a Normal Mode on a Protein

[41] Dunbrack RLJrCanutescu AA Cyclic coordinate descent a robotics

algorithm for protein loop closure Protein Sci 2003 12963ndash972

bull CCDアルゴリズム

ndash Cα原子に変位ベクトルを加算rarr

ndash最小変位原子Cαjから両方向に主鎖二面角を決定

bull

bull 二面角 の式

ndash 着目しているCαから3つ以内にいるCα

ndash それぞれ変位ベクトルを加算したCα

41

Applying a Normal Mode on a Protein

二面角だけを動かして基準振動による変化位置にできるだけ近くなるようにする

bull 主鎖リファインメントの最後

ndash現在得られている構造のスコアを計算

bull スコアが良ければ構造を更新して戻る

bull vdWエネルギーが閾値以下か結果が5回更新されなかったら終了

42

The Scoring Function of the Backbone

Refinement Stage

bull near-native構造を特定するためのエネルギー計算

bull FireDockのエネルギー計算と同一

ndash 脱溶媒和自由エネルギー（Atomic Contact Energy）

ndash vdW相互作用

ndash 静電的相互作用

ndash 水素結合ジスルフィド結合

ndash π-πスタッキングなど

bull 以下のdeformation energryを加えた

43

Ranking According to an Approximation of

the Energy Function

RMSD

bull RMSDRoot Mean Square Deviation

ndash 2つの構造間の対応する原子の距離の二乗平均根(RMS)

44httpis-educationnaistjpDataSyllabus2007TeachingMaterialinfo-0048_1192617014pdf より引用

bull 本研究では3つのRMSDの値を用いた

ndash LRMSD(Ligand RMSD) (CAPRI規準)

decoyのRとnative複合体構造のRをフィットさせたときのdecoyのLとnativeのLとのCα原子に対するRMSD

ndash IRMSD(Interface RMSD) (CAPRI規準)

decoyとnativeの相互作用面をフィットさせたときの相互作用面にいるCα同士のRMSDnative複合体において10Aring以内に他方のタンパク質の原子を含む残基

ndash Rec-IRMSDRのdecoyとbound構造の相互作用面をフィットさせたときのRの相互作用面にいるCα同士のRMSD

45

RMSD calculations

(superimpose)

46

CAPRI規準

RANK LRMSD[Aring] IRMSD[Aring]

High ≦10 ≦10

Medium 10＜x≦50 10＜x≦20

Acceptable 50＜x≦100 20＜x≦40

Incorrect 100＜x 40＜x

Criteria for Ranking the CAPRI Predictions

[42] Mendez RLeplae RDe Maria LWodak SJ Assessment of blind predictions of protein-

protein interactions current status of docking methods Proteins 2003 52 51ndash67

or

47

Test Cases Table I

NoComplex

ID

Unbound

R

Unbound

LComplex description

Rec-

IRMSD

Motion

type

1 1A0O 1CHN 1FWP CheY-binding domain of CheA in complex with CheY 212 Closing

2 1ACB 2CGA 1EGL Bovine alpha-chymotrypsin-Eglin C complex 258 Other

3 1AY7 1RGH 1A19 Ribonuclease Sa complex with Barstar 059 Opening

4 1BTH 2HNT 6PTI Thrombin complexed with bovine pancreatic trypsin inhibitor 131 Other

5 1CGI 2CGA 1HPT Bovine chymotrypsinogen A and pancreatic secretory trypsin inhibitor 226 Other

6 1DFJ 2BNH 7RSA Ribonuclease inhibitor complexed with ribonuclease A 118 Opening

7 1E6E 1E1N 1CJE Adrenodoxin reductase-adrenodoxin complex 062 Other

8 1FIN 1HCL 1VIN CyclinA-CDK2 complex 608 Opening

9 1GGI 1GGC mdash HIV-1 neutralizing antibody in complex with its V3 loop peptide antigen 167 Opening

10 1GOT 1TAG 1TBG Heterotrimeric G protein 372 Opening

11 1IBR 1F59 1F59 Complex of Ran with Importin beta 262 Opening

12 1OAZ 1OAQ mdash Immunoglobulin E complexed with a Thioredoxin 1 107 Other

13 1PXV 1X9Y 1NYC StaphostatinndashStaphopain complex 348 Other

14 1T6G 1UKR 1T6E Complex of endo-14-beta-xylanase I and xylanase inhibitor 087 Opening

15 1TGS 2PTN 1HPT Complex of trypsinogen and pancreatic secretory trypsin inhibitor 154 Closing

16 1WQ1 6Q21 6Q21 Ras-RasGAP complex 093 Other

17 1ZHI 1M4Z 1Z1A Complex of Orc1 and Sir1 interacting domains 074 Closing

18 2BUO 1A43 mdash HIV-1 capsid C-terminal domain with an inhibitor of particle assembly 415 Opening

19 2KAI 2PKA 6PTI Complex of porcine kallikrein A and the bovine pancreatic trypsin inhibitor 072 Other

20 3HHR 1HGU mdash Complex of a human growth hormone and extracellular domain of its receptor 262 Opening

bull 表の意味

ndash Rec-IRMSDRのboundとunbound間での相互作用面にいるCαのRMSD

ndash Motion type

bull Opening (9例)

unboundのRが結合部位を妨げているもの

bull Closing (3例)

結合すると相互作用領域を増やすように動くもの

bull Other (8例)

相互作用領域の一部がOpeningで一部がClosing

ndash unbound Lがあるものはunbound-unbound

48

Test Cases

Results

49

bull FireDockと比較

ndash FiberDockとの違いはNMAによる主鎖改良部分

bull 3つの実験

1 結合位置に置いたunbound構造をリファインメント

2 500個のランダム生成されたnear-native

リガンド構造に対してrefine

3 PatchDockで生成された結果のリランキング

50

実験方法

51

実験1 unbound構造のリファインメント

Table II Refinement of the Unbound Receptor and Unbound Ligand in Their Native Binding Orientation

Complex IDFireDock (rigid backbone) FiberDock (flexible backbone)

IRMSD recIRMSD Energy IRMSD recIRMSD Energy1 1A0O 244 212 minus1481 244 212 minus1481

2 1ACB 258 258 minus4623 257 254 minus3866

3 1AY7 130 059 minus4053 130 059 minus4053

4 1BTH 116 131 minus4215 116 131 minus4215

5 1CGI 208 226 minus5261 208 226 minus5261

6 1DFJ 141 118 minus3654 112 111 minus3002

7 1E6E 121 062 minus5524 121 062 minus5524

8 1FIN 517 608 81384 606 616 030

9 1GGI 268 167 11189 195 126 minus5179

10 1GOT 302 372 10725 468 378 minus554

11 1IBR 278 262 33593 263 256 minus1732

12 1OAZ 100 107 435 100 107 435

13 1PXV 354 348 1155 342 331 minus3418

14 1T6G 099 087 minus1039 088 066 minus4116

15 1TGS 157 154 minus4328 157 154 minus4328

16 1WQ1 150 093 250 150 093 250

17 1ZHI 124 074 440 124 074 440

18 2BUO 392 415 minus1105 405 430 minus3271

19 2KAI 074 072 minus6077 074 072 minus6077

20 3HHR 246 262 62207 198 256 minus99

これら4つのケースはLigandにunbound構造がなかったもの代わりにbound構造を用いている

bull エネルギー値

ndash多くの例でFiberDockの方が低エネルギー構造

ndash 8 9 10 11 20はFireDockだと全然だめ

bull Motion type Opening

bull リガンドと結合するときにレセプターの結合部位が開かれる

bull FiberDockが開口運動をうまくモデル化できている

bull RMSD値

ndash 7例でRMSD値改善

bull 9 14はrecIRMSDが25改善

ndash 8 10 18はRMSD値が悪化

ndash残りの10例は変化なし52

実験1 エネルギー値とRMSD値

bull PDB ID 1GGI(9)ndash HIV-1 neutralizing antibody in complex

with its V3 loop peptide antigen

ndash レセプター

bull 赤色FiberDock

bull 緑色bound

bull 青色unbound

ndash リガンド

bull 灰色bound

ndash結合するところのリファインメントがうまくいっている（矢印部分）

53

実験1 1GGI

Figure 2

54

実験1 1GGI

bull 1GGIのNormal Mode

bull 低周波と高周波が混在

ndash 番目の基準振動(小さいほど低周波振動)

ndash 16番目の基準振動の振幅が最も大きい(ｰ792)

55

実験1 1GGI

Flexible loop領域 220-305番残基Lowest freq

Higher freq

Figure 3

bull 低周波数モードが全体の振動を高周波数モードはループ構造などの局所的な振動を表している

ndash 29番残基の周辺のピークはunboundの欠損領域のせい

56

実験1 1GGI

bull CAPRI 3rd Assessment Meeting

ndash ドッキングの課題はdecoyのランク付けとfalse-positiveをふるい落とすこと

ndash最終的なランキングはエネルギー値による

ndashせっかく低いRMSD値を持っていてもエネルギー値が高かったら抽出できない

rarrリファインメントによってエネルギー値が改善されることは素晴らしい

57

実験1 1GGI

[49] Janin JWodak S The third CAPRI assessment meeting Toronto Canada

April 20ndash21 2007 Structure 2007 15 755ndash759

bull nativeの結合サイトにLを置いてリファインメント

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndash 500構造をつくってリファインメント

ndash good solution

エネルギー値が負でIRMSDが4Aring以下

58

実験2

(Local Docking)

59

実験2 FireDockとの比較

17例で精度向上（ ）8例は40以上の向上1FIN（一番左）は1個も見つからず（recIRMSD=608Aring）

Figure 4

bull リファインメントが正しかった例

ndash 重要な主鎖矢印

ndash 衝突がうまく回避できている

60

実験2 FireDockとの比較

18 2BUO

11 1IBR

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5

61

実験2 1IBR

bull 1IBRでの基準振動

62Figure 6

実験2 1IBR

bull 低周波数モードは全体高周波数モードはループ構造の振動を表している(D)

bull 4つの大きな距離のピーク(ABCD)について

ndash最大のピークC(残基番号288~316)は相互作用面と反対側なので重要ではない

ndash最も重要なピークはDでありFiberDockの主鎖リファインメント( )によって実現した

63

実験2 1IBR

bull R(unbound)とL(bound)は衝突

ndash bound構造は開いている

bull FiberDockでうまく開いた

bull ついでにLのヘリックスも移動した

rarr主鎖のリファインメントがないと低エネルギー構造にならない

64

実験2 2BUO(Lはbound)

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5(a) 2BUO

bull Local Docking

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndashエネルギーtop10構造の中の最も良いIRMSDを比較

bull ΔIRMSD gt 02Aring 良くなった

bull -02Aring lt ΔIRMSD lt 02Aring 変わらず

bull ΔIRMSD lt -02Aring 悪くなった

65

実験2 RosettaDockとの比較

ΔIRMSD = IRMSDFiberDock - IRMSDRosettaDock

66

Complex IDBest IRMSD in top 10

FiberDock RosettaDock30 ΔIRMSD

1 1A0O 180 311 -131

2 1ACB 221 249 -028

3 1AY7dagger 089 072 017

4 1BTH 124 124 000

5 1CGI 200 204 -004

6 1DFJdagger 111 580 -469

7 1E6E 063 171 -108

8 1FINdagger 590 593 -003

9 1GGIdagger 170 258 -188

10 1GOTdagger 259 389 -130

11 1IBRdagger 198 901 -703

12 1OAZ 262 155 107

13 1PXV 323 334 -011

14 1T6Gdagger 077 234 -157

15 1TGS 138 131 007

16 1WQ1 141 506 -365

17 1ZHI 112 090 022

18 2BUOdagger 362 424 -062

19 2KAI 075 067 008

20 3HHRdagger 189 430 -241

Table III Local Docking Results of FiberDock and RosettaDock

daggerReceptorの結合部位が閉じているもの(Opening) ΔIRMSDlt-02Aring

実験2 RosettaDockとの比較

bull 11例でIRMSDが向上(ΔIRMSDlt-02Aring)

ndash Motion type Openingが多数

ndash 2例は悪化7例は変わらず(ΔIRMSDplusmn02Aring以内)

ndash FiberDockはOpening motionのモデル化がウマい

bull 最近のRosettaDockについて

ndash Wangら[22]が主鎖のフレキシビリティを導入bull MCのステップの最中に主鎖振動のランダマイズ

bull 主鎖柔軟性を完全に表現することを可能にした

ndash FiberDockの人たちの主張bull WangらのRosettaDockは自由度が高いために計算が大変

ndash fold-tree[22]によってあらかじめフレキシブルな領域を定義して実時間内におさえる

bull FiberDockは事前知識いらずでしかも速いndash 当時の最新ver(RosettaDock30)に含まれていないため性能比較していない

67

実験2 RosettaDockとの比較

bull ファネル状エネルギー地形(energy funnels)

ndash near-native構造の評価に有用

bull 500構造のRMSD-Energy plots(Figure 7)

ndash R(unbound)ampL(bound)

ndash 横軸(IRMSD)

ndash 縦軸(Energy score)

bull RosettaとFireFiberのスケールは違う

68

実験2 エネルギー地形

Position

En

erg

y

[51] Schueler-Furman O Wang C Bradley P Misura K

Baker D Progress in modeling of protein structures

and interactions Science 2005 310 638ndash642

69

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1C

GI

1IB

R

70

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1T

6G

2B

UO

bull FireDock vs FiberDock

ndash FiberDockの方がファネルの形が良い

ndash 主鎖リファインメントの効果

bull RosettaDock vs FireDock

ndash FireDockの方が見た目的に良い形bull 似たような方法なのになぜ（両方とも側鎖のリファインメント）

ndash ファネルの形の違いに対する2つの解釈bull RosettaDockが衝突に敏感過ぎるかも

bull 側鎖最適化手法の違いndash FireDock 整数計画法によるロータマー選択

ndash RosettaDock ヒューリスティックMCによる側鎖のrepacking

bull ファネル形状の違いを本当に理解するためにはもっと研究が必要（本研究の範囲外とする）

71

実験2 エネルギー地形

bull (rigid)ドッキング結果のリファインメントとリランキング

ndash各例に対し相互作用残基(lt6Aring)を不える

ndashその結合部位の情報をもとにPatchDockを実行

bull decoyを500個使うが完全なブラインドでのドッキングではnear-native構造が得られない可能性がある

bull リファインメントとリランキング性能評価のために（near-native decoyを作るために）結合部位情報を用いた

bull PatchDockは形状相補性スコアに基づく

ndash PatchDock FireDock FiberDockを比較

bull PatchDockでnear-native decoyを500個生成

bull FireDockとFiberDockでリファインメントリランキング

bull R(unbound) L(bound)を使用 72

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

73

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

ID

PatchDock FireDock FiberDock

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First Acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

1A0O 1 (766 379) 3dagger 7 (634 230) 29 (920 315) 3dagger 16 (525 333) 108 (519 326) 1

1ACB 3 (617 312) 2 3 (824 431) 259 (867 437) 1 2 (684 401) 42 (612 356) 4dagger

1AY7 14 (978 527) 3 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger

1BTH 1 (1210 365) 1 2 (1011 328) 72 (1147 363) 2 1 (798 197) 403 (1480 355) 5dagger

1CGI 2 (382 231) 1 1 (282 225) 2 (382 231) 10dagger 1 (542 272) 279 (750 297) 9

1DFJ 1 (684 276) 4 1 (555 203) 2 (478 233) 6dagger 1 (310 153) 5 (428 213) 6dagger

1E6E None 0 474 (601 332) 134 (1020 425) 0 2 (838 344) 327 (2064 746) 2dagger

1FIN None 0 None None 0 None None 0

1GGI 3 (606 324) 6dagger 25 (683 337) 3 (606 324) 0 1 (1239 377) 281 (1123 329) 2

1GOT None 0 None None 0 None None 0

1IBR 32 (699 278) 0 2 (501 250) 208 (638 285) 1 2 (667 261) 32 (699 278) 3dagger

1OAZ 58 (1847 384) 0 9 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger 16 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger

1PXV 51 (854 403) 0 17 (694 349) 54 (578 339) 1 1 (886 451) 63 (986 457) 2dagger

1T6G 4 (810 175) 1 1 (683 133) 129 (1478 308) 10 1 (961 180) 70 (1351 233) 11dagger

1TGS 15 (269 154) 1 1 (194 143) 15 (269 154) 10 1 (194 143) 15 (269 154) 11dagger

1WQ1 6 (224 142) 1dagger 20 (564 235) 82 (540 217) 1dagger 29 (892 444) 445 (718 295) 0

1ZHI 134 (1344 281) 0 10 (752 273) 311 (843 303) 2 4 (718 348) 311 (843 303) 3dagger

2BUO 1 (938 539) 9dagger 3 (505 391) 32 (487 398) 3 12 (63 461) 203 (83 471)) 2

2KAI 17 (1246 323) 1 1 (194 084) 257 (111 077) 3dagger 1 (218 094) 257 (111 077) 2

3HHR 214 (1161 327) 0 497 (919 551) 420 (917 459) 0 214 (1359 395) 261 (1538 377) 0

wins 6 4 8 7 14 11

Table IV

bull Table IVの見かた

ndash First acceptable

RMSD＜100Aring or IRMSD＜40Aring となった(acceptable)

decoyの中で一番良い順位のものの順位bull FireFiberDockのPatchDockはFirst acceptable decoyが

PatchDock(リファインメント前)では何位だったか

ndash Acceptables

上位20個の中に含まれていたacceptable decoyの個数

ndash 3手法の中でFirst acceptableの順位が一番良かった

ndash dagger 3手法の中でAcceptablesの個数が一番多かった

ndash wins行 と dagger の集計

74

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

bull PatchDock＜FireDock＜FiberDockと性能向上

ndash まぁ割と良くなっているbull First acceptable (wins)6 ＜ 8 ＜ 14

bull Acceptables (wins) 4 ＜ 7 ＜ 11

ndash 主鎖リファインメントがnear-native decoyのランキングを改善できるということを示しているbull 構造上の衝突をなくせるようなときに効果を発揮（低いエネルギー値と良い順位が得られるようになる）

75

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

76

実験3 1T6G

bull 1位の結果はCAPRI基準でmedium accuracy

ndash 2位はhighly accurate (IRMSD 092Aring RMSD 304Aring）(表には書いてない)

bull 結合の際に動くループを特定した

ndash 矢印部分のループが開いている

ndash 他の部位はほとんど動いていない

Figure 8 1T6G

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

77

実験3 1BTH

bull 1BTHの結果について(FiberDock)

ndash 403位 RMSD 1480Aring IRMSD 355Aring を釣り上げた

ndash RMSD 798Aring IRMSD 197Aringに改善しエネルギー値1位

ndash FireDockでは悪化していた（RMSD 1890Aring IRMSD 464Aring）

bull FiberDockはRの主鎖構造をほとんど変えなかったが微妙には動いていた（RMSD 015Aring）

ndash この微動が衝突を解決している

ndash 相互作用部位にdecoyが集中するのを可能にしてるのかも

78

Figure 9 1BTH

Refinement by FireDock Refinement by FiberDock

緑色bound(R)

灰色bound(L)

青色PatchDock

橙色FireDock

赤色FiberDock

実験3 1BTH

Discussion and Conclusions

79

bull ドッキング予測は2つのステージに分かれる

ndash剛体ドッキングステージ

bull near-nativeを出せても衝突があったりする

bull decoyのランキングで上位にこない

ndash フレキシブルリファインメントステージ

bull 衝突を解決してリランキング

bull とても重要なステージ

80

タンパク質ドッキング

bull FiberDockを提案したndash フレキシブルリファインメントのための手法

ndash 側鎖と主鎖の両方を対象

ndash vdW力に基づいた基準振動解析によるモデリング

ndash RMSDとエネルギー値（ランキング）両方を改善

ndash エネルギーファネルの形状も改善

bull 主鎖のフレキシビリティの重要性ndash 立体構造がなくモデリングされた場合においても重要

ndash 主鎖リファインメントでモデルの丌正確性に対処できるかもしれない

ndash 抗原抗体複合体予測にもいけるかもbull 今回は1例のみ(1GGI)

bull CDR Loopがあると難しいがうまくいった

bull 抗原抗体複合体におけるFiberDockの性能評価を計画中81

まとめ

bull 基準振動モード選択基準の改良

ndash vdWだけでなく他にも取り入れるbull attrVdW

bull クーロン力

bull 水素結合

bull 主鎖のリファインメントをRとLで同時に行うようにする

ndash RとLのモードの中から関連しているモードを選択して使う

82

Future work

bull リファインメント前の初期構造生成がうまくいかない場合の対応

ndash 剛体ドッキング前にフレキシビリティの評価をしたい

ndash Hinge bending motion（蝶番型モーション）

bull Hinge bending motionはnear-native decoyを生成するのを妨げる大きな動きの1つ

bull Hinge plot法によって最小周波数モード2つで解析できる

bull FrexDockという手法とFiberDockを組み合わせてもいけるかも

83

Future work

[52] Emekli U Schneidman-Duhovny D Wolfson HJ Nussinov R Haliloglu T HingeProt

automated prediction of hinges in protein structures Proteins 2008 70 1219ndash1227

[53] Schneidman-Duhovny D Nussinov R Wolfson HJ Automatic prediction of protein

interactions with large scale motion Proteins2007 69 764ndash773

bull 主鎖のフレキシビリティが予測できる場合

ndash アンサンブル(cross)ドッキングとリファインメントの組み合わせbull Conformational selectionとinfuced-fitの両方をモデル化

ndash near-native decoyの評価がより難しくなるbull より正確なエネルギー関数が必要

bull 最小エネルギーの周辺でのエネルギーファネルを探索するべき

84

Future work

[14] Chaudhury S Gray JJ Conformer selection and induced fit in flexible backbone

proteinndashprotein docking using computational and NMR ensembles J Mol

Biol 2008 381 1068ndash1087

Generating many decoys

Selecting near-native decoys by cluster analysis (IFP)

Refinement

near-native

decoy

内古閑伸之広川貴次秋山泰相互作用プロファイルによるタンパク質複合体予測のポストドッキング解析第38回構造活性相関シンポジウム 2010

bull 力 と基準振動モード の相関

ndash レセプターのCα原子数

ndash

ndash

ndash 各Cα原子の変位ベクトルの集合

ndash i番目の基準振動モードの周波数

ndash 力とモードのベクトルの方向が一致rarr相関が強い

ndash 低周波モードを重要視 37

Correlation Measurement

bull 主鎖リファインメントステップでの最小化

ndash 16の自由度による

bull 相関が高かった10個の基準振動モード

bull 6の剛体自由度（6つの周波数0モードとして表される）

ndash attrVdWエネルギーの重み（ ）

ndash スケーリング係数（ ）

ndash 基準振動モードの数

ndash モード i の振幅38

Minimization According to Normal Modes

bull 最適な振幅値の決定

ndash BFGS準ニュートン法を用いた

ndashエネルギー勾配

ndash

ndash vdW力の計算ではattrVdWに係数Kをかけている

ndash構造最小化ステップの最後に最適化された振幅による基準振動をタンパク質に適用 39

Minimization According to Normal Modes

bull 純粋な方法

ndash基準振動モードの変位ベクトルを加える

ndash よく構造が歪む

ndash結合長と結合角は維持したい即ち主鎖二面角(φψ)の変化のみを許容して適用したい

bull CCDアルゴリズムを適用

ndash逆運動学に基づくロボティクスのアルゴリズム

40

Applying a Normal Mode on a Protein

[41] Dunbrack RLJrCanutescu AA Cyclic coordinate descent a robotics

algorithm for protein loop closure Protein Sci 2003 12963ndash972

bull CCDアルゴリズム

ndash Cα原子に変位ベクトルを加算rarr

ndash最小変位原子Cαjから両方向に主鎖二面角を決定

bull

bull 二面角 の式

ndash 着目しているCαから3つ以内にいるCα

ndash それぞれ変位ベクトルを加算したCα

41

Applying a Normal Mode on a Protein

二面角だけを動かして基準振動による変化位置にできるだけ近くなるようにする

bull 主鎖リファインメントの最後

ndash現在得られている構造のスコアを計算

bull スコアが良ければ構造を更新して戻る

bull vdWエネルギーが閾値以下か結果が5回更新されなかったら終了

42

The Scoring Function of the Backbone

Refinement Stage

bull near-native構造を特定するためのエネルギー計算

bull FireDockのエネルギー計算と同一

ndash 脱溶媒和自由エネルギー（Atomic Contact Energy）

ndash vdW相互作用

ndash 静電的相互作用

ndash 水素結合ジスルフィド結合

ndash π-πスタッキングなど

bull 以下のdeformation energryを加えた

43

Ranking According to an Approximation of

the Energy Function

RMSD

bull RMSDRoot Mean Square Deviation

ndash 2つの構造間の対応する原子の距離の二乗平均根(RMS)

44httpis-educationnaistjpDataSyllabus2007TeachingMaterialinfo-0048_1192617014pdf より引用

bull 本研究では3つのRMSDの値を用いた

ndash LRMSD(Ligand RMSD) (CAPRI規準)

decoyのRとnative複合体構造のRをフィットさせたときのdecoyのLとnativeのLとのCα原子に対するRMSD

ndash IRMSD(Interface RMSD) (CAPRI規準)

decoyとnativeの相互作用面をフィットさせたときの相互作用面にいるCα同士のRMSDnative複合体において10Aring以内に他方のタンパク質の原子を含む残基

ndash Rec-IRMSDRのdecoyとbound構造の相互作用面をフィットさせたときのRの相互作用面にいるCα同士のRMSD

45

RMSD calculations

(superimpose)

46

CAPRI規準

RANK LRMSD[Aring] IRMSD[Aring]

High ≦10 ≦10

Medium 10＜x≦50 10＜x≦20

Acceptable 50＜x≦100 20＜x≦40

Incorrect 100＜x 40＜x

Criteria for Ranking the CAPRI Predictions

[42] Mendez RLeplae RDe Maria LWodak SJ Assessment of blind predictions of protein-

protein interactions current status of docking methods Proteins 2003 52 51ndash67

or

47

Test Cases Table I

NoComplex

ID

Unbound

R

Unbound

LComplex description

Rec-

IRMSD

Motion

type

1 1A0O 1CHN 1FWP CheY-binding domain of CheA in complex with CheY 212 Closing

2 1ACB 2CGA 1EGL Bovine alpha-chymotrypsin-Eglin C complex 258 Other

3 1AY7 1RGH 1A19 Ribonuclease Sa complex with Barstar 059 Opening

4 1BTH 2HNT 6PTI Thrombin complexed with bovine pancreatic trypsin inhibitor 131 Other

5 1CGI 2CGA 1HPT Bovine chymotrypsinogen A and pancreatic secretory trypsin inhibitor 226 Other

6 1DFJ 2BNH 7RSA Ribonuclease inhibitor complexed with ribonuclease A 118 Opening

7 1E6E 1E1N 1CJE Adrenodoxin reductase-adrenodoxin complex 062 Other

8 1FIN 1HCL 1VIN CyclinA-CDK2 complex 608 Opening

9 1GGI 1GGC mdash HIV-1 neutralizing antibody in complex with its V3 loop peptide antigen 167 Opening

10 1GOT 1TAG 1TBG Heterotrimeric G protein 372 Opening

11 1IBR 1F59 1F59 Complex of Ran with Importin beta 262 Opening

12 1OAZ 1OAQ mdash Immunoglobulin E complexed with a Thioredoxin 1 107 Other

13 1PXV 1X9Y 1NYC StaphostatinndashStaphopain complex 348 Other

14 1T6G 1UKR 1T6E Complex of endo-14-beta-xylanase I and xylanase inhibitor 087 Opening

15 1TGS 2PTN 1HPT Complex of trypsinogen and pancreatic secretory trypsin inhibitor 154 Closing

16 1WQ1 6Q21 6Q21 Ras-RasGAP complex 093 Other

17 1ZHI 1M4Z 1Z1A Complex of Orc1 and Sir1 interacting domains 074 Closing

18 2BUO 1A43 mdash HIV-1 capsid C-terminal domain with an inhibitor of particle assembly 415 Opening

19 2KAI 2PKA 6PTI Complex of porcine kallikrein A and the bovine pancreatic trypsin inhibitor 072 Other

20 3HHR 1HGU mdash Complex of a human growth hormone and extracellular domain of its receptor 262 Opening

bull 表の意味

ndash Rec-IRMSDRのboundとunbound間での相互作用面にいるCαのRMSD

ndash Motion type

bull Opening (9例)

unboundのRが結合部位を妨げているもの

bull Closing (3例)

結合すると相互作用領域を増やすように動くもの

bull Other (8例)

相互作用領域の一部がOpeningで一部がClosing

ndash unbound Lがあるものはunbound-unbound

48

Test Cases

Results

49

bull FireDockと比較

ndash FiberDockとの違いはNMAによる主鎖改良部分

bull 3つの実験

1 結合位置に置いたunbound構造をリファインメント

2 500個のランダム生成されたnear-native

リガンド構造に対してrefine

3 PatchDockで生成された結果のリランキング

50

実験方法

51

実験1 unbound構造のリファインメント

Table II Refinement of the Unbound Receptor and Unbound Ligand in Their Native Binding Orientation

Complex IDFireDock (rigid backbone) FiberDock (flexible backbone)

IRMSD recIRMSD Energy IRMSD recIRMSD Energy1 1A0O 244 212 minus1481 244 212 minus1481

2 1ACB 258 258 minus4623 257 254 minus3866

3 1AY7 130 059 minus4053 130 059 minus4053

4 1BTH 116 131 minus4215 116 131 minus4215

5 1CGI 208 226 minus5261 208 226 minus5261

6 1DFJ 141 118 minus3654 112 111 minus3002

7 1E6E 121 062 minus5524 121 062 minus5524

8 1FIN 517 608 81384 606 616 030

9 1GGI 268 167 11189 195 126 minus5179

10 1GOT 302 372 10725 468 378 minus554

11 1IBR 278 262 33593 263 256 minus1732

12 1OAZ 100 107 435 100 107 435

13 1PXV 354 348 1155 342 331 minus3418

14 1T6G 099 087 minus1039 088 066 minus4116

15 1TGS 157 154 minus4328 157 154 minus4328

16 1WQ1 150 093 250 150 093 250

17 1ZHI 124 074 440 124 074 440

18 2BUO 392 415 minus1105 405 430 minus3271

19 2KAI 074 072 minus6077 074 072 minus6077

20 3HHR 246 262 62207 198 256 minus99

これら4つのケースはLigandにunbound構造がなかったもの代わりにbound構造を用いている

bull エネルギー値

ndash多くの例でFiberDockの方が低エネルギー構造

ndash 8 9 10 11 20はFireDockだと全然だめ

bull Motion type Opening

bull リガンドと結合するときにレセプターの結合部位が開かれる

bull FiberDockが開口運動をうまくモデル化できている

bull RMSD値

ndash 7例でRMSD値改善

bull 9 14はrecIRMSDが25改善

ndash 8 10 18はRMSD値が悪化

ndash残りの10例は変化なし52

実験1 エネルギー値とRMSD値

bull PDB ID 1GGI(9)ndash HIV-1 neutralizing antibody in complex

with its V3 loop peptide antigen

ndash レセプター

bull 赤色FiberDock

bull 緑色bound

bull 青色unbound

ndash リガンド

bull 灰色bound

ndash結合するところのリファインメントがうまくいっている（矢印部分）

53

実験1 1GGI

Figure 2

54

実験1 1GGI

bull 1GGIのNormal Mode

bull 低周波と高周波が混在

ndash 番目の基準振動(小さいほど低周波振動)

ndash 16番目の基準振動の振幅が最も大きい(ｰ792)

55

実験1 1GGI

Flexible loop領域 220-305番残基Lowest freq

Higher freq

Figure 3

bull 低周波数モードが全体の振動を高周波数モードはループ構造などの局所的な振動を表している

ndash 29番残基の周辺のピークはunboundの欠損領域のせい

56

実験1 1GGI

bull CAPRI 3rd Assessment Meeting

ndash ドッキングの課題はdecoyのランク付けとfalse-positiveをふるい落とすこと

ndash最終的なランキングはエネルギー値による

ndashせっかく低いRMSD値を持っていてもエネルギー値が高かったら抽出できない

rarrリファインメントによってエネルギー値が改善されることは素晴らしい

57

実験1 1GGI

[49] Janin JWodak S The third CAPRI assessment meeting Toronto Canada

April 20ndash21 2007 Structure 2007 15 755ndash759

bull nativeの結合サイトにLを置いてリファインメント

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndash 500構造をつくってリファインメント

ndash good solution

エネルギー値が負でIRMSDが4Aring以下

58

実験2

(Local Docking)

59

実験2 FireDockとの比較

17例で精度向上（ ）8例は40以上の向上1FIN（一番左）は1個も見つからず（recIRMSD=608Aring）

Figure 4

bull リファインメントが正しかった例

ndash 重要な主鎖矢印

ndash 衝突がうまく回避できている

60

実験2 FireDockとの比較

18 2BUO

11 1IBR

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5

61

実験2 1IBR

bull 1IBRでの基準振動

62Figure 6

実験2 1IBR

bull 低周波数モードは全体高周波数モードはループ構造の振動を表している(D)

bull 4つの大きな距離のピーク(ABCD)について

ndash最大のピークC(残基番号288~316)は相互作用面と反対側なので重要ではない

ndash最も重要なピークはDでありFiberDockの主鎖リファインメント( )によって実現した

63

実験2 1IBR

bull R(unbound)とL(bound)は衝突

ndash bound構造は開いている

bull FiberDockでうまく開いた

bull ついでにLのヘリックスも移動した

rarr主鎖のリファインメントがないと低エネルギー構造にならない

64

実験2 2BUO(Lはbound)

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5(a) 2BUO

bull Local Docking

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndashエネルギーtop10構造の中の最も良いIRMSDを比較

bull ΔIRMSD gt 02Aring 良くなった

bull -02Aring lt ΔIRMSD lt 02Aring 変わらず

bull ΔIRMSD lt -02Aring 悪くなった

65

実験2 RosettaDockとの比較

ΔIRMSD = IRMSDFiberDock - IRMSDRosettaDock

66

Complex IDBest IRMSD in top 10

FiberDock RosettaDock30 ΔIRMSD

1 1A0O 180 311 -131

2 1ACB 221 249 -028

3 1AY7dagger 089 072 017

4 1BTH 124 124 000

5 1CGI 200 204 -004

6 1DFJdagger 111 580 -469

7 1E6E 063 171 -108

8 1FINdagger 590 593 -003

9 1GGIdagger 170 258 -188

10 1GOTdagger 259 389 -130

11 1IBRdagger 198 901 -703

12 1OAZ 262 155 107

13 1PXV 323 334 -011

14 1T6Gdagger 077 234 -157

15 1TGS 138 131 007

16 1WQ1 141 506 -365

17 1ZHI 112 090 022

18 2BUOdagger 362 424 -062

19 2KAI 075 067 008

20 3HHRdagger 189 430 -241

Table III Local Docking Results of FiberDock and RosettaDock

daggerReceptorの結合部位が閉じているもの(Opening) ΔIRMSDlt-02Aring

実験2 RosettaDockとの比較

bull 11例でIRMSDが向上(ΔIRMSDlt-02Aring)

ndash Motion type Openingが多数

ndash 2例は悪化7例は変わらず(ΔIRMSDplusmn02Aring以内)

ndash FiberDockはOpening motionのモデル化がウマい

bull 最近のRosettaDockについて

ndash Wangら[22]が主鎖のフレキシビリティを導入bull MCのステップの最中に主鎖振動のランダマイズ

bull 主鎖柔軟性を完全に表現することを可能にした

ndash FiberDockの人たちの主張bull WangらのRosettaDockは自由度が高いために計算が大変

ndash fold-tree[22]によってあらかじめフレキシブルな領域を定義して実時間内におさえる

bull FiberDockは事前知識いらずでしかも速いndash 当時の最新ver(RosettaDock30)に含まれていないため性能比較していない

67

実験2 RosettaDockとの比較

bull ファネル状エネルギー地形(energy funnels)

ndash near-native構造の評価に有用

bull 500構造のRMSD-Energy plots(Figure 7)

ndash R(unbound)ampL(bound)

ndash 横軸(IRMSD)

ndash 縦軸(Energy score)

bull RosettaとFireFiberのスケールは違う

68

実験2 エネルギー地形

Position

En

erg

y

[51] Schueler-Furman O Wang C Bradley P Misura K

Baker D Progress in modeling of protein structures

and interactions Science 2005 310 638ndash642

69

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1C

GI

1IB

R

70

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1T

6G

2B

UO

bull FireDock vs FiberDock

ndash FiberDockの方がファネルの形が良い

ndash 主鎖リファインメントの効果

bull RosettaDock vs FireDock

ndash FireDockの方が見た目的に良い形bull 似たような方法なのになぜ（両方とも側鎖のリファインメント）

ndash ファネルの形の違いに対する2つの解釈bull RosettaDockが衝突に敏感過ぎるかも

bull 側鎖最適化手法の違いndash FireDock 整数計画法によるロータマー選択

ndash RosettaDock ヒューリスティックMCによる側鎖のrepacking

bull ファネル形状の違いを本当に理解するためにはもっと研究が必要（本研究の範囲外とする）

71

実験2 エネルギー地形

bull (rigid)ドッキング結果のリファインメントとリランキング

ndash各例に対し相互作用残基(lt6Aring)を不える

ndashその結合部位の情報をもとにPatchDockを実行

bull decoyを500個使うが完全なブラインドでのドッキングではnear-native構造が得られない可能性がある

bull リファインメントとリランキング性能評価のために（near-native decoyを作るために）結合部位情報を用いた

bull PatchDockは形状相補性スコアに基づく

ndash PatchDock FireDock FiberDockを比較

bull PatchDockでnear-native decoyを500個生成

bull FireDockとFiberDockでリファインメントリランキング

bull R(unbound) L(bound)を使用 72

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

73

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

ID

PatchDock FireDock FiberDock

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First Acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

1A0O 1 (766 379) 3dagger 7 (634 230) 29 (920 315) 3dagger 16 (525 333) 108 (519 326) 1

1ACB 3 (617 312) 2 3 (824 431) 259 (867 437) 1 2 (684 401) 42 (612 356) 4dagger

1AY7 14 (978 527) 3 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger

1BTH 1 (1210 365) 1 2 (1011 328) 72 (1147 363) 2 1 (798 197) 403 (1480 355) 5dagger

1CGI 2 (382 231) 1 1 (282 225) 2 (382 231) 10dagger 1 (542 272) 279 (750 297) 9

1DFJ 1 (684 276) 4 1 (555 203) 2 (478 233) 6dagger 1 (310 153) 5 (428 213) 6dagger

1E6E None 0 474 (601 332) 134 (1020 425) 0 2 (838 344) 327 (2064 746) 2dagger

1FIN None 0 None None 0 None None 0

1GGI 3 (606 324) 6dagger 25 (683 337) 3 (606 324) 0 1 (1239 377) 281 (1123 329) 2

1GOT None 0 None None 0 None None 0

1IBR 32 (699 278) 0 2 (501 250) 208 (638 285) 1 2 (667 261) 32 (699 278) 3dagger

1OAZ 58 (1847 384) 0 9 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger 16 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger

1PXV 51 (854 403) 0 17 (694 349) 54 (578 339) 1 1 (886 451) 63 (986 457) 2dagger

1T6G 4 (810 175) 1 1 (683 133) 129 (1478 308) 10 1 (961 180) 70 (1351 233) 11dagger

1TGS 15 (269 154) 1 1 (194 143) 15 (269 154) 10 1 (194 143) 15 (269 154) 11dagger

1WQ1 6 (224 142) 1dagger 20 (564 235) 82 (540 217) 1dagger 29 (892 444) 445 (718 295) 0

1ZHI 134 (1344 281) 0 10 (752 273) 311 (843 303) 2 4 (718 348) 311 (843 303) 3dagger

2BUO 1 (938 539) 9dagger 3 (505 391) 32 (487 398) 3 12 (63 461) 203 (83 471)) 2

2KAI 17 (1246 323) 1 1 (194 084) 257 (111 077) 3dagger 1 (218 094) 257 (111 077) 2

3HHR 214 (1161 327) 0 497 (919 551) 420 (917 459) 0 214 (1359 395) 261 (1538 377) 0

wins 6 4 8 7 14 11

Table IV

bull Table IVの見かた

ndash First acceptable

RMSD＜100Aring or IRMSD＜40Aring となった(acceptable)

decoyの中で一番良い順位のものの順位bull FireFiberDockのPatchDockはFirst acceptable decoyが

PatchDock(リファインメント前)では何位だったか

ndash Acceptables

上位20個の中に含まれていたacceptable decoyの個数

ndash 3手法の中でFirst acceptableの順位が一番良かった

ndash dagger 3手法の中でAcceptablesの個数が一番多かった

ndash wins行 と dagger の集計

74

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

bull PatchDock＜FireDock＜FiberDockと性能向上

ndash まぁ割と良くなっているbull First acceptable (wins)6 ＜ 8 ＜ 14

bull Acceptables (wins) 4 ＜ 7 ＜ 11

ndash 主鎖リファインメントがnear-native decoyのランキングを改善できるということを示しているbull 構造上の衝突をなくせるようなときに効果を発揮（低いエネルギー値と良い順位が得られるようになる）

75

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

76

実験3 1T6G

bull 1位の結果はCAPRI基準でmedium accuracy

ndash 2位はhighly accurate (IRMSD 092Aring RMSD 304Aring）(表には書いてない)

bull 結合の際に動くループを特定した

ndash 矢印部分のループが開いている

ndash 他の部位はほとんど動いていない

Figure 8 1T6G

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

77

実験3 1BTH

bull 1BTHの結果について(FiberDock)

ndash 403位 RMSD 1480Aring IRMSD 355Aring を釣り上げた

ndash RMSD 798Aring IRMSD 197Aringに改善しエネルギー値1位

ndash FireDockでは悪化していた（RMSD 1890Aring IRMSD 464Aring）

bull FiberDockはRの主鎖構造をほとんど変えなかったが微妙には動いていた（RMSD 015Aring）

ndash この微動が衝突を解決している

ndash 相互作用部位にdecoyが集中するのを可能にしてるのかも

78

Figure 9 1BTH

Refinement by FireDock Refinement by FiberDock

緑色bound(R)

灰色bound(L)

青色PatchDock

橙色FireDock

赤色FiberDock

実験3 1BTH

Discussion and Conclusions

79

bull ドッキング予測は2つのステージに分かれる

ndash剛体ドッキングステージ

bull near-nativeを出せても衝突があったりする

bull decoyのランキングで上位にこない

ndash フレキシブルリファインメントステージ

bull 衝突を解決してリランキング

bull とても重要なステージ

80

タンパク質ドッキング

bull FiberDockを提案したndash フレキシブルリファインメントのための手法

ndash 側鎖と主鎖の両方を対象

ndash vdW力に基づいた基準振動解析によるモデリング

ndash RMSDとエネルギー値（ランキング）両方を改善

ndash エネルギーファネルの形状も改善

bull 主鎖のフレキシビリティの重要性ndash 立体構造がなくモデリングされた場合においても重要

ndash 主鎖リファインメントでモデルの丌正確性に対処できるかもしれない

ndash 抗原抗体複合体予測にもいけるかもbull 今回は1例のみ(1GGI)

bull CDR Loopがあると難しいがうまくいった

bull 抗原抗体複合体におけるFiberDockの性能評価を計画中81

まとめ

bull 基準振動モード選択基準の改良

ndash vdWだけでなく他にも取り入れるbull attrVdW

bull クーロン力

bull 水素結合

bull 主鎖のリファインメントをRとLで同時に行うようにする

ndash RとLのモードの中から関連しているモードを選択して使う

82

Future work

bull リファインメント前の初期構造生成がうまくいかない場合の対応

ndash 剛体ドッキング前にフレキシビリティの評価をしたい

ndash Hinge bending motion（蝶番型モーション）

bull Hinge bending motionはnear-native decoyを生成するのを妨げる大きな動きの1つ

bull Hinge plot法によって最小周波数モード2つで解析できる

bull FrexDockという手法とFiberDockを組み合わせてもいけるかも

83

Future work

[52] Emekli U Schneidman-Duhovny D Wolfson HJ Nussinov R Haliloglu T HingeProt

automated prediction of hinges in protein structures Proteins 2008 70 1219ndash1227

[53] Schneidman-Duhovny D Nussinov R Wolfson HJ Automatic prediction of protein

interactions with large scale motion Proteins2007 69 764ndash773

bull 主鎖のフレキシビリティが予測できる場合

ndash アンサンブル(cross)ドッキングとリファインメントの組み合わせbull Conformational selectionとinfuced-fitの両方をモデル化

ndash near-native decoyの評価がより難しくなるbull より正確なエネルギー関数が必要

bull 最小エネルギーの周辺でのエネルギーファネルを探索するべき

84

Future work

[14] Chaudhury S Gray JJ Conformer selection and induced fit in flexible backbone

proteinndashprotein docking using computational and NMR ensembles J Mol

Biol 2008 381 1068ndash1087

Generating many decoys

Selecting near-native decoys by cluster analysis (IFP)

Refinement

near-native

decoy

内古閑伸之広川貴次秋山泰相互作用プロファイルによるタンパク質複合体予測のポストドッキング解析第38回構造活性相関シンポジウム 2010

bull 主鎖リファインメントステップでの最小化

ndash 16の自由度による

bull 相関が高かった10個の基準振動モード

bull 6の剛体自由度（6つの周波数0モードとして表される）

ndash attrVdWエネルギーの重み（ ）

ndash スケーリング係数（ ）

ndash 基準振動モードの数

ndash モード i の振幅38

Minimization According to Normal Modes

bull 最適な振幅値の決定

ndash BFGS準ニュートン法を用いた

ndashエネルギー勾配

ndash

ndash vdW力の計算ではattrVdWに係数Kをかけている

ndash構造最小化ステップの最後に最適化された振幅による基準振動をタンパク質に適用 39

Minimization According to Normal Modes

bull 純粋な方法

ndash基準振動モードの変位ベクトルを加える

ndash よく構造が歪む

ndash結合長と結合角は維持したい即ち主鎖二面角(φψ)の変化のみを許容して適用したい

bull CCDアルゴリズムを適用

ndash逆運動学に基づくロボティクスのアルゴリズム

40

Applying a Normal Mode on a Protein

[41] Dunbrack RLJrCanutescu AA Cyclic coordinate descent a robotics

algorithm for protein loop closure Protein Sci 2003 12963ndash972

bull CCDアルゴリズム

ndash Cα原子に変位ベクトルを加算rarr

ndash最小変位原子Cαjから両方向に主鎖二面角を決定

bull

bull 二面角 の式

ndash 着目しているCαから3つ以内にいるCα

ndash それぞれ変位ベクトルを加算したCα

41

Applying a Normal Mode on a Protein

二面角だけを動かして基準振動による変化位置にできるだけ近くなるようにする

bull 主鎖リファインメントの最後

ndash現在得られている構造のスコアを計算

bull スコアが良ければ構造を更新して戻る

bull vdWエネルギーが閾値以下か結果が5回更新されなかったら終了

42

The Scoring Function of the Backbone

Refinement Stage

bull near-native構造を特定するためのエネルギー計算

bull FireDockのエネルギー計算と同一

ndash 脱溶媒和自由エネルギー（Atomic Contact Energy）

ndash vdW相互作用

ndash 静電的相互作用

ndash 水素結合ジスルフィド結合

ndash π-πスタッキングなど

bull 以下のdeformation energryを加えた

43

Ranking According to an Approximation of

the Energy Function

RMSD

bull RMSDRoot Mean Square Deviation

ndash 2つの構造間の対応する原子の距離の二乗平均根(RMS)

44httpis-educationnaistjpDataSyllabus2007TeachingMaterialinfo-0048_1192617014pdf より引用

bull 本研究では3つのRMSDの値を用いた

ndash LRMSD(Ligand RMSD) (CAPRI規準)

decoyのRとnative複合体構造のRをフィットさせたときのdecoyのLとnativeのLとのCα原子に対するRMSD

ndash IRMSD(Interface RMSD) (CAPRI規準)

decoyとnativeの相互作用面をフィットさせたときの相互作用面にいるCα同士のRMSDnative複合体において10Aring以内に他方のタンパク質の原子を含む残基

ndash Rec-IRMSDRのdecoyとbound構造の相互作用面をフィットさせたときのRの相互作用面にいるCα同士のRMSD

45

RMSD calculations

(superimpose)

46

CAPRI規準

RANK LRMSD[Aring] IRMSD[Aring]

High ≦10 ≦10

Medium 10＜x≦50 10＜x≦20

Acceptable 50＜x≦100 20＜x≦40

Incorrect 100＜x 40＜x

Criteria for Ranking the CAPRI Predictions

[42] Mendez RLeplae RDe Maria LWodak SJ Assessment of blind predictions of protein-

protein interactions current status of docking methods Proteins 2003 52 51ndash67

or

47

Test Cases Table I

NoComplex

ID

Unbound

R

Unbound

LComplex description

Rec-

IRMSD

Motion

type

1 1A0O 1CHN 1FWP CheY-binding domain of CheA in complex with CheY 212 Closing

2 1ACB 2CGA 1EGL Bovine alpha-chymotrypsin-Eglin C complex 258 Other

3 1AY7 1RGH 1A19 Ribonuclease Sa complex with Barstar 059 Opening

4 1BTH 2HNT 6PTI Thrombin complexed with bovine pancreatic trypsin inhibitor 131 Other

5 1CGI 2CGA 1HPT Bovine chymotrypsinogen A and pancreatic secretory trypsin inhibitor 226 Other

6 1DFJ 2BNH 7RSA Ribonuclease inhibitor complexed with ribonuclease A 118 Opening

7 1E6E 1E1N 1CJE Adrenodoxin reductase-adrenodoxin complex 062 Other

8 1FIN 1HCL 1VIN CyclinA-CDK2 complex 608 Opening

9 1GGI 1GGC mdash HIV-1 neutralizing antibody in complex with its V3 loop peptide antigen 167 Opening

10 1GOT 1TAG 1TBG Heterotrimeric G protein 372 Opening

11 1IBR 1F59 1F59 Complex of Ran with Importin beta 262 Opening

12 1OAZ 1OAQ mdash Immunoglobulin E complexed with a Thioredoxin 1 107 Other

13 1PXV 1X9Y 1NYC StaphostatinndashStaphopain complex 348 Other

14 1T6G 1UKR 1T6E Complex of endo-14-beta-xylanase I and xylanase inhibitor 087 Opening

15 1TGS 2PTN 1HPT Complex of trypsinogen and pancreatic secretory trypsin inhibitor 154 Closing

16 1WQ1 6Q21 6Q21 Ras-RasGAP complex 093 Other

17 1ZHI 1M4Z 1Z1A Complex of Orc1 and Sir1 interacting domains 074 Closing

18 2BUO 1A43 mdash HIV-1 capsid C-terminal domain with an inhibitor of particle assembly 415 Opening

19 2KAI 2PKA 6PTI Complex of porcine kallikrein A and the bovine pancreatic trypsin inhibitor 072 Other

20 3HHR 1HGU mdash Complex of a human growth hormone and extracellular domain of its receptor 262 Opening

bull 表の意味

ndash Rec-IRMSDRのboundとunbound間での相互作用面にいるCαのRMSD

ndash Motion type

bull Opening (9例)

unboundのRが結合部位を妨げているもの

bull Closing (3例)

結合すると相互作用領域を増やすように動くもの

bull Other (8例)

相互作用領域の一部がOpeningで一部がClosing

ndash unbound Lがあるものはunbound-unbound

48

Test Cases

Results

49

bull FireDockと比較

ndash FiberDockとの違いはNMAによる主鎖改良部分

bull 3つの実験

1 結合位置に置いたunbound構造をリファインメント

2 500個のランダム生成されたnear-native

リガンド構造に対してrefine

3 PatchDockで生成された結果のリランキング

50

実験方法

51

実験1 unbound構造のリファインメント

Table II Refinement of the Unbound Receptor and Unbound Ligand in Their Native Binding Orientation

Complex IDFireDock (rigid backbone) FiberDock (flexible backbone)

IRMSD recIRMSD Energy IRMSD recIRMSD Energy1 1A0O 244 212 minus1481 244 212 minus1481

2 1ACB 258 258 minus4623 257 254 minus3866

3 1AY7 130 059 minus4053 130 059 minus4053

4 1BTH 116 131 minus4215 116 131 minus4215

5 1CGI 208 226 minus5261 208 226 minus5261

6 1DFJ 141 118 minus3654 112 111 minus3002

7 1E6E 121 062 minus5524 121 062 minus5524

8 1FIN 517 608 81384 606 616 030

9 1GGI 268 167 11189 195 126 minus5179

10 1GOT 302 372 10725 468 378 minus554

11 1IBR 278 262 33593 263 256 minus1732

12 1OAZ 100 107 435 100 107 435

13 1PXV 354 348 1155 342 331 minus3418

14 1T6G 099 087 minus1039 088 066 minus4116

15 1TGS 157 154 minus4328 157 154 minus4328

16 1WQ1 150 093 250 150 093 250

17 1ZHI 124 074 440 124 074 440

18 2BUO 392 415 minus1105 405 430 minus3271

19 2KAI 074 072 minus6077 074 072 minus6077

20 3HHR 246 262 62207 198 256 minus99

これら4つのケースはLigandにunbound構造がなかったもの代わりにbound構造を用いている

bull エネルギー値

ndash多くの例でFiberDockの方が低エネルギー構造

ndash 8 9 10 11 20はFireDockだと全然だめ

bull Motion type Opening

bull リガンドと結合するときにレセプターの結合部位が開かれる

bull FiberDockが開口運動をうまくモデル化できている

bull RMSD値

ndash 7例でRMSD値改善

bull 9 14はrecIRMSDが25改善

ndash 8 10 18はRMSD値が悪化

ndash残りの10例は変化なし52

実験1 エネルギー値とRMSD値

bull PDB ID 1GGI(9)ndash HIV-1 neutralizing antibody in complex

with its V3 loop peptide antigen

ndash レセプター

bull 赤色FiberDock

bull 緑色bound

bull 青色unbound

ndash リガンド

bull 灰色bound

ndash結合するところのリファインメントがうまくいっている（矢印部分）

53

実験1 1GGI

Figure 2

54

実験1 1GGI

bull 1GGIのNormal Mode

bull 低周波と高周波が混在

ndash 番目の基準振動(小さいほど低周波振動)

ndash 16番目の基準振動の振幅が最も大きい(ｰ792)

55

実験1 1GGI

Flexible loop領域 220-305番残基Lowest freq

Higher freq

Figure 3

bull 低周波数モードが全体の振動を高周波数モードはループ構造などの局所的な振動を表している

ndash 29番残基の周辺のピークはunboundの欠損領域のせい

56

実験1 1GGI

bull CAPRI 3rd Assessment Meeting

ndash ドッキングの課題はdecoyのランク付けとfalse-positiveをふるい落とすこと

ndash最終的なランキングはエネルギー値による

ndashせっかく低いRMSD値を持っていてもエネルギー値が高かったら抽出できない

rarrリファインメントによってエネルギー値が改善されることは素晴らしい

57

実験1 1GGI

[49] Janin JWodak S The third CAPRI assessment meeting Toronto Canada

April 20ndash21 2007 Structure 2007 15 755ndash759

bull nativeの結合サイトにLを置いてリファインメント

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndash 500構造をつくってリファインメント

ndash good solution

エネルギー値が負でIRMSDが4Aring以下

58

実験2

(Local Docking)

59

実験2 FireDockとの比較

17例で精度向上（ ）8例は40以上の向上1FIN（一番左）は1個も見つからず（recIRMSD=608Aring）

Figure 4

bull リファインメントが正しかった例

ndash 重要な主鎖矢印

ndash 衝突がうまく回避できている

60

実験2 FireDockとの比較

18 2BUO

11 1IBR

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5

61

実験2 1IBR

bull 1IBRでの基準振動

62Figure 6

実験2 1IBR

bull 低周波数モードは全体高周波数モードはループ構造の振動を表している(D)

bull 4つの大きな距離のピーク(ABCD)について

ndash最大のピークC(残基番号288~316)は相互作用面と反対側なので重要ではない

ndash最も重要なピークはDでありFiberDockの主鎖リファインメント( )によって実現した

63

実験2 1IBR

bull R(unbound)とL(bound)は衝突

ndash bound構造は開いている

bull FiberDockでうまく開いた

bull ついでにLのヘリックスも移動した

rarr主鎖のリファインメントがないと低エネルギー構造にならない

64

実験2 2BUO(Lはbound)

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5(a) 2BUO

bull Local Docking

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndashエネルギーtop10構造の中の最も良いIRMSDを比較

bull ΔIRMSD gt 02Aring 良くなった

bull -02Aring lt ΔIRMSD lt 02Aring 変わらず

bull ΔIRMSD lt -02Aring 悪くなった

65

実験2 RosettaDockとの比較

ΔIRMSD = IRMSDFiberDock - IRMSDRosettaDock

66

Complex IDBest IRMSD in top 10

FiberDock RosettaDock30 ΔIRMSD

1 1A0O 180 311 -131

2 1ACB 221 249 -028

3 1AY7dagger 089 072 017

4 1BTH 124 124 000

5 1CGI 200 204 -004

6 1DFJdagger 111 580 -469

7 1E6E 063 171 -108

8 1FINdagger 590 593 -003

9 1GGIdagger 170 258 -188

10 1GOTdagger 259 389 -130

11 1IBRdagger 198 901 -703

12 1OAZ 262 155 107

13 1PXV 323 334 -011

14 1T6Gdagger 077 234 -157

15 1TGS 138 131 007

16 1WQ1 141 506 -365

17 1ZHI 112 090 022

18 2BUOdagger 362 424 -062

19 2KAI 075 067 008

20 3HHRdagger 189 430 -241

Table III Local Docking Results of FiberDock and RosettaDock

daggerReceptorの結合部位が閉じているもの(Opening) ΔIRMSDlt-02Aring

実験2 RosettaDockとの比較

bull 11例でIRMSDが向上(ΔIRMSDlt-02Aring)

ndash Motion type Openingが多数

ndash 2例は悪化7例は変わらず(ΔIRMSDplusmn02Aring以内)

ndash FiberDockはOpening motionのモデル化がウマい

bull 最近のRosettaDockについて

ndash Wangら[22]が主鎖のフレキシビリティを導入bull MCのステップの最中に主鎖振動のランダマイズ

bull 主鎖柔軟性を完全に表現することを可能にした

ndash FiberDockの人たちの主張bull WangらのRosettaDockは自由度が高いために計算が大変

ndash fold-tree[22]によってあらかじめフレキシブルな領域を定義して実時間内におさえる

bull FiberDockは事前知識いらずでしかも速いndash 当時の最新ver(RosettaDock30)に含まれていないため性能比較していない

67

実験2 RosettaDockとの比較

bull ファネル状エネルギー地形(energy funnels)

ndash near-native構造の評価に有用

bull 500構造のRMSD-Energy plots(Figure 7)

ndash R(unbound)ampL(bound)

ndash 横軸(IRMSD)

ndash 縦軸(Energy score)

bull RosettaとFireFiberのスケールは違う

68

実験2 エネルギー地形

Position

En

erg

y

[51] Schueler-Furman O Wang C Bradley P Misura K

Baker D Progress in modeling of protein structures

and interactions Science 2005 310 638ndash642

69

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1C

GI

1IB

R

70

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1T

6G

2B

UO

bull FireDock vs FiberDock

ndash FiberDockの方がファネルの形が良い

ndash 主鎖リファインメントの効果

bull RosettaDock vs FireDock

ndash FireDockの方が見た目的に良い形bull 似たような方法なのになぜ（両方とも側鎖のリファインメント）

ndash ファネルの形の違いに対する2つの解釈bull RosettaDockが衝突に敏感過ぎるかも

bull 側鎖最適化手法の違いndash FireDock 整数計画法によるロータマー選択

ndash RosettaDock ヒューリスティックMCによる側鎖のrepacking

bull ファネル形状の違いを本当に理解するためにはもっと研究が必要（本研究の範囲外とする）

71

実験2 エネルギー地形

bull (rigid)ドッキング結果のリファインメントとリランキング

ndash各例に対し相互作用残基(lt6Aring)を不える

ndashその結合部位の情報をもとにPatchDockを実行

bull decoyを500個使うが完全なブラインドでのドッキングではnear-native構造が得られない可能性がある

bull リファインメントとリランキング性能評価のために（near-native decoyを作るために）結合部位情報を用いた

bull PatchDockは形状相補性スコアに基づく

ndash PatchDock FireDock FiberDockを比較

bull PatchDockでnear-native decoyを500個生成

bull FireDockとFiberDockでリファインメントリランキング

bull R(unbound) L(bound)を使用 72

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

73

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

ID

PatchDock FireDock FiberDock

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First Acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

1A0O 1 (766 379) 3dagger 7 (634 230) 29 (920 315) 3dagger 16 (525 333) 108 (519 326) 1

1ACB 3 (617 312) 2 3 (824 431) 259 (867 437) 1 2 (684 401) 42 (612 356) 4dagger

1AY7 14 (978 527) 3 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger

1BTH 1 (1210 365) 1 2 (1011 328) 72 (1147 363) 2 1 (798 197) 403 (1480 355) 5dagger

1CGI 2 (382 231) 1 1 (282 225) 2 (382 231) 10dagger 1 (542 272) 279 (750 297) 9

1DFJ 1 (684 276) 4 1 (555 203) 2 (478 233) 6dagger 1 (310 153) 5 (428 213) 6dagger

1E6E None 0 474 (601 332) 134 (1020 425) 0 2 (838 344) 327 (2064 746) 2dagger

1FIN None 0 None None 0 None None 0

1GGI 3 (606 324) 6dagger 25 (683 337) 3 (606 324) 0 1 (1239 377) 281 (1123 329) 2

1GOT None 0 None None 0 None None 0

1IBR 32 (699 278) 0 2 (501 250) 208 (638 285) 1 2 (667 261) 32 (699 278) 3dagger

1OAZ 58 (1847 384) 0 9 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger 16 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger

1PXV 51 (854 403) 0 17 (694 349) 54 (578 339) 1 1 (886 451) 63 (986 457) 2dagger

1T6G 4 (810 175) 1 1 (683 133) 129 (1478 308) 10 1 (961 180) 70 (1351 233) 11dagger

1TGS 15 (269 154) 1 1 (194 143) 15 (269 154) 10 1 (194 143) 15 (269 154) 11dagger

1WQ1 6 (224 142) 1dagger 20 (564 235) 82 (540 217) 1dagger 29 (892 444) 445 (718 295) 0

1ZHI 134 (1344 281) 0 10 (752 273) 311 (843 303) 2 4 (718 348) 311 (843 303) 3dagger

2BUO 1 (938 539) 9dagger 3 (505 391) 32 (487 398) 3 12 (63 461) 203 (83 471)) 2

2KAI 17 (1246 323) 1 1 (194 084) 257 (111 077) 3dagger 1 (218 094) 257 (111 077) 2

3HHR 214 (1161 327) 0 497 (919 551) 420 (917 459) 0 214 (1359 395) 261 (1538 377) 0

wins 6 4 8 7 14 11

Table IV

bull Table IVの見かた

ndash First acceptable

RMSD＜100Aring or IRMSD＜40Aring となった(acceptable)

decoyの中で一番良い順位のものの順位bull FireFiberDockのPatchDockはFirst acceptable decoyが

PatchDock(リファインメント前)では何位だったか

ndash Acceptables

上位20個の中に含まれていたacceptable decoyの個数

ndash 3手法の中でFirst acceptableの順位が一番良かった

ndash dagger 3手法の中でAcceptablesの個数が一番多かった

ndash wins行 と dagger の集計

74

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

bull PatchDock＜FireDock＜FiberDockと性能向上

ndash まぁ割と良くなっているbull First acceptable (wins)6 ＜ 8 ＜ 14

bull Acceptables (wins) 4 ＜ 7 ＜ 11

ndash 主鎖リファインメントがnear-native decoyのランキングを改善できるということを示しているbull 構造上の衝突をなくせるようなときに効果を発揮（低いエネルギー値と良い順位が得られるようになる）

75

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

76

実験3 1T6G

bull 1位の結果はCAPRI基準でmedium accuracy

ndash 2位はhighly accurate (IRMSD 092Aring RMSD 304Aring）(表には書いてない)

bull 結合の際に動くループを特定した

ndash 矢印部分のループが開いている

ndash 他の部位はほとんど動いていない

Figure 8 1T6G

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

77

実験3 1BTH

bull 1BTHの結果について(FiberDock)

ndash 403位 RMSD 1480Aring IRMSD 355Aring を釣り上げた

ndash RMSD 798Aring IRMSD 197Aringに改善しエネルギー値1位

ndash FireDockでは悪化していた（RMSD 1890Aring IRMSD 464Aring）

bull FiberDockはRの主鎖構造をほとんど変えなかったが微妙には動いていた（RMSD 015Aring）

ndash この微動が衝突を解決している

ndash 相互作用部位にdecoyが集中するのを可能にしてるのかも

78

Figure 9 1BTH

Refinement by FireDock Refinement by FiberDock

緑色bound(R)

灰色bound(L)

青色PatchDock

橙色FireDock

赤色FiberDock

実験3 1BTH

Discussion and Conclusions

79

bull ドッキング予測は2つのステージに分かれる

ndash剛体ドッキングステージ

bull near-nativeを出せても衝突があったりする

bull decoyのランキングで上位にこない

ndash フレキシブルリファインメントステージ

bull 衝突を解決してリランキング

bull とても重要なステージ

80

タンパク質ドッキング

bull FiberDockを提案したndash フレキシブルリファインメントのための手法

ndash 側鎖と主鎖の両方を対象

ndash vdW力に基づいた基準振動解析によるモデリング

ndash RMSDとエネルギー値（ランキング）両方を改善

ndash エネルギーファネルの形状も改善

bull 主鎖のフレキシビリティの重要性ndash 立体構造がなくモデリングされた場合においても重要

ndash 主鎖リファインメントでモデルの丌正確性に対処できるかもしれない

ndash 抗原抗体複合体予測にもいけるかもbull 今回は1例のみ(1GGI)

bull CDR Loopがあると難しいがうまくいった

bull 抗原抗体複合体におけるFiberDockの性能評価を計画中81

まとめ

bull 基準振動モード選択基準の改良

ndash vdWだけでなく他にも取り入れるbull attrVdW

bull クーロン力

bull 水素結合

bull 主鎖のリファインメントをRとLで同時に行うようにする

ndash RとLのモードの中から関連しているモードを選択して使う

82

Future work

bull リファインメント前の初期構造生成がうまくいかない場合の対応

ndash 剛体ドッキング前にフレキシビリティの評価をしたい

ndash Hinge bending motion（蝶番型モーション）

bull Hinge bending motionはnear-native decoyを生成するのを妨げる大きな動きの1つ

bull Hinge plot法によって最小周波数モード2つで解析できる

bull FrexDockという手法とFiberDockを組み合わせてもいけるかも

83

Future work

[52] Emekli U Schneidman-Duhovny D Wolfson HJ Nussinov R Haliloglu T HingeProt

automated prediction of hinges in protein structures Proteins 2008 70 1219ndash1227

[53] Schneidman-Duhovny D Nussinov R Wolfson HJ Automatic prediction of protein

interactions with large scale motion Proteins2007 69 764ndash773

bull 主鎖のフレキシビリティが予測できる場合

ndash アンサンブル(cross)ドッキングとリファインメントの組み合わせbull Conformational selectionとinfuced-fitの両方をモデル化

ndash near-native decoyの評価がより難しくなるbull より正確なエネルギー関数が必要

bull 最小エネルギーの周辺でのエネルギーファネルを探索するべき

84

Future work

[14] Chaudhury S Gray JJ Conformer selection and induced fit in flexible backbone

proteinndashprotein docking using computational and NMR ensembles J Mol

Biol 2008 381 1068ndash1087

Generating many decoys

Selecting near-native decoys by cluster analysis (IFP)

Refinement

near-native

decoy

内古閑伸之広川貴次秋山泰相互作用プロファイルによるタンパク質複合体予測のポストドッキング解析第38回構造活性相関シンポジウム 2010

bull 最適な振幅値の決定

ndash BFGS準ニュートン法を用いた

ndashエネルギー勾配

ndash

ndash vdW力の計算ではattrVdWに係数Kをかけている

ndash構造最小化ステップの最後に最適化された振幅による基準振動をタンパク質に適用 39

Minimization According to Normal Modes

bull 純粋な方法

ndash基準振動モードの変位ベクトルを加える

ndash よく構造が歪む

ndash結合長と結合角は維持したい即ち主鎖二面角(φψ)の変化のみを許容して適用したい

bull CCDアルゴリズムを適用

ndash逆運動学に基づくロボティクスのアルゴリズム

40

Applying a Normal Mode on a Protein

[41] Dunbrack RLJrCanutescu AA Cyclic coordinate descent a robotics

algorithm for protein loop closure Protein Sci 2003 12963ndash972

bull CCDアルゴリズム

ndash Cα原子に変位ベクトルを加算rarr

ndash最小変位原子Cαjから両方向に主鎖二面角を決定

bull

bull 二面角 の式

ndash 着目しているCαから3つ以内にいるCα

ndash それぞれ変位ベクトルを加算したCα

41

Applying a Normal Mode on a Protein

二面角だけを動かして基準振動による変化位置にできるだけ近くなるようにする

bull 主鎖リファインメントの最後

ndash現在得られている構造のスコアを計算

bull スコアが良ければ構造を更新して戻る

bull vdWエネルギーが閾値以下か結果が5回更新されなかったら終了

42

The Scoring Function of the Backbone

Refinement Stage

bull near-native構造を特定するためのエネルギー計算

bull FireDockのエネルギー計算と同一

ndash 脱溶媒和自由エネルギー（Atomic Contact Energy）

ndash vdW相互作用

ndash 静電的相互作用

ndash 水素結合ジスルフィド結合

ndash π-πスタッキングなど

bull 以下のdeformation energryを加えた

43

Ranking According to an Approximation of

the Energy Function

RMSD

bull RMSDRoot Mean Square Deviation

ndash 2つの構造間の対応する原子の距離の二乗平均根(RMS)

44httpis-educationnaistjpDataSyllabus2007TeachingMaterialinfo-0048_1192617014pdf より引用

bull 本研究では3つのRMSDの値を用いた

ndash LRMSD(Ligand RMSD) (CAPRI規準)

decoyのRとnative複合体構造のRをフィットさせたときのdecoyのLとnativeのLとのCα原子に対するRMSD

ndash IRMSD(Interface RMSD) (CAPRI規準)

decoyとnativeの相互作用面をフィットさせたときの相互作用面にいるCα同士のRMSDnative複合体において10Aring以内に他方のタンパク質の原子を含む残基

ndash Rec-IRMSDRのdecoyとbound構造の相互作用面をフィットさせたときのRの相互作用面にいるCα同士のRMSD

45

RMSD calculations

(superimpose)

46

CAPRI規準

RANK LRMSD[Aring] IRMSD[Aring]

High ≦10 ≦10

Medium 10＜x≦50 10＜x≦20

Acceptable 50＜x≦100 20＜x≦40

Incorrect 100＜x 40＜x

Criteria for Ranking the CAPRI Predictions

[42] Mendez RLeplae RDe Maria LWodak SJ Assessment of blind predictions of protein-

protein interactions current status of docking methods Proteins 2003 52 51ndash67

or

47

Test Cases Table I

NoComplex

ID

Unbound

R

Unbound

LComplex description

Rec-

IRMSD

Motion

type

1 1A0O 1CHN 1FWP CheY-binding domain of CheA in complex with CheY 212 Closing

2 1ACB 2CGA 1EGL Bovine alpha-chymotrypsin-Eglin C complex 258 Other

3 1AY7 1RGH 1A19 Ribonuclease Sa complex with Barstar 059 Opening

4 1BTH 2HNT 6PTI Thrombin complexed with bovine pancreatic trypsin inhibitor 131 Other

5 1CGI 2CGA 1HPT Bovine chymotrypsinogen A and pancreatic secretory trypsin inhibitor 226 Other

6 1DFJ 2BNH 7RSA Ribonuclease inhibitor complexed with ribonuclease A 118 Opening

7 1E6E 1E1N 1CJE Adrenodoxin reductase-adrenodoxin complex 062 Other

8 1FIN 1HCL 1VIN CyclinA-CDK2 complex 608 Opening

9 1GGI 1GGC mdash HIV-1 neutralizing antibody in complex with its V3 loop peptide antigen 167 Opening

10 1GOT 1TAG 1TBG Heterotrimeric G protein 372 Opening

11 1IBR 1F59 1F59 Complex of Ran with Importin beta 262 Opening

12 1OAZ 1OAQ mdash Immunoglobulin E complexed with a Thioredoxin 1 107 Other

13 1PXV 1X9Y 1NYC StaphostatinndashStaphopain complex 348 Other

14 1T6G 1UKR 1T6E Complex of endo-14-beta-xylanase I and xylanase inhibitor 087 Opening

15 1TGS 2PTN 1HPT Complex of trypsinogen and pancreatic secretory trypsin inhibitor 154 Closing

16 1WQ1 6Q21 6Q21 Ras-RasGAP complex 093 Other

17 1ZHI 1M4Z 1Z1A Complex of Orc1 and Sir1 interacting domains 074 Closing

18 2BUO 1A43 mdash HIV-1 capsid C-terminal domain with an inhibitor of particle assembly 415 Opening

19 2KAI 2PKA 6PTI Complex of porcine kallikrein A and the bovine pancreatic trypsin inhibitor 072 Other

20 3HHR 1HGU mdash Complex of a human growth hormone and extracellular domain of its receptor 262 Opening

bull 表の意味

ndash Rec-IRMSDRのboundとunbound間での相互作用面にいるCαのRMSD

ndash Motion type

bull Opening (9例)

unboundのRが結合部位を妨げているもの

bull Closing (3例)

結合すると相互作用領域を増やすように動くもの

bull Other (8例)

相互作用領域の一部がOpeningで一部がClosing

ndash unbound Lがあるものはunbound-unbound

48

Test Cases

Results

49

bull FireDockと比較

ndash FiberDockとの違いはNMAによる主鎖改良部分

bull 3つの実験

1 結合位置に置いたunbound構造をリファインメント

2 500個のランダム生成されたnear-native

リガンド構造に対してrefine

3 PatchDockで生成された結果のリランキング

50

実験方法

51

実験1 unbound構造のリファインメント

Table II Refinement of the Unbound Receptor and Unbound Ligand in Their Native Binding Orientation

Complex IDFireDock (rigid backbone) FiberDock (flexible backbone)

IRMSD recIRMSD Energy IRMSD recIRMSD Energy1 1A0O 244 212 minus1481 244 212 minus1481

2 1ACB 258 258 minus4623 257 254 minus3866

3 1AY7 130 059 minus4053 130 059 minus4053

4 1BTH 116 131 minus4215 116 131 minus4215

5 1CGI 208 226 minus5261 208 226 minus5261

6 1DFJ 141 118 minus3654 112 111 minus3002

7 1E6E 121 062 minus5524 121 062 minus5524

8 1FIN 517 608 81384 606 616 030

9 1GGI 268 167 11189 195 126 minus5179

10 1GOT 302 372 10725 468 378 minus554

11 1IBR 278 262 33593 263 256 minus1732

12 1OAZ 100 107 435 100 107 435

13 1PXV 354 348 1155 342 331 minus3418

14 1T6G 099 087 minus1039 088 066 minus4116

15 1TGS 157 154 minus4328 157 154 minus4328

16 1WQ1 150 093 250 150 093 250

17 1ZHI 124 074 440 124 074 440

18 2BUO 392 415 minus1105 405 430 minus3271

19 2KAI 074 072 minus6077 074 072 minus6077

20 3HHR 246 262 62207 198 256 minus99

これら4つのケースはLigandにunbound構造がなかったもの代わりにbound構造を用いている

bull エネルギー値

ndash多くの例でFiberDockの方が低エネルギー構造

ndash 8 9 10 11 20はFireDockだと全然だめ

bull Motion type Opening

bull リガンドと結合するときにレセプターの結合部位が開かれる

bull FiberDockが開口運動をうまくモデル化できている

bull RMSD値

ndash 7例でRMSD値改善

bull 9 14はrecIRMSDが25改善

ndash 8 10 18はRMSD値が悪化

ndash残りの10例は変化なし52

実験1 エネルギー値とRMSD値

bull PDB ID 1GGI(9)ndash HIV-1 neutralizing antibody in complex

with its V3 loop peptide antigen

ndash レセプター

bull 赤色FiberDock

bull 緑色bound

bull 青色unbound

ndash リガンド

bull 灰色bound

ndash結合するところのリファインメントがうまくいっている（矢印部分）

53

実験1 1GGI

Figure 2

54

実験1 1GGI

bull 1GGIのNormal Mode

bull 低周波と高周波が混在

ndash 番目の基準振動(小さいほど低周波振動)

ndash 16番目の基準振動の振幅が最も大きい(ｰ792)

55

実験1 1GGI

Flexible loop領域 220-305番残基Lowest freq

Higher freq

Figure 3

bull 低周波数モードが全体の振動を高周波数モードはループ構造などの局所的な振動を表している

ndash 29番残基の周辺のピークはunboundの欠損領域のせい

56

実験1 1GGI

bull CAPRI 3rd Assessment Meeting

ndash ドッキングの課題はdecoyのランク付けとfalse-positiveをふるい落とすこと

ndash最終的なランキングはエネルギー値による

ndashせっかく低いRMSD値を持っていてもエネルギー値が高かったら抽出できない

rarrリファインメントによってエネルギー値が改善されることは素晴らしい

57

実験1 1GGI

[49] Janin JWodak S The third CAPRI assessment meeting Toronto Canada

April 20ndash21 2007 Structure 2007 15 755ndash759

bull nativeの結合サイトにLを置いてリファインメント

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndash 500構造をつくってリファインメント

ndash good solution

エネルギー値が負でIRMSDが4Aring以下

58

実験2

(Local Docking)

59

実験2 FireDockとの比較

17例で精度向上（ ）8例は40以上の向上1FIN（一番左）は1個も見つからず（recIRMSD=608Aring）

Figure 4

bull リファインメントが正しかった例

ndash 重要な主鎖矢印

ndash 衝突がうまく回避できている

60

実験2 FireDockとの比較

18 2BUO

11 1IBR

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5

61

実験2 1IBR

bull 1IBRでの基準振動

62Figure 6

実験2 1IBR

bull 低周波数モードは全体高周波数モードはループ構造の振動を表している(D)

bull 4つの大きな距離のピーク(ABCD)について

ndash最大のピークC(残基番号288~316)は相互作用面と反対側なので重要ではない

ndash最も重要なピークはDでありFiberDockの主鎖リファインメント( )によって実現した

63

実験2 1IBR

bull R(unbound)とL(bound)は衝突

ndash bound構造は開いている

bull FiberDockでうまく開いた

bull ついでにLのヘリックスも移動した

rarr主鎖のリファインメントがないと低エネルギー構造にならない

64

実験2 2BUO(Lはbound)

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5(a) 2BUO

bull Local Docking

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndashエネルギーtop10構造の中の最も良いIRMSDを比較

bull ΔIRMSD gt 02Aring 良くなった

bull -02Aring lt ΔIRMSD lt 02Aring 変わらず

bull ΔIRMSD lt -02Aring 悪くなった

65

実験2 RosettaDockとの比較

ΔIRMSD = IRMSDFiberDock - IRMSDRosettaDock

66

Complex IDBest IRMSD in top 10

FiberDock RosettaDock30 ΔIRMSD

1 1A0O 180 311 -131

2 1ACB 221 249 -028

3 1AY7dagger 089 072 017

4 1BTH 124 124 000

5 1CGI 200 204 -004

6 1DFJdagger 111 580 -469

7 1E6E 063 171 -108

8 1FINdagger 590 593 -003

9 1GGIdagger 170 258 -188

10 1GOTdagger 259 389 -130

11 1IBRdagger 198 901 -703

12 1OAZ 262 155 107

13 1PXV 323 334 -011

14 1T6Gdagger 077 234 -157

15 1TGS 138 131 007

16 1WQ1 141 506 -365

17 1ZHI 112 090 022

18 2BUOdagger 362 424 -062

19 2KAI 075 067 008

20 3HHRdagger 189 430 -241

Table III Local Docking Results of FiberDock and RosettaDock

daggerReceptorの結合部位が閉じているもの(Opening) ΔIRMSDlt-02Aring

実験2 RosettaDockとの比較

bull 11例でIRMSDが向上(ΔIRMSDlt-02Aring)

ndash Motion type Openingが多数

ndash 2例は悪化7例は変わらず(ΔIRMSDplusmn02Aring以内)

ndash FiberDockはOpening motionのモデル化がウマい

bull 最近のRosettaDockについて

ndash Wangら[22]が主鎖のフレキシビリティを導入bull MCのステップの最中に主鎖振動のランダマイズ

bull 主鎖柔軟性を完全に表現することを可能にした

ndash FiberDockの人たちの主張bull WangらのRosettaDockは自由度が高いために計算が大変

ndash fold-tree[22]によってあらかじめフレキシブルな領域を定義して実時間内におさえる

bull FiberDockは事前知識いらずでしかも速いndash 当時の最新ver(RosettaDock30)に含まれていないため性能比較していない

67

実験2 RosettaDockとの比較

bull ファネル状エネルギー地形(energy funnels)

ndash near-native構造の評価に有用

bull 500構造のRMSD-Energy plots(Figure 7)

ndash R(unbound)ampL(bound)

ndash 横軸(IRMSD)

ndash 縦軸(Energy score)

bull RosettaとFireFiberのスケールは違う

68

実験2 エネルギー地形

Position

En

erg

y

[51] Schueler-Furman O Wang C Bradley P Misura K

Baker D Progress in modeling of protein structures

and interactions Science 2005 310 638ndash642

69

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1C

GI

1IB

R

70

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1T

6G

2B

UO

bull FireDock vs FiberDock

ndash FiberDockの方がファネルの形が良い

ndash 主鎖リファインメントの効果

bull RosettaDock vs FireDock

ndash FireDockの方が見た目的に良い形bull 似たような方法なのになぜ（両方とも側鎖のリファインメント）

ndash ファネルの形の違いに対する2つの解釈bull RosettaDockが衝突に敏感過ぎるかも

bull 側鎖最適化手法の違いndash FireDock 整数計画法によるロータマー選択

ndash RosettaDock ヒューリスティックMCによる側鎖のrepacking

bull ファネル形状の違いを本当に理解するためにはもっと研究が必要（本研究の範囲外とする）

71

実験2 エネルギー地形

bull (rigid)ドッキング結果のリファインメントとリランキング

ndash各例に対し相互作用残基(lt6Aring)を不える

ndashその結合部位の情報をもとにPatchDockを実行

bull decoyを500個使うが完全なブラインドでのドッキングではnear-native構造が得られない可能性がある

bull リファインメントとリランキング性能評価のために（near-native decoyを作るために）結合部位情報を用いた

bull PatchDockは形状相補性スコアに基づく

ndash PatchDock FireDock FiberDockを比較

bull PatchDockでnear-native decoyを500個生成

bull FireDockとFiberDockでリファインメントリランキング

bull R(unbound) L(bound)を使用 72

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

73

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

ID

PatchDock FireDock FiberDock

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First Acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

1A0O 1 (766 379) 3dagger 7 (634 230) 29 (920 315) 3dagger 16 (525 333) 108 (519 326) 1

1ACB 3 (617 312) 2 3 (824 431) 259 (867 437) 1 2 (684 401) 42 (612 356) 4dagger

1AY7 14 (978 527) 3 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger

1BTH 1 (1210 365) 1 2 (1011 328) 72 (1147 363) 2 1 (798 197) 403 (1480 355) 5dagger

1CGI 2 (382 231) 1 1 (282 225) 2 (382 231) 10dagger 1 (542 272) 279 (750 297) 9

1DFJ 1 (684 276) 4 1 (555 203) 2 (478 233) 6dagger 1 (310 153) 5 (428 213) 6dagger

1E6E None 0 474 (601 332) 134 (1020 425) 0 2 (838 344) 327 (2064 746) 2dagger

1FIN None 0 None None 0 None None 0

1GGI 3 (606 324) 6dagger 25 (683 337) 3 (606 324) 0 1 (1239 377) 281 (1123 329) 2

1GOT None 0 None None 0 None None 0

1IBR 32 (699 278) 0 2 (501 250) 208 (638 285) 1 2 (667 261) 32 (699 278) 3dagger

1OAZ 58 (1847 384) 0 9 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger 16 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger

1PXV 51 (854 403) 0 17 (694 349) 54 (578 339) 1 1 (886 451) 63 (986 457) 2dagger

1T6G 4 (810 175) 1 1 (683 133) 129 (1478 308) 10 1 (961 180) 70 (1351 233) 11dagger

1TGS 15 (269 154) 1 1 (194 143) 15 (269 154) 10 1 (194 143) 15 (269 154) 11dagger

1WQ1 6 (224 142) 1dagger 20 (564 235) 82 (540 217) 1dagger 29 (892 444) 445 (718 295) 0

1ZHI 134 (1344 281) 0 10 (752 273) 311 (843 303) 2 4 (718 348) 311 (843 303) 3dagger

2BUO 1 (938 539) 9dagger 3 (505 391) 32 (487 398) 3 12 (63 461) 203 (83 471)) 2

2KAI 17 (1246 323) 1 1 (194 084) 257 (111 077) 3dagger 1 (218 094) 257 (111 077) 2

3HHR 214 (1161 327) 0 497 (919 551) 420 (917 459) 0 214 (1359 395) 261 (1538 377) 0

wins 6 4 8 7 14 11

Table IV

bull Table IVの見かた

ndash First acceptable

RMSD＜100Aring or IRMSD＜40Aring となった(acceptable)

decoyの中で一番良い順位のものの順位bull FireFiberDockのPatchDockはFirst acceptable decoyが

PatchDock(リファインメント前)では何位だったか

ndash Acceptables

上位20個の中に含まれていたacceptable decoyの個数

ndash 3手法の中でFirst acceptableの順位が一番良かった

ndash dagger 3手法の中でAcceptablesの個数が一番多かった

ndash wins行 と dagger の集計

74

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

bull PatchDock＜FireDock＜FiberDockと性能向上

ndash まぁ割と良くなっているbull First acceptable (wins)6 ＜ 8 ＜ 14

bull Acceptables (wins) 4 ＜ 7 ＜ 11

ndash 主鎖リファインメントがnear-native decoyのランキングを改善できるということを示しているbull 構造上の衝突をなくせるようなときに効果を発揮（低いエネルギー値と良い順位が得られるようになる）

75

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

76

実験3 1T6G

bull 1位の結果はCAPRI基準でmedium accuracy

ndash 2位はhighly accurate (IRMSD 092Aring RMSD 304Aring）(表には書いてない)

bull 結合の際に動くループを特定した

ndash 矢印部分のループが開いている

ndash 他の部位はほとんど動いていない

Figure 8 1T6G

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

77

実験3 1BTH

bull 1BTHの結果について(FiberDock)

ndash 403位 RMSD 1480Aring IRMSD 355Aring を釣り上げた

ndash RMSD 798Aring IRMSD 197Aringに改善しエネルギー値1位

ndash FireDockでは悪化していた（RMSD 1890Aring IRMSD 464Aring）

bull FiberDockはRの主鎖構造をほとんど変えなかったが微妙には動いていた（RMSD 015Aring）

ndash この微動が衝突を解決している

ndash 相互作用部位にdecoyが集中するのを可能にしてるのかも

78

Figure 9 1BTH

Refinement by FireDock Refinement by FiberDock

緑色bound(R)

灰色bound(L)

青色PatchDock

橙色FireDock

赤色FiberDock

実験3 1BTH

Discussion and Conclusions

79

bull ドッキング予測は2つのステージに分かれる

ndash剛体ドッキングステージ

bull near-nativeを出せても衝突があったりする

bull decoyのランキングで上位にこない

ndash フレキシブルリファインメントステージ

bull 衝突を解決してリランキング

bull とても重要なステージ

80

タンパク質ドッキング

bull FiberDockを提案したndash フレキシブルリファインメントのための手法

ndash 側鎖と主鎖の両方を対象

ndash vdW力に基づいた基準振動解析によるモデリング

ndash RMSDとエネルギー値（ランキング）両方を改善

ndash エネルギーファネルの形状も改善

bull 主鎖のフレキシビリティの重要性ndash 立体構造がなくモデリングされた場合においても重要

ndash 主鎖リファインメントでモデルの丌正確性に対処できるかもしれない

ndash 抗原抗体複合体予測にもいけるかもbull 今回は1例のみ(1GGI)

bull CDR Loopがあると難しいがうまくいった

bull 抗原抗体複合体におけるFiberDockの性能評価を計画中81

まとめ

bull 基準振動モード選択基準の改良

ndash vdWだけでなく他にも取り入れるbull attrVdW

bull クーロン力

bull 水素結合

bull 主鎖のリファインメントをRとLで同時に行うようにする

ndash RとLのモードの中から関連しているモードを選択して使う

82

Future work

bull リファインメント前の初期構造生成がうまくいかない場合の対応

ndash 剛体ドッキング前にフレキシビリティの評価をしたい

ndash Hinge bending motion（蝶番型モーション）

bull Hinge bending motionはnear-native decoyを生成するのを妨げる大きな動きの1つ

bull Hinge plot法によって最小周波数モード2つで解析できる

bull FrexDockという手法とFiberDockを組み合わせてもいけるかも

83

Future work

[52] Emekli U Schneidman-Duhovny D Wolfson HJ Nussinov R Haliloglu T HingeProt

automated prediction of hinges in protein structures Proteins 2008 70 1219ndash1227

[53] Schneidman-Duhovny D Nussinov R Wolfson HJ Automatic prediction of protein

interactions with large scale motion Proteins2007 69 764ndash773

bull 主鎖のフレキシビリティが予測できる場合

ndash アンサンブル(cross)ドッキングとリファインメントの組み合わせbull Conformational selectionとinfuced-fitの両方をモデル化

ndash near-native decoyの評価がより難しくなるbull より正確なエネルギー関数が必要

bull 最小エネルギーの周辺でのエネルギーファネルを探索するべき

84

Future work

[14] Chaudhury S Gray JJ Conformer selection and induced fit in flexible backbone

proteinndashprotein docking using computational and NMR ensembles J Mol

Biol 2008 381 1068ndash1087

Generating many decoys

Selecting near-native decoys by cluster analysis (IFP)

Refinement

near-native

decoy

内古閑伸之広川貴次秋山泰相互作用プロファイルによるタンパク質複合体予測のポストドッキング解析第38回構造活性相関シンポジウム 2010

bull 純粋な方法

ndash基準振動モードの変位ベクトルを加える

ndash よく構造が歪む

ndash結合長と結合角は維持したい即ち主鎖二面角(φψ)の変化のみを許容して適用したい

bull CCDアルゴリズムを適用

ndash逆運動学に基づくロボティクスのアルゴリズム

40

Applying a Normal Mode on a Protein

[41] Dunbrack RLJrCanutescu AA Cyclic coordinate descent a robotics

algorithm for protein loop closure Protein Sci 2003 12963ndash972

bull CCDアルゴリズム

ndash Cα原子に変位ベクトルを加算rarr

ndash最小変位原子Cαjから両方向に主鎖二面角を決定

bull

bull 二面角 の式

ndash 着目しているCαから3つ以内にいるCα

ndash それぞれ変位ベクトルを加算したCα

41

Applying a Normal Mode on a Protein

二面角だけを動かして基準振動による変化位置にできるだけ近くなるようにする

bull 主鎖リファインメントの最後

ndash現在得られている構造のスコアを計算

bull スコアが良ければ構造を更新して戻る

bull vdWエネルギーが閾値以下か結果が5回更新されなかったら終了

42

The Scoring Function of the Backbone

Refinement Stage

bull near-native構造を特定するためのエネルギー計算

bull FireDockのエネルギー計算と同一

ndash 脱溶媒和自由エネルギー（Atomic Contact Energy）

ndash vdW相互作用

ndash 静電的相互作用

ndash 水素結合ジスルフィド結合

ndash π-πスタッキングなど

bull 以下のdeformation energryを加えた

43

Ranking According to an Approximation of

the Energy Function

RMSD

bull RMSDRoot Mean Square Deviation

ndash 2つの構造間の対応する原子の距離の二乗平均根(RMS)

44httpis-educationnaistjpDataSyllabus2007TeachingMaterialinfo-0048_1192617014pdf より引用

bull 本研究では3つのRMSDの値を用いた

ndash LRMSD(Ligand RMSD) (CAPRI規準)

decoyのRとnative複合体構造のRをフィットさせたときのdecoyのLとnativeのLとのCα原子に対するRMSD

ndash IRMSD(Interface RMSD) (CAPRI規準)

decoyとnativeの相互作用面をフィットさせたときの相互作用面にいるCα同士のRMSDnative複合体において10Aring以内に他方のタンパク質の原子を含む残基

ndash Rec-IRMSDRのdecoyとbound構造の相互作用面をフィットさせたときのRの相互作用面にいるCα同士のRMSD

45

RMSD calculations

(superimpose)

46

CAPRI規準

RANK LRMSD[Aring] IRMSD[Aring]

High ≦10 ≦10

Medium 10＜x≦50 10＜x≦20

Acceptable 50＜x≦100 20＜x≦40

Incorrect 100＜x 40＜x

Criteria for Ranking the CAPRI Predictions

[42] Mendez RLeplae RDe Maria LWodak SJ Assessment of blind predictions of protein-

protein interactions current status of docking methods Proteins 2003 52 51ndash67

or

47

Test Cases Table I

NoComplex

ID

Unbound

R

Unbound

LComplex description

Rec-

IRMSD

Motion

type

1 1A0O 1CHN 1FWP CheY-binding domain of CheA in complex with CheY 212 Closing

2 1ACB 2CGA 1EGL Bovine alpha-chymotrypsin-Eglin C complex 258 Other

3 1AY7 1RGH 1A19 Ribonuclease Sa complex with Barstar 059 Opening

4 1BTH 2HNT 6PTI Thrombin complexed with bovine pancreatic trypsin inhibitor 131 Other

5 1CGI 2CGA 1HPT Bovine chymotrypsinogen A and pancreatic secretory trypsin inhibitor 226 Other

6 1DFJ 2BNH 7RSA Ribonuclease inhibitor complexed with ribonuclease A 118 Opening

7 1E6E 1E1N 1CJE Adrenodoxin reductase-adrenodoxin complex 062 Other

8 1FIN 1HCL 1VIN CyclinA-CDK2 complex 608 Opening

9 1GGI 1GGC mdash HIV-1 neutralizing antibody in complex with its V3 loop peptide antigen 167 Opening

10 1GOT 1TAG 1TBG Heterotrimeric G protein 372 Opening

11 1IBR 1F59 1F59 Complex of Ran with Importin beta 262 Opening

12 1OAZ 1OAQ mdash Immunoglobulin E complexed with a Thioredoxin 1 107 Other

13 1PXV 1X9Y 1NYC StaphostatinndashStaphopain complex 348 Other

14 1T6G 1UKR 1T6E Complex of endo-14-beta-xylanase I and xylanase inhibitor 087 Opening

15 1TGS 2PTN 1HPT Complex of trypsinogen and pancreatic secretory trypsin inhibitor 154 Closing

16 1WQ1 6Q21 6Q21 Ras-RasGAP complex 093 Other

17 1ZHI 1M4Z 1Z1A Complex of Orc1 and Sir1 interacting domains 074 Closing

18 2BUO 1A43 mdash HIV-1 capsid C-terminal domain with an inhibitor of particle assembly 415 Opening

19 2KAI 2PKA 6PTI Complex of porcine kallikrein A and the bovine pancreatic trypsin inhibitor 072 Other

20 3HHR 1HGU mdash Complex of a human growth hormone and extracellular domain of its receptor 262 Opening

bull 表の意味

ndash Rec-IRMSDRのboundとunbound間での相互作用面にいるCαのRMSD

ndash Motion type

bull Opening (9例)

unboundのRが結合部位を妨げているもの

bull Closing (3例)

結合すると相互作用領域を増やすように動くもの

bull Other (8例)

相互作用領域の一部がOpeningで一部がClosing

ndash unbound Lがあるものはunbound-unbound

48

Test Cases

Results

49

bull FireDockと比較

ndash FiberDockとの違いはNMAによる主鎖改良部分

bull 3つの実験

1 結合位置に置いたunbound構造をリファインメント

2 500個のランダム生成されたnear-native

リガンド構造に対してrefine

3 PatchDockで生成された結果のリランキング

50

実験方法

51

実験1 unbound構造のリファインメント

Table II Refinement of the Unbound Receptor and Unbound Ligand in Their Native Binding Orientation

Complex IDFireDock (rigid backbone) FiberDock (flexible backbone)

IRMSD recIRMSD Energy IRMSD recIRMSD Energy1 1A0O 244 212 minus1481 244 212 minus1481

2 1ACB 258 258 minus4623 257 254 minus3866

3 1AY7 130 059 minus4053 130 059 minus4053

4 1BTH 116 131 minus4215 116 131 minus4215

5 1CGI 208 226 minus5261 208 226 minus5261

6 1DFJ 141 118 minus3654 112 111 minus3002

7 1E6E 121 062 minus5524 121 062 minus5524

8 1FIN 517 608 81384 606 616 030

9 1GGI 268 167 11189 195 126 minus5179

10 1GOT 302 372 10725 468 378 minus554

11 1IBR 278 262 33593 263 256 minus1732

12 1OAZ 100 107 435 100 107 435

13 1PXV 354 348 1155 342 331 minus3418

14 1T6G 099 087 minus1039 088 066 minus4116

15 1TGS 157 154 minus4328 157 154 minus4328

16 1WQ1 150 093 250 150 093 250

17 1ZHI 124 074 440 124 074 440

18 2BUO 392 415 minus1105 405 430 minus3271

19 2KAI 074 072 minus6077 074 072 minus6077

20 3HHR 246 262 62207 198 256 minus99

これら4つのケースはLigandにunbound構造がなかったもの代わりにbound構造を用いている

bull エネルギー値

ndash多くの例でFiberDockの方が低エネルギー構造

ndash 8 9 10 11 20はFireDockだと全然だめ

bull Motion type Opening

bull リガンドと結合するときにレセプターの結合部位が開かれる

bull FiberDockが開口運動をうまくモデル化できている

bull RMSD値

ndash 7例でRMSD値改善

bull 9 14はrecIRMSDが25改善

ndash 8 10 18はRMSD値が悪化

ndash残りの10例は変化なし52

実験1 エネルギー値とRMSD値

bull PDB ID 1GGI(9)ndash HIV-1 neutralizing antibody in complex

with its V3 loop peptide antigen

ndash レセプター

bull 赤色FiberDock

bull 緑色bound

bull 青色unbound

ndash リガンド

bull 灰色bound

ndash結合するところのリファインメントがうまくいっている（矢印部分）

53

実験1 1GGI

Figure 2

54

実験1 1GGI

bull 1GGIのNormal Mode

bull 低周波と高周波が混在

ndash 番目の基準振動(小さいほど低周波振動)

ndash 16番目の基準振動の振幅が最も大きい(ｰ792)

55

実験1 1GGI

Flexible loop領域 220-305番残基Lowest freq

Higher freq

Figure 3

bull 低周波数モードが全体の振動を高周波数モードはループ構造などの局所的な振動を表している

ndash 29番残基の周辺のピークはunboundの欠損領域のせい

56

実験1 1GGI

bull CAPRI 3rd Assessment Meeting

ndash ドッキングの課題はdecoyのランク付けとfalse-positiveをふるい落とすこと

ndash最終的なランキングはエネルギー値による

ndashせっかく低いRMSD値を持っていてもエネルギー値が高かったら抽出できない

rarrリファインメントによってエネルギー値が改善されることは素晴らしい

57

実験1 1GGI

[49] Janin JWodak S The third CAPRI assessment meeting Toronto Canada

April 20ndash21 2007 Structure 2007 15 755ndash759

bull nativeの結合サイトにLを置いてリファインメント

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndash 500構造をつくってリファインメント

ndash good solution

エネルギー値が負でIRMSDが4Aring以下

58

実験2

(Local Docking)

59

実験2 FireDockとの比較

17例で精度向上（ ）8例は40以上の向上1FIN（一番左）は1個も見つからず（recIRMSD=608Aring）

Figure 4

bull リファインメントが正しかった例

ndash 重要な主鎖矢印

ndash 衝突がうまく回避できている

60

実験2 FireDockとの比較

18 2BUO

11 1IBR

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5

61

実験2 1IBR

bull 1IBRでの基準振動

62Figure 6

実験2 1IBR

bull 低周波数モードは全体高周波数モードはループ構造の振動を表している(D)

bull 4つの大きな距離のピーク(ABCD)について

ndash最大のピークC(残基番号288~316)は相互作用面と反対側なので重要ではない

ndash最も重要なピークはDでありFiberDockの主鎖リファインメント( )によって実現した

63

実験2 1IBR

bull R(unbound)とL(bound)は衝突

ndash bound構造は開いている

bull FiberDockでうまく開いた

bull ついでにLのヘリックスも移動した

rarr主鎖のリファインメントがないと低エネルギー構造にならない

64

実験2 2BUO(Lはbound)

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5(a) 2BUO

bull Local Docking

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndashエネルギーtop10構造の中の最も良いIRMSDを比較

bull ΔIRMSD gt 02Aring 良くなった

bull -02Aring lt ΔIRMSD lt 02Aring 変わらず

bull ΔIRMSD lt -02Aring 悪くなった

65

実験2 RosettaDockとの比較

ΔIRMSD = IRMSDFiberDock - IRMSDRosettaDock

66

Complex IDBest IRMSD in top 10

FiberDock RosettaDock30 ΔIRMSD

1 1A0O 180 311 -131

2 1ACB 221 249 -028

3 1AY7dagger 089 072 017

4 1BTH 124 124 000

5 1CGI 200 204 -004

6 1DFJdagger 111 580 -469

7 1E6E 063 171 -108

8 1FINdagger 590 593 -003

9 1GGIdagger 170 258 -188

10 1GOTdagger 259 389 -130

11 1IBRdagger 198 901 -703

12 1OAZ 262 155 107

13 1PXV 323 334 -011

14 1T6Gdagger 077 234 -157

15 1TGS 138 131 007

16 1WQ1 141 506 -365

17 1ZHI 112 090 022

18 2BUOdagger 362 424 -062

19 2KAI 075 067 008

20 3HHRdagger 189 430 -241

Table III Local Docking Results of FiberDock and RosettaDock

daggerReceptorの結合部位が閉じているもの(Opening) ΔIRMSDlt-02Aring

実験2 RosettaDockとの比較

bull 11例でIRMSDが向上(ΔIRMSDlt-02Aring)

ndash Motion type Openingが多数

ndash 2例は悪化7例は変わらず(ΔIRMSDplusmn02Aring以内)

ndash FiberDockはOpening motionのモデル化がウマい

bull 最近のRosettaDockについて

ndash Wangら[22]が主鎖のフレキシビリティを導入bull MCのステップの最中に主鎖振動のランダマイズ

bull 主鎖柔軟性を完全に表現することを可能にした

ndash FiberDockの人たちの主張bull WangらのRosettaDockは自由度が高いために計算が大変

ndash fold-tree[22]によってあらかじめフレキシブルな領域を定義して実時間内におさえる

bull FiberDockは事前知識いらずでしかも速いndash 当時の最新ver(RosettaDock30)に含まれていないため性能比較していない

67

実験2 RosettaDockとの比較

bull ファネル状エネルギー地形(energy funnels)

ndash near-native構造の評価に有用

bull 500構造のRMSD-Energy plots(Figure 7)

ndash R(unbound)ampL(bound)

ndash 横軸(IRMSD)

ndash 縦軸(Energy score)

bull RosettaとFireFiberのスケールは違う

68

実験2 エネルギー地形

Position

En

erg

y

[51] Schueler-Furman O Wang C Bradley P Misura K

Baker D Progress in modeling of protein structures

and interactions Science 2005 310 638ndash642

69

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1C

GI

1IB

R

70

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1T

6G

2B

UO

bull FireDock vs FiberDock

ndash FiberDockの方がファネルの形が良い

ndash 主鎖リファインメントの効果

bull RosettaDock vs FireDock

ndash FireDockの方が見た目的に良い形bull 似たような方法なのになぜ（両方とも側鎖のリファインメント）

ndash ファネルの形の違いに対する2つの解釈bull RosettaDockが衝突に敏感過ぎるかも

bull 側鎖最適化手法の違いndash FireDock 整数計画法によるロータマー選択

ndash RosettaDock ヒューリスティックMCによる側鎖のrepacking

bull ファネル形状の違いを本当に理解するためにはもっと研究が必要（本研究の範囲外とする）

71

実験2 エネルギー地形

bull (rigid)ドッキング結果のリファインメントとリランキング

ndash各例に対し相互作用残基(lt6Aring)を不える

ndashその結合部位の情報をもとにPatchDockを実行

bull decoyを500個使うが完全なブラインドでのドッキングではnear-native構造が得られない可能性がある

bull リファインメントとリランキング性能評価のために（near-native decoyを作るために）結合部位情報を用いた

bull PatchDockは形状相補性スコアに基づく

ndash PatchDock FireDock FiberDockを比較

bull PatchDockでnear-native decoyを500個生成

bull FireDockとFiberDockでリファインメントリランキング

bull R(unbound) L(bound)を使用 72

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

73

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

ID

PatchDock FireDock FiberDock

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First Acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

1A0O 1 (766 379) 3dagger 7 (634 230) 29 (920 315) 3dagger 16 (525 333) 108 (519 326) 1

1ACB 3 (617 312) 2 3 (824 431) 259 (867 437) 1 2 (684 401) 42 (612 356) 4dagger

1AY7 14 (978 527) 3 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger

1BTH 1 (1210 365) 1 2 (1011 328) 72 (1147 363) 2 1 (798 197) 403 (1480 355) 5dagger

1CGI 2 (382 231) 1 1 (282 225) 2 (382 231) 10dagger 1 (542 272) 279 (750 297) 9

1DFJ 1 (684 276) 4 1 (555 203) 2 (478 233) 6dagger 1 (310 153) 5 (428 213) 6dagger

1E6E None 0 474 (601 332) 134 (1020 425) 0 2 (838 344) 327 (2064 746) 2dagger

1FIN None 0 None None 0 None None 0

1GGI 3 (606 324) 6dagger 25 (683 337) 3 (606 324) 0 1 (1239 377) 281 (1123 329) 2

1GOT None 0 None None 0 None None 0

1IBR 32 (699 278) 0 2 (501 250) 208 (638 285) 1 2 (667 261) 32 (699 278) 3dagger

1OAZ 58 (1847 384) 0 9 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger 16 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger

1PXV 51 (854 403) 0 17 (694 349) 54 (578 339) 1 1 (886 451) 63 (986 457) 2dagger

1T6G 4 (810 175) 1 1 (683 133) 129 (1478 308) 10 1 (961 180) 70 (1351 233) 11dagger

1TGS 15 (269 154) 1 1 (194 143) 15 (269 154) 10 1 (194 143) 15 (269 154) 11dagger

1WQ1 6 (224 142) 1dagger 20 (564 235) 82 (540 217) 1dagger 29 (892 444) 445 (718 295) 0

1ZHI 134 (1344 281) 0 10 (752 273) 311 (843 303) 2 4 (718 348) 311 (843 303) 3dagger

2BUO 1 (938 539) 9dagger 3 (505 391) 32 (487 398) 3 12 (63 461) 203 (83 471)) 2

2KAI 17 (1246 323) 1 1 (194 084) 257 (111 077) 3dagger 1 (218 094) 257 (111 077) 2

3HHR 214 (1161 327) 0 497 (919 551) 420 (917 459) 0 214 (1359 395) 261 (1538 377) 0

wins 6 4 8 7 14 11

Table IV

bull Table IVの見かた

ndash First acceptable

RMSD＜100Aring or IRMSD＜40Aring となった(acceptable)

decoyの中で一番良い順位のものの順位bull FireFiberDockのPatchDockはFirst acceptable decoyが

PatchDock(リファインメント前)では何位だったか

ndash Acceptables

上位20個の中に含まれていたacceptable decoyの個数

ndash 3手法の中でFirst acceptableの順位が一番良かった

ndash dagger 3手法の中でAcceptablesの個数が一番多かった

ndash wins行 と dagger の集計

74

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

bull PatchDock＜FireDock＜FiberDockと性能向上

ndash まぁ割と良くなっているbull First acceptable (wins)6 ＜ 8 ＜ 14

bull Acceptables (wins) 4 ＜ 7 ＜ 11

ndash 主鎖リファインメントがnear-native decoyのランキングを改善できるということを示しているbull 構造上の衝突をなくせるようなときに効果を発揮（低いエネルギー値と良い順位が得られるようになる）

75

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

76

実験3 1T6G

bull 1位の結果はCAPRI基準でmedium accuracy

ndash 2位はhighly accurate (IRMSD 092Aring RMSD 304Aring）(表には書いてない)

bull 結合の際に動くループを特定した

ndash 矢印部分のループが開いている

ndash 他の部位はほとんど動いていない

Figure 8 1T6G

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

77

実験3 1BTH

bull 1BTHの結果について(FiberDock)

ndash 403位 RMSD 1480Aring IRMSD 355Aring を釣り上げた

ndash RMSD 798Aring IRMSD 197Aringに改善しエネルギー値1位

ndash FireDockでは悪化していた（RMSD 1890Aring IRMSD 464Aring）

bull FiberDockはRの主鎖構造をほとんど変えなかったが微妙には動いていた（RMSD 015Aring）

ndash この微動が衝突を解決している

ndash 相互作用部位にdecoyが集中するのを可能にしてるのかも

78

Figure 9 1BTH

Refinement by FireDock Refinement by FiberDock

緑色bound(R)

灰色bound(L)

青色PatchDock

橙色FireDock

赤色FiberDock

実験3 1BTH

Discussion and Conclusions

79

bull ドッキング予測は2つのステージに分かれる

ndash剛体ドッキングステージ

bull near-nativeを出せても衝突があったりする

bull decoyのランキングで上位にこない

ndash フレキシブルリファインメントステージ

bull 衝突を解決してリランキング

bull とても重要なステージ

80

タンパク質ドッキング

bull FiberDockを提案したndash フレキシブルリファインメントのための手法

ndash 側鎖と主鎖の両方を対象

ndash vdW力に基づいた基準振動解析によるモデリング

ndash RMSDとエネルギー値（ランキング）両方を改善

ndash エネルギーファネルの形状も改善

bull 主鎖のフレキシビリティの重要性ndash 立体構造がなくモデリングされた場合においても重要

ndash 主鎖リファインメントでモデルの丌正確性に対処できるかもしれない

ndash 抗原抗体複合体予測にもいけるかもbull 今回は1例のみ(1GGI)

bull CDR Loopがあると難しいがうまくいった

bull 抗原抗体複合体におけるFiberDockの性能評価を計画中81

まとめ

bull 基準振動モード選択基準の改良

ndash vdWだけでなく他にも取り入れるbull attrVdW

bull クーロン力

bull 水素結合

bull 主鎖のリファインメントをRとLで同時に行うようにする

ndash RとLのモードの中から関連しているモードを選択して使う

82

Future work

bull リファインメント前の初期構造生成がうまくいかない場合の対応

ndash 剛体ドッキング前にフレキシビリティの評価をしたい

ndash Hinge bending motion（蝶番型モーション）

bull Hinge bending motionはnear-native decoyを生成するのを妨げる大きな動きの1つ

bull Hinge plot法によって最小周波数モード2つで解析できる

bull FrexDockという手法とFiberDockを組み合わせてもいけるかも

83

Future work

[52] Emekli U Schneidman-Duhovny D Wolfson HJ Nussinov R Haliloglu T HingeProt

automated prediction of hinges in protein structures Proteins 2008 70 1219ndash1227

[53] Schneidman-Duhovny D Nussinov R Wolfson HJ Automatic prediction of protein

interactions with large scale motion Proteins2007 69 764ndash773

bull 主鎖のフレキシビリティが予測できる場合

ndash アンサンブル(cross)ドッキングとリファインメントの組み合わせbull Conformational selectionとinfuced-fitの両方をモデル化

ndash near-native decoyの評価がより難しくなるbull より正確なエネルギー関数が必要

bull 最小エネルギーの周辺でのエネルギーファネルを探索するべき

84

Future work

[14] Chaudhury S Gray JJ Conformer selection and induced fit in flexible backbone

proteinndashprotein docking using computational and NMR ensembles J Mol

Biol 2008 381 1068ndash1087

Generating many decoys

Selecting near-native decoys by cluster analysis (IFP)

Refinement

near-native

decoy

内古閑伸之広川貴次秋山泰相互作用プロファイルによるタンパク質複合体予測のポストドッキング解析第38回構造活性相関シンポジウム 2010

bull CCDアルゴリズム

ndash Cα原子に変位ベクトルを加算rarr

ndash最小変位原子Cαjから両方向に主鎖二面角を決定

bull

bull 二面角 の式

ndash 着目しているCαから3つ以内にいるCα

ndash それぞれ変位ベクトルを加算したCα

41

Applying a Normal Mode on a Protein

二面角だけを動かして基準振動による変化位置にできるだけ近くなるようにする

bull 主鎖リファインメントの最後

ndash現在得られている構造のスコアを計算

bull スコアが良ければ構造を更新して戻る

bull vdWエネルギーが閾値以下か結果が5回更新されなかったら終了

42

The Scoring Function of the Backbone

Refinement Stage

bull near-native構造を特定するためのエネルギー計算

bull FireDockのエネルギー計算と同一

ndash 脱溶媒和自由エネルギー（Atomic Contact Energy）

ndash vdW相互作用

ndash 静電的相互作用

ndash 水素結合ジスルフィド結合

ndash π-πスタッキングなど

bull 以下のdeformation energryを加えた

43

Ranking According to an Approximation of

the Energy Function

RMSD

bull RMSDRoot Mean Square Deviation

ndash 2つの構造間の対応する原子の距離の二乗平均根(RMS)

44httpis-educationnaistjpDataSyllabus2007TeachingMaterialinfo-0048_1192617014pdf より引用

bull 本研究では3つのRMSDの値を用いた

ndash LRMSD(Ligand RMSD) (CAPRI規準)

decoyのRとnative複合体構造のRをフィットさせたときのdecoyのLとnativeのLとのCα原子に対するRMSD

ndash IRMSD(Interface RMSD) (CAPRI規準)

decoyとnativeの相互作用面をフィットさせたときの相互作用面にいるCα同士のRMSDnative複合体において10Aring以内に他方のタンパク質の原子を含む残基

ndash Rec-IRMSDRのdecoyとbound構造の相互作用面をフィットさせたときのRの相互作用面にいるCα同士のRMSD

45

RMSD calculations

(superimpose)

46

CAPRI規準

RANK LRMSD[Aring] IRMSD[Aring]

High ≦10 ≦10

Medium 10＜x≦50 10＜x≦20

Acceptable 50＜x≦100 20＜x≦40

Incorrect 100＜x 40＜x

Criteria for Ranking the CAPRI Predictions

[42] Mendez RLeplae RDe Maria LWodak SJ Assessment of blind predictions of protein-

protein interactions current status of docking methods Proteins 2003 52 51ndash67

or

47

Test Cases Table I

NoComplex

ID

Unbound

R

Unbound

LComplex description

Rec-

IRMSD

Motion

type

1 1A0O 1CHN 1FWP CheY-binding domain of CheA in complex with CheY 212 Closing

2 1ACB 2CGA 1EGL Bovine alpha-chymotrypsin-Eglin C complex 258 Other

3 1AY7 1RGH 1A19 Ribonuclease Sa complex with Barstar 059 Opening

4 1BTH 2HNT 6PTI Thrombin complexed with bovine pancreatic trypsin inhibitor 131 Other

5 1CGI 2CGA 1HPT Bovine chymotrypsinogen A and pancreatic secretory trypsin inhibitor 226 Other

6 1DFJ 2BNH 7RSA Ribonuclease inhibitor complexed with ribonuclease A 118 Opening

7 1E6E 1E1N 1CJE Adrenodoxin reductase-adrenodoxin complex 062 Other

8 1FIN 1HCL 1VIN CyclinA-CDK2 complex 608 Opening

9 1GGI 1GGC mdash HIV-1 neutralizing antibody in complex with its V3 loop peptide antigen 167 Opening

10 1GOT 1TAG 1TBG Heterotrimeric G protein 372 Opening

11 1IBR 1F59 1F59 Complex of Ran with Importin beta 262 Opening

12 1OAZ 1OAQ mdash Immunoglobulin E complexed with a Thioredoxin 1 107 Other

13 1PXV 1X9Y 1NYC StaphostatinndashStaphopain complex 348 Other

14 1T6G 1UKR 1T6E Complex of endo-14-beta-xylanase I and xylanase inhibitor 087 Opening

15 1TGS 2PTN 1HPT Complex of trypsinogen and pancreatic secretory trypsin inhibitor 154 Closing

16 1WQ1 6Q21 6Q21 Ras-RasGAP complex 093 Other

17 1ZHI 1M4Z 1Z1A Complex of Orc1 and Sir1 interacting domains 074 Closing

18 2BUO 1A43 mdash HIV-1 capsid C-terminal domain with an inhibitor of particle assembly 415 Opening

19 2KAI 2PKA 6PTI Complex of porcine kallikrein A and the bovine pancreatic trypsin inhibitor 072 Other

20 3HHR 1HGU mdash Complex of a human growth hormone and extracellular domain of its receptor 262 Opening

bull 表の意味

ndash Rec-IRMSDRのboundとunbound間での相互作用面にいるCαのRMSD

ndash Motion type

bull Opening (9例)

unboundのRが結合部位を妨げているもの

bull Closing (3例)

結合すると相互作用領域を増やすように動くもの

bull Other (8例)

相互作用領域の一部がOpeningで一部がClosing

ndash unbound Lがあるものはunbound-unbound

48

Test Cases

Results

49

bull FireDockと比較

ndash FiberDockとの違いはNMAによる主鎖改良部分

bull 3つの実験

1 結合位置に置いたunbound構造をリファインメント

2 500個のランダム生成されたnear-native

リガンド構造に対してrefine

3 PatchDockで生成された結果のリランキング

50

実験方法

51

実験1 unbound構造のリファインメント

Table II Refinement of the Unbound Receptor and Unbound Ligand in Their Native Binding Orientation

Complex IDFireDock (rigid backbone) FiberDock (flexible backbone)

IRMSD recIRMSD Energy IRMSD recIRMSD Energy1 1A0O 244 212 minus1481 244 212 minus1481

2 1ACB 258 258 minus4623 257 254 minus3866

3 1AY7 130 059 minus4053 130 059 minus4053

4 1BTH 116 131 minus4215 116 131 minus4215

5 1CGI 208 226 minus5261 208 226 minus5261

6 1DFJ 141 118 minus3654 112 111 minus3002

7 1E6E 121 062 minus5524 121 062 minus5524

8 1FIN 517 608 81384 606 616 030

9 1GGI 268 167 11189 195 126 minus5179

10 1GOT 302 372 10725 468 378 minus554

11 1IBR 278 262 33593 263 256 minus1732

12 1OAZ 100 107 435 100 107 435

13 1PXV 354 348 1155 342 331 minus3418

14 1T6G 099 087 minus1039 088 066 minus4116

15 1TGS 157 154 minus4328 157 154 minus4328

16 1WQ1 150 093 250 150 093 250

17 1ZHI 124 074 440 124 074 440

18 2BUO 392 415 minus1105 405 430 minus3271

19 2KAI 074 072 minus6077 074 072 minus6077

20 3HHR 246 262 62207 198 256 minus99

これら4つのケースはLigandにunbound構造がなかったもの代わりにbound構造を用いている

bull エネルギー値

ndash多くの例でFiberDockの方が低エネルギー構造

ndash 8 9 10 11 20はFireDockだと全然だめ

bull Motion type Opening

bull リガンドと結合するときにレセプターの結合部位が開かれる

bull FiberDockが開口運動をうまくモデル化できている

bull RMSD値

ndash 7例でRMSD値改善

bull 9 14はrecIRMSDが25改善

ndash 8 10 18はRMSD値が悪化

ndash残りの10例は変化なし52

実験1 エネルギー値とRMSD値

bull PDB ID 1GGI(9)ndash HIV-1 neutralizing antibody in complex

with its V3 loop peptide antigen

ndash レセプター

bull 赤色FiberDock

bull 緑色bound

bull 青色unbound

ndash リガンド

bull 灰色bound

ndash結合するところのリファインメントがうまくいっている（矢印部分）

53

実験1 1GGI

Figure 2

54

実験1 1GGI

bull 1GGIのNormal Mode

bull 低周波と高周波が混在

ndash 番目の基準振動(小さいほど低周波振動)

ndash 16番目の基準振動の振幅が最も大きい(ｰ792)

55

実験1 1GGI

Flexible loop領域 220-305番残基Lowest freq

Higher freq

Figure 3

bull 低周波数モードが全体の振動を高周波数モードはループ構造などの局所的な振動を表している

ndash 29番残基の周辺のピークはunboundの欠損領域のせい

56

実験1 1GGI

bull CAPRI 3rd Assessment Meeting

ndash ドッキングの課題はdecoyのランク付けとfalse-positiveをふるい落とすこと

ndash最終的なランキングはエネルギー値による

ndashせっかく低いRMSD値を持っていてもエネルギー値が高かったら抽出できない

rarrリファインメントによってエネルギー値が改善されることは素晴らしい

57

実験1 1GGI

[49] Janin JWodak S The third CAPRI assessment meeting Toronto Canada

April 20ndash21 2007 Structure 2007 15 755ndash759

bull nativeの結合サイトにLを置いてリファインメント

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndash 500構造をつくってリファインメント

ndash good solution

エネルギー値が負でIRMSDが4Aring以下

58

実験2

(Local Docking)

59

実験2 FireDockとの比較

17例で精度向上（ ）8例は40以上の向上1FIN（一番左）は1個も見つからず（recIRMSD=608Aring）

Figure 4

bull リファインメントが正しかった例

ndash 重要な主鎖矢印

ndash 衝突がうまく回避できている

60

実験2 FireDockとの比較

18 2BUO

11 1IBR

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5

61

実験2 1IBR

bull 1IBRでの基準振動

62Figure 6

実験2 1IBR

bull 低周波数モードは全体高周波数モードはループ構造の振動を表している(D)

bull 4つの大きな距離のピーク(ABCD)について

ndash最大のピークC(残基番号288~316)は相互作用面と反対側なので重要ではない

ndash最も重要なピークはDでありFiberDockの主鎖リファインメント( )によって実現した

63

実験2 1IBR

bull R(unbound)とL(bound)は衝突

ndash bound構造は開いている

bull FiberDockでうまく開いた

bull ついでにLのヘリックスも移動した

rarr主鎖のリファインメントがないと低エネルギー構造にならない

64

実験2 2BUO(Lはbound)

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5(a) 2BUO

bull Local Docking

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndashエネルギーtop10構造の中の最も良いIRMSDを比較

bull ΔIRMSD gt 02Aring 良くなった

bull -02Aring lt ΔIRMSD lt 02Aring 変わらず

bull ΔIRMSD lt -02Aring 悪くなった

65

実験2 RosettaDockとの比較

ΔIRMSD = IRMSDFiberDock - IRMSDRosettaDock

66

Complex IDBest IRMSD in top 10

FiberDock RosettaDock30 ΔIRMSD

1 1A0O 180 311 -131

2 1ACB 221 249 -028

3 1AY7dagger 089 072 017

4 1BTH 124 124 000

5 1CGI 200 204 -004

6 1DFJdagger 111 580 -469

7 1E6E 063 171 -108

8 1FINdagger 590 593 -003

9 1GGIdagger 170 258 -188

10 1GOTdagger 259 389 -130

11 1IBRdagger 198 901 -703

12 1OAZ 262 155 107

13 1PXV 323 334 -011

14 1T6Gdagger 077 234 -157

15 1TGS 138 131 007

16 1WQ1 141 506 -365

17 1ZHI 112 090 022

18 2BUOdagger 362 424 -062

19 2KAI 075 067 008

20 3HHRdagger 189 430 -241

Table III Local Docking Results of FiberDock and RosettaDock

daggerReceptorの結合部位が閉じているもの(Opening) ΔIRMSDlt-02Aring

実験2 RosettaDockとの比較

bull 11例でIRMSDが向上(ΔIRMSDlt-02Aring)

ndash Motion type Openingが多数

ndash 2例は悪化7例は変わらず(ΔIRMSDplusmn02Aring以内)

ndash FiberDockはOpening motionのモデル化がウマい

bull 最近のRosettaDockについて

ndash Wangら[22]が主鎖のフレキシビリティを導入bull MCのステップの最中に主鎖振動のランダマイズ

bull 主鎖柔軟性を完全に表現することを可能にした

ndash FiberDockの人たちの主張bull WangらのRosettaDockは自由度が高いために計算が大変

ndash fold-tree[22]によってあらかじめフレキシブルな領域を定義して実時間内におさえる

bull FiberDockは事前知識いらずでしかも速いndash 当時の最新ver(RosettaDock30)に含まれていないため性能比較していない

67

実験2 RosettaDockとの比較

bull ファネル状エネルギー地形(energy funnels)

ndash near-native構造の評価に有用

bull 500構造のRMSD-Energy plots(Figure 7)

ndash R(unbound)ampL(bound)

ndash 横軸(IRMSD)

ndash 縦軸(Energy score)

bull RosettaとFireFiberのスケールは違う

68

実験2 エネルギー地形

Position

En

erg

y

[51] Schueler-Furman O Wang C Bradley P Misura K

Baker D Progress in modeling of protein structures

and interactions Science 2005 310 638ndash642

69

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1C

GI

1IB

R

70

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1T

6G

2B

UO

bull FireDock vs FiberDock

ndash FiberDockの方がファネルの形が良い

ndash 主鎖リファインメントの効果

bull RosettaDock vs FireDock

ndash FireDockの方が見た目的に良い形bull 似たような方法なのになぜ（両方とも側鎖のリファインメント）

ndash ファネルの形の違いに対する2つの解釈bull RosettaDockが衝突に敏感過ぎるかも

bull 側鎖最適化手法の違いndash FireDock 整数計画法によるロータマー選択

ndash RosettaDock ヒューリスティックMCによる側鎖のrepacking

bull ファネル形状の違いを本当に理解するためにはもっと研究が必要（本研究の範囲外とする）

71

実験2 エネルギー地形

bull (rigid)ドッキング結果のリファインメントとリランキング

ndash各例に対し相互作用残基(lt6Aring)を不える

ndashその結合部位の情報をもとにPatchDockを実行

bull decoyを500個使うが完全なブラインドでのドッキングではnear-native構造が得られない可能性がある

bull リファインメントとリランキング性能評価のために（near-native decoyを作るために）結合部位情報を用いた

bull PatchDockは形状相補性スコアに基づく

ndash PatchDock FireDock FiberDockを比較

bull PatchDockでnear-native decoyを500個生成

bull FireDockとFiberDockでリファインメントリランキング

bull R(unbound) L(bound)を使用 72

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

73

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

ID

PatchDock FireDock FiberDock

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First Acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

1A0O 1 (766 379) 3dagger 7 (634 230) 29 (920 315) 3dagger 16 (525 333) 108 (519 326) 1

1ACB 3 (617 312) 2 3 (824 431) 259 (867 437) 1 2 (684 401) 42 (612 356) 4dagger

1AY7 14 (978 527) 3 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger

1BTH 1 (1210 365) 1 2 (1011 328) 72 (1147 363) 2 1 (798 197) 403 (1480 355) 5dagger

1CGI 2 (382 231) 1 1 (282 225) 2 (382 231) 10dagger 1 (542 272) 279 (750 297) 9

1DFJ 1 (684 276) 4 1 (555 203) 2 (478 233) 6dagger 1 (310 153) 5 (428 213) 6dagger

1E6E None 0 474 (601 332) 134 (1020 425) 0 2 (838 344) 327 (2064 746) 2dagger

1FIN None 0 None None 0 None None 0

1GGI 3 (606 324) 6dagger 25 (683 337) 3 (606 324) 0 1 (1239 377) 281 (1123 329) 2

1GOT None 0 None None 0 None None 0

1IBR 32 (699 278) 0 2 (501 250) 208 (638 285) 1 2 (667 261) 32 (699 278) 3dagger

1OAZ 58 (1847 384) 0 9 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger 16 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger

1PXV 51 (854 403) 0 17 (694 349) 54 (578 339) 1 1 (886 451) 63 (986 457) 2dagger

1T6G 4 (810 175) 1 1 (683 133) 129 (1478 308) 10 1 (961 180) 70 (1351 233) 11dagger

1TGS 15 (269 154) 1 1 (194 143) 15 (269 154) 10 1 (194 143) 15 (269 154) 11dagger

1WQ1 6 (224 142) 1dagger 20 (564 235) 82 (540 217) 1dagger 29 (892 444) 445 (718 295) 0

1ZHI 134 (1344 281) 0 10 (752 273) 311 (843 303) 2 4 (718 348) 311 (843 303) 3dagger

2BUO 1 (938 539) 9dagger 3 (505 391) 32 (487 398) 3 12 (63 461) 203 (83 471)) 2

2KAI 17 (1246 323) 1 1 (194 084) 257 (111 077) 3dagger 1 (218 094) 257 (111 077) 2

3HHR 214 (1161 327) 0 497 (919 551) 420 (917 459) 0 214 (1359 395) 261 (1538 377) 0

wins 6 4 8 7 14 11

Table IV

bull Table IVの見かた

ndash First acceptable

RMSD＜100Aring or IRMSD＜40Aring となった(acceptable)

decoyの中で一番良い順位のものの順位bull FireFiberDockのPatchDockはFirst acceptable decoyが

PatchDock(リファインメント前)では何位だったか

ndash Acceptables

上位20個の中に含まれていたacceptable decoyの個数

ndash 3手法の中でFirst acceptableの順位が一番良かった

ndash dagger 3手法の中でAcceptablesの個数が一番多かった

ndash wins行 と dagger の集計

74

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

bull PatchDock＜FireDock＜FiberDockと性能向上

ndash まぁ割と良くなっているbull First acceptable (wins)6 ＜ 8 ＜ 14

bull Acceptables (wins) 4 ＜ 7 ＜ 11

ndash 主鎖リファインメントがnear-native decoyのランキングを改善できるということを示しているbull 構造上の衝突をなくせるようなときに効果を発揮（低いエネルギー値と良い順位が得られるようになる）

75

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

76

実験3 1T6G

bull 1位の結果はCAPRI基準でmedium accuracy

ndash 2位はhighly accurate (IRMSD 092Aring RMSD 304Aring）(表には書いてない)

bull 結合の際に動くループを特定した

ndash 矢印部分のループが開いている

ndash 他の部位はほとんど動いていない

Figure 8 1T6G

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

77

実験3 1BTH

bull 1BTHの結果について(FiberDock)

ndash 403位 RMSD 1480Aring IRMSD 355Aring を釣り上げた

ndash RMSD 798Aring IRMSD 197Aringに改善しエネルギー値1位

ndash FireDockでは悪化していた（RMSD 1890Aring IRMSD 464Aring）

bull FiberDockはRの主鎖構造をほとんど変えなかったが微妙には動いていた（RMSD 015Aring）

ndash この微動が衝突を解決している

ndash 相互作用部位にdecoyが集中するのを可能にしてるのかも

78

Figure 9 1BTH

Refinement by FireDock Refinement by FiberDock

緑色bound(R)

灰色bound(L)

青色PatchDock

橙色FireDock

赤色FiberDock

実験3 1BTH

Discussion and Conclusions

79

bull ドッキング予測は2つのステージに分かれる

ndash剛体ドッキングステージ

bull near-nativeを出せても衝突があったりする

bull decoyのランキングで上位にこない

ndash フレキシブルリファインメントステージ

bull 衝突を解決してリランキング

bull とても重要なステージ

80

タンパク質ドッキング

bull FiberDockを提案したndash フレキシブルリファインメントのための手法

ndash 側鎖と主鎖の両方を対象

ndash vdW力に基づいた基準振動解析によるモデリング

ndash RMSDとエネルギー値（ランキング）両方を改善

ndash エネルギーファネルの形状も改善

bull 主鎖のフレキシビリティの重要性ndash 立体構造がなくモデリングされた場合においても重要

ndash 主鎖リファインメントでモデルの丌正確性に対処できるかもしれない

ndash 抗原抗体複合体予測にもいけるかもbull 今回は1例のみ(1GGI)

bull CDR Loopがあると難しいがうまくいった

bull 抗原抗体複合体におけるFiberDockの性能評価を計画中81

まとめ

bull 基準振動モード選択基準の改良

ndash vdWだけでなく他にも取り入れるbull attrVdW

bull クーロン力

bull 水素結合

bull 主鎖のリファインメントをRとLで同時に行うようにする

ndash RとLのモードの中から関連しているモードを選択して使う

82

Future work

bull リファインメント前の初期構造生成がうまくいかない場合の対応

ndash 剛体ドッキング前にフレキシビリティの評価をしたい

ndash Hinge bending motion（蝶番型モーション）

bull Hinge bending motionはnear-native decoyを生成するのを妨げる大きな動きの1つ

bull Hinge plot法によって最小周波数モード2つで解析できる

bull FrexDockという手法とFiberDockを組み合わせてもいけるかも

83

Future work

[52] Emekli U Schneidman-Duhovny D Wolfson HJ Nussinov R Haliloglu T HingeProt

automated prediction of hinges in protein structures Proteins 2008 70 1219ndash1227

[53] Schneidman-Duhovny D Nussinov R Wolfson HJ Automatic prediction of protein

interactions with large scale motion Proteins2007 69 764ndash773

bull 主鎖のフレキシビリティが予測できる場合

ndash アンサンブル(cross)ドッキングとリファインメントの組み合わせbull Conformational selectionとinfuced-fitの両方をモデル化

ndash near-native decoyの評価がより難しくなるbull より正確なエネルギー関数が必要

bull 最小エネルギーの周辺でのエネルギーファネルを探索するべき

84

Future work

[14] Chaudhury S Gray JJ Conformer selection and induced fit in flexible backbone

proteinndashprotein docking using computational and NMR ensembles J Mol

Biol 2008 381 1068ndash1087

Generating many decoys

Selecting near-native decoys by cluster analysis (IFP)

Refinement

near-native

decoy

内古閑伸之広川貴次秋山泰相互作用プロファイルによるタンパク質複合体予測のポストドッキング解析第38回構造活性相関シンポジウム 2010

bull 主鎖リファインメントの最後

ndash現在得られている構造のスコアを計算

bull スコアが良ければ構造を更新して戻る

bull vdWエネルギーが閾値以下か結果が5回更新されなかったら終了

42

The Scoring Function of the Backbone

Refinement Stage

bull near-native構造を特定するためのエネルギー計算

bull FireDockのエネルギー計算と同一

ndash 脱溶媒和自由エネルギー（Atomic Contact Energy）

ndash vdW相互作用

ndash 静電的相互作用

ndash 水素結合ジスルフィド結合

ndash π-πスタッキングなど

bull 以下のdeformation energryを加えた

43

Ranking According to an Approximation of

the Energy Function

RMSD

bull RMSDRoot Mean Square Deviation

ndash 2つの構造間の対応する原子の距離の二乗平均根(RMS)

44httpis-educationnaistjpDataSyllabus2007TeachingMaterialinfo-0048_1192617014pdf より引用

bull 本研究では3つのRMSDの値を用いた

ndash LRMSD(Ligand RMSD) (CAPRI規準)

decoyのRとnative複合体構造のRをフィットさせたときのdecoyのLとnativeのLとのCα原子に対するRMSD

ndash IRMSD(Interface RMSD) (CAPRI規準)

decoyとnativeの相互作用面をフィットさせたときの相互作用面にいるCα同士のRMSDnative複合体において10Aring以内に他方のタンパク質の原子を含む残基

ndash Rec-IRMSDRのdecoyとbound構造の相互作用面をフィットさせたときのRの相互作用面にいるCα同士のRMSD

45

RMSD calculations

(superimpose)

46

CAPRI規準

RANK LRMSD[Aring] IRMSD[Aring]

High ≦10 ≦10

Medium 10＜x≦50 10＜x≦20

Acceptable 50＜x≦100 20＜x≦40

Incorrect 100＜x 40＜x

Criteria for Ranking the CAPRI Predictions

[42] Mendez RLeplae RDe Maria LWodak SJ Assessment of blind predictions of protein-

protein interactions current status of docking methods Proteins 2003 52 51ndash67

or

47

Test Cases Table I

NoComplex

ID

Unbound

R

Unbound

LComplex description

Rec-

IRMSD

Motion

type

1 1A0O 1CHN 1FWP CheY-binding domain of CheA in complex with CheY 212 Closing

2 1ACB 2CGA 1EGL Bovine alpha-chymotrypsin-Eglin C complex 258 Other

3 1AY7 1RGH 1A19 Ribonuclease Sa complex with Barstar 059 Opening

4 1BTH 2HNT 6PTI Thrombin complexed with bovine pancreatic trypsin inhibitor 131 Other

5 1CGI 2CGA 1HPT Bovine chymotrypsinogen A and pancreatic secretory trypsin inhibitor 226 Other

6 1DFJ 2BNH 7RSA Ribonuclease inhibitor complexed with ribonuclease A 118 Opening

7 1E6E 1E1N 1CJE Adrenodoxin reductase-adrenodoxin complex 062 Other

8 1FIN 1HCL 1VIN CyclinA-CDK2 complex 608 Opening

9 1GGI 1GGC mdash HIV-1 neutralizing antibody in complex with its V3 loop peptide antigen 167 Opening

10 1GOT 1TAG 1TBG Heterotrimeric G protein 372 Opening

11 1IBR 1F59 1F59 Complex of Ran with Importin beta 262 Opening

12 1OAZ 1OAQ mdash Immunoglobulin E complexed with a Thioredoxin 1 107 Other

13 1PXV 1X9Y 1NYC StaphostatinndashStaphopain complex 348 Other

14 1T6G 1UKR 1T6E Complex of endo-14-beta-xylanase I and xylanase inhibitor 087 Opening

15 1TGS 2PTN 1HPT Complex of trypsinogen and pancreatic secretory trypsin inhibitor 154 Closing

16 1WQ1 6Q21 6Q21 Ras-RasGAP complex 093 Other

17 1ZHI 1M4Z 1Z1A Complex of Orc1 and Sir1 interacting domains 074 Closing

18 2BUO 1A43 mdash HIV-1 capsid C-terminal domain with an inhibitor of particle assembly 415 Opening

19 2KAI 2PKA 6PTI Complex of porcine kallikrein A and the bovine pancreatic trypsin inhibitor 072 Other

20 3HHR 1HGU mdash Complex of a human growth hormone and extracellular domain of its receptor 262 Opening

bull 表の意味

ndash Rec-IRMSDRのboundとunbound間での相互作用面にいるCαのRMSD

ndash Motion type

bull Opening (9例)

unboundのRが結合部位を妨げているもの

bull Closing (3例)

結合すると相互作用領域を増やすように動くもの

bull Other (8例)

相互作用領域の一部がOpeningで一部がClosing

ndash unbound Lがあるものはunbound-unbound

48

Test Cases

Results

49

bull FireDockと比較

ndash FiberDockとの違いはNMAによる主鎖改良部分

bull 3つの実験

1 結合位置に置いたunbound構造をリファインメント

2 500個のランダム生成されたnear-native

リガンド構造に対してrefine

3 PatchDockで生成された結果のリランキング

50

実験方法

51

実験1 unbound構造のリファインメント

Table II Refinement of the Unbound Receptor and Unbound Ligand in Their Native Binding Orientation

Complex IDFireDock (rigid backbone) FiberDock (flexible backbone)

IRMSD recIRMSD Energy IRMSD recIRMSD Energy1 1A0O 244 212 minus1481 244 212 minus1481

2 1ACB 258 258 minus4623 257 254 minus3866

3 1AY7 130 059 minus4053 130 059 minus4053

4 1BTH 116 131 minus4215 116 131 minus4215

5 1CGI 208 226 minus5261 208 226 minus5261

6 1DFJ 141 118 minus3654 112 111 minus3002

7 1E6E 121 062 minus5524 121 062 minus5524

8 1FIN 517 608 81384 606 616 030

9 1GGI 268 167 11189 195 126 minus5179

10 1GOT 302 372 10725 468 378 minus554

11 1IBR 278 262 33593 263 256 minus1732

12 1OAZ 100 107 435 100 107 435

13 1PXV 354 348 1155 342 331 minus3418

14 1T6G 099 087 minus1039 088 066 minus4116

15 1TGS 157 154 minus4328 157 154 minus4328

16 1WQ1 150 093 250 150 093 250

17 1ZHI 124 074 440 124 074 440

18 2BUO 392 415 minus1105 405 430 minus3271

19 2KAI 074 072 minus6077 074 072 minus6077

20 3HHR 246 262 62207 198 256 minus99

これら4つのケースはLigandにunbound構造がなかったもの代わりにbound構造を用いている

bull エネルギー値

ndash多くの例でFiberDockの方が低エネルギー構造

ndash 8 9 10 11 20はFireDockだと全然だめ

bull Motion type Opening

bull リガンドと結合するときにレセプターの結合部位が開かれる

bull FiberDockが開口運動をうまくモデル化できている

bull RMSD値

ndash 7例でRMSD値改善

bull 9 14はrecIRMSDが25改善

ndash 8 10 18はRMSD値が悪化

ndash残りの10例は変化なし52

実験1 エネルギー値とRMSD値

bull PDB ID 1GGI(9)ndash HIV-1 neutralizing antibody in complex

with its V3 loop peptide antigen

ndash レセプター

bull 赤色FiberDock

bull 緑色bound

bull 青色unbound

ndash リガンド

bull 灰色bound

ndash結合するところのリファインメントがうまくいっている（矢印部分）

53

実験1 1GGI

Figure 2

54

実験1 1GGI

bull 1GGIのNormal Mode

bull 低周波と高周波が混在

ndash 番目の基準振動(小さいほど低周波振動)

ndash 16番目の基準振動の振幅が最も大きい(ｰ792)

55

実験1 1GGI

Flexible loop領域 220-305番残基Lowest freq

Higher freq

Figure 3

bull 低周波数モードが全体の振動を高周波数モードはループ構造などの局所的な振動を表している

ndash 29番残基の周辺のピークはunboundの欠損領域のせい

56

実験1 1GGI

bull CAPRI 3rd Assessment Meeting

ndash ドッキングの課題はdecoyのランク付けとfalse-positiveをふるい落とすこと

ndash最終的なランキングはエネルギー値による

ndashせっかく低いRMSD値を持っていてもエネルギー値が高かったら抽出できない

rarrリファインメントによってエネルギー値が改善されることは素晴らしい

57

実験1 1GGI

[49] Janin JWodak S The third CAPRI assessment meeting Toronto Canada

April 20ndash21 2007 Structure 2007 15 755ndash759

bull nativeの結合サイトにLを置いてリファインメント

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndash 500構造をつくってリファインメント

ndash good solution

エネルギー値が負でIRMSDが4Aring以下

58

実験2

(Local Docking)

59

実験2 FireDockとの比較

17例で精度向上（ ）8例は40以上の向上1FIN（一番左）は1個も見つからず（recIRMSD=608Aring）

Figure 4

bull リファインメントが正しかった例

ndash 重要な主鎖矢印

ndash 衝突がうまく回避できている

60

実験2 FireDockとの比較

18 2BUO

11 1IBR

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5

61

実験2 1IBR

bull 1IBRでの基準振動

62Figure 6

実験2 1IBR

bull 低周波数モードは全体高周波数モードはループ構造の振動を表している(D)

bull 4つの大きな距離のピーク(ABCD)について

ndash最大のピークC(残基番号288~316)は相互作用面と反対側なので重要ではない

ndash最も重要なピークはDでありFiberDockの主鎖リファインメント( )によって実現した

63

実験2 1IBR

bull R(unbound)とL(bound)は衝突

ndash bound構造は開いている

bull FiberDockでうまく開いた

bull ついでにLのヘリックスも移動した

rarr主鎖のリファインメントがないと低エネルギー構造にならない

64

実験2 2BUO(Lはbound)

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5(a) 2BUO

bull Local Docking

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndashエネルギーtop10構造の中の最も良いIRMSDを比較

bull ΔIRMSD gt 02Aring 良くなった

bull -02Aring lt ΔIRMSD lt 02Aring 変わらず

bull ΔIRMSD lt -02Aring 悪くなった

65

実験2 RosettaDockとの比較

ΔIRMSD = IRMSDFiberDock - IRMSDRosettaDock

66

Complex IDBest IRMSD in top 10

FiberDock RosettaDock30 ΔIRMSD

1 1A0O 180 311 -131

2 1ACB 221 249 -028

3 1AY7dagger 089 072 017

4 1BTH 124 124 000

5 1CGI 200 204 -004

6 1DFJdagger 111 580 -469

7 1E6E 063 171 -108

8 1FINdagger 590 593 -003

9 1GGIdagger 170 258 -188

10 1GOTdagger 259 389 -130

11 1IBRdagger 198 901 -703

12 1OAZ 262 155 107

13 1PXV 323 334 -011

14 1T6Gdagger 077 234 -157

15 1TGS 138 131 007

16 1WQ1 141 506 -365

17 1ZHI 112 090 022

18 2BUOdagger 362 424 -062

19 2KAI 075 067 008

20 3HHRdagger 189 430 -241

Table III Local Docking Results of FiberDock and RosettaDock

daggerReceptorの結合部位が閉じているもの(Opening) ΔIRMSDlt-02Aring

実験2 RosettaDockとの比較

bull 11例でIRMSDが向上(ΔIRMSDlt-02Aring)

ndash Motion type Openingが多数

ndash 2例は悪化7例は変わらず(ΔIRMSDplusmn02Aring以内)

ndash FiberDockはOpening motionのモデル化がウマい

bull 最近のRosettaDockについて

ndash Wangら[22]が主鎖のフレキシビリティを導入bull MCのステップの最中に主鎖振動のランダマイズ

bull 主鎖柔軟性を完全に表現することを可能にした

ndash FiberDockの人たちの主張bull WangらのRosettaDockは自由度が高いために計算が大変

ndash fold-tree[22]によってあらかじめフレキシブルな領域を定義して実時間内におさえる

bull FiberDockは事前知識いらずでしかも速いndash 当時の最新ver(RosettaDock30)に含まれていないため性能比較していない

67

実験2 RosettaDockとの比較

bull ファネル状エネルギー地形(energy funnels)

ndash near-native構造の評価に有用

bull 500構造のRMSD-Energy plots(Figure 7)

ndash R(unbound)ampL(bound)

ndash 横軸(IRMSD)

ndash 縦軸(Energy score)

bull RosettaとFireFiberのスケールは違う

68

実験2 エネルギー地形

Position

En

erg

y

[51] Schueler-Furman O Wang C Bradley P Misura K

Baker D Progress in modeling of protein structures

and interactions Science 2005 310 638ndash642

69

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1C

GI

1IB

R

70

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1T

6G

2B

UO

bull FireDock vs FiberDock

ndash FiberDockの方がファネルの形が良い

ndash 主鎖リファインメントの効果

bull RosettaDock vs FireDock

ndash FireDockの方が見た目的に良い形bull 似たような方法なのになぜ（両方とも側鎖のリファインメント）

ndash ファネルの形の違いに対する2つの解釈bull RosettaDockが衝突に敏感過ぎるかも

bull 側鎖最適化手法の違いndash FireDock 整数計画法によるロータマー選択

ndash RosettaDock ヒューリスティックMCによる側鎖のrepacking

bull ファネル形状の違いを本当に理解するためにはもっと研究が必要（本研究の範囲外とする）

71

実験2 エネルギー地形

bull (rigid)ドッキング結果のリファインメントとリランキング

ndash各例に対し相互作用残基(lt6Aring)を不える

ndashその結合部位の情報をもとにPatchDockを実行

bull decoyを500個使うが完全なブラインドでのドッキングではnear-native構造が得られない可能性がある

bull リファインメントとリランキング性能評価のために（near-native decoyを作るために）結合部位情報を用いた

bull PatchDockは形状相補性スコアに基づく

ndash PatchDock FireDock FiberDockを比較

bull PatchDockでnear-native decoyを500個生成

bull FireDockとFiberDockでリファインメントリランキング

bull R(unbound) L(bound)を使用 72

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

73

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

ID

PatchDock FireDock FiberDock

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First Acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

1A0O 1 (766 379) 3dagger 7 (634 230) 29 (920 315) 3dagger 16 (525 333) 108 (519 326) 1

1ACB 3 (617 312) 2 3 (824 431) 259 (867 437) 1 2 (684 401) 42 (612 356) 4dagger

1AY7 14 (978 527) 3 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger

1BTH 1 (1210 365) 1 2 (1011 328) 72 (1147 363) 2 1 (798 197) 403 (1480 355) 5dagger

1CGI 2 (382 231) 1 1 (282 225) 2 (382 231) 10dagger 1 (542 272) 279 (750 297) 9

1DFJ 1 (684 276) 4 1 (555 203) 2 (478 233) 6dagger 1 (310 153) 5 (428 213) 6dagger

1E6E None 0 474 (601 332) 134 (1020 425) 0 2 (838 344) 327 (2064 746) 2dagger

1FIN None 0 None None 0 None None 0

1GGI 3 (606 324) 6dagger 25 (683 337) 3 (606 324) 0 1 (1239 377) 281 (1123 329) 2

1GOT None 0 None None 0 None None 0

1IBR 32 (699 278) 0 2 (501 250) 208 (638 285) 1 2 (667 261) 32 (699 278) 3dagger

1OAZ 58 (1847 384) 0 9 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger 16 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger

1PXV 51 (854 403) 0 17 (694 349) 54 (578 339) 1 1 (886 451) 63 (986 457) 2dagger

1T6G 4 (810 175) 1 1 (683 133) 129 (1478 308) 10 1 (961 180) 70 (1351 233) 11dagger

1TGS 15 (269 154) 1 1 (194 143) 15 (269 154) 10 1 (194 143) 15 (269 154) 11dagger

1WQ1 6 (224 142) 1dagger 20 (564 235) 82 (540 217) 1dagger 29 (892 444) 445 (718 295) 0

1ZHI 134 (1344 281) 0 10 (752 273) 311 (843 303) 2 4 (718 348) 311 (843 303) 3dagger

2BUO 1 (938 539) 9dagger 3 (505 391) 32 (487 398) 3 12 (63 461) 203 (83 471)) 2

2KAI 17 (1246 323) 1 1 (194 084) 257 (111 077) 3dagger 1 (218 094) 257 (111 077) 2

3HHR 214 (1161 327) 0 497 (919 551) 420 (917 459) 0 214 (1359 395) 261 (1538 377) 0

wins 6 4 8 7 14 11

Table IV

bull Table IVの見かた

ndash First acceptable

RMSD＜100Aring or IRMSD＜40Aring となった(acceptable)

decoyの中で一番良い順位のものの順位bull FireFiberDockのPatchDockはFirst acceptable decoyが

PatchDock(リファインメント前)では何位だったか

ndash Acceptables

上位20個の中に含まれていたacceptable decoyの個数

ndash 3手法の中でFirst acceptableの順位が一番良かった

ndash dagger 3手法の中でAcceptablesの個数が一番多かった

ndash wins行 と dagger の集計

74

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

bull PatchDock＜FireDock＜FiberDockと性能向上

ndash まぁ割と良くなっているbull First acceptable (wins)6 ＜ 8 ＜ 14

bull Acceptables (wins) 4 ＜ 7 ＜ 11

ndash 主鎖リファインメントがnear-native decoyのランキングを改善できるということを示しているbull 構造上の衝突をなくせるようなときに効果を発揮（低いエネルギー値と良い順位が得られるようになる）

75

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

76

実験3 1T6G

bull 1位の結果はCAPRI基準でmedium accuracy

ndash 2位はhighly accurate (IRMSD 092Aring RMSD 304Aring）(表には書いてない)

bull 結合の際に動くループを特定した

ndash 矢印部分のループが開いている

ndash 他の部位はほとんど動いていない

Figure 8 1T6G

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

77

実験3 1BTH

bull 1BTHの結果について(FiberDock)

ndash 403位 RMSD 1480Aring IRMSD 355Aring を釣り上げた

ndash RMSD 798Aring IRMSD 197Aringに改善しエネルギー値1位

ndash FireDockでは悪化していた（RMSD 1890Aring IRMSD 464Aring）

bull FiberDockはRの主鎖構造をほとんど変えなかったが微妙には動いていた（RMSD 015Aring）

ndash この微動が衝突を解決している

ndash 相互作用部位にdecoyが集中するのを可能にしてるのかも

78

Figure 9 1BTH

Refinement by FireDock Refinement by FiberDock

緑色bound(R)

灰色bound(L)

青色PatchDock

橙色FireDock

赤色FiberDock

実験3 1BTH

Discussion and Conclusions

79

bull ドッキング予測は2つのステージに分かれる

ndash剛体ドッキングステージ

bull near-nativeを出せても衝突があったりする

bull decoyのランキングで上位にこない

ndash フレキシブルリファインメントステージ

bull 衝突を解決してリランキング

bull とても重要なステージ

80

タンパク質ドッキング

bull FiberDockを提案したndash フレキシブルリファインメントのための手法

ndash 側鎖と主鎖の両方を対象

ndash vdW力に基づいた基準振動解析によるモデリング

ndash RMSDとエネルギー値（ランキング）両方を改善

ndash エネルギーファネルの形状も改善

bull 主鎖のフレキシビリティの重要性ndash 立体構造がなくモデリングされた場合においても重要

ndash 主鎖リファインメントでモデルの丌正確性に対処できるかもしれない

ndash 抗原抗体複合体予測にもいけるかもbull 今回は1例のみ(1GGI)

bull CDR Loopがあると難しいがうまくいった

bull 抗原抗体複合体におけるFiberDockの性能評価を計画中81

まとめ

bull 基準振動モード選択基準の改良

ndash vdWだけでなく他にも取り入れるbull attrVdW

bull クーロン力

bull 水素結合

bull 主鎖のリファインメントをRとLで同時に行うようにする

ndash RとLのモードの中から関連しているモードを選択して使う

82

Future work

bull リファインメント前の初期構造生成がうまくいかない場合の対応

ndash 剛体ドッキング前にフレキシビリティの評価をしたい

ndash Hinge bending motion（蝶番型モーション）

bull Hinge bending motionはnear-native decoyを生成するのを妨げる大きな動きの1つ

bull Hinge plot法によって最小周波数モード2つで解析できる

bull FrexDockという手法とFiberDockを組み合わせてもいけるかも

83

Future work

[52] Emekli U Schneidman-Duhovny D Wolfson HJ Nussinov R Haliloglu T HingeProt

automated prediction of hinges in protein structures Proteins 2008 70 1219ndash1227

[53] Schneidman-Duhovny D Nussinov R Wolfson HJ Automatic prediction of protein

interactions with large scale motion Proteins2007 69 764ndash773

bull 主鎖のフレキシビリティが予測できる場合

ndash アンサンブル(cross)ドッキングとリファインメントの組み合わせbull Conformational selectionとinfuced-fitの両方をモデル化

ndash near-native decoyの評価がより難しくなるbull より正確なエネルギー関数が必要

bull 最小エネルギーの周辺でのエネルギーファネルを探索するべき

84

Future work

[14] Chaudhury S Gray JJ Conformer selection and induced fit in flexible backbone

proteinndashprotein docking using computational and NMR ensembles J Mol

Biol 2008 381 1068ndash1087

Generating many decoys

Selecting near-native decoys by cluster analysis (IFP)

Refinement

near-native

decoy

内古閑伸之広川貴次秋山泰相互作用プロファイルによるタンパク質複合体予測のポストドッキング解析第38回構造活性相関シンポジウム 2010

bull near-native構造を特定するためのエネルギー計算

bull FireDockのエネルギー計算と同一

ndash 脱溶媒和自由エネルギー（Atomic Contact Energy）

ndash vdW相互作用

ndash 静電的相互作用

ndash 水素結合ジスルフィド結合

ndash π-πスタッキングなど

bull 以下のdeformation energryを加えた

43

Ranking According to an Approximation of

the Energy Function

RMSD

bull RMSDRoot Mean Square Deviation

ndash 2つの構造間の対応する原子の距離の二乗平均根(RMS)

44httpis-educationnaistjpDataSyllabus2007TeachingMaterialinfo-0048_1192617014pdf より引用

bull 本研究では3つのRMSDの値を用いた

ndash LRMSD(Ligand RMSD) (CAPRI規準)

decoyのRとnative複合体構造のRをフィットさせたときのdecoyのLとnativeのLとのCα原子に対するRMSD

ndash IRMSD(Interface RMSD) (CAPRI規準)

decoyとnativeの相互作用面をフィットさせたときの相互作用面にいるCα同士のRMSDnative複合体において10Aring以内に他方のタンパク質の原子を含む残基

ndash Rec-IRMSDRのdecoyとbound構造の相互作用面をフィットさせたときのRの相互作用面にいるCα同士のRMSD

45

RMSD calculations

(superimpose)

46

CAPRI規準

RANK LRMSD[Aring] IRMSD[Aring]

High ≦10 ≦10

Medium 10＜x≦50 10＜x≦20

Acceptable 50＜x≦100 20＜x≦40

Incorrect 100＜x 40＜x

Criteria for Ranking the CAPRI Predictions

[42] Mendez RLeplae RDe Maria LWodak SJ Assessment of blind predictions of protein-

protein interactions current status of docking methods Proteins 2003 52 51ndash67

or

47

Test Cases Table I

NoComplex

ID

Unbound

R

Unbound

LComplex description

Rec-

IRMSD

Motion

type

1 1A0O 1CHN 1FWP CheY-binding domain of CheA in complex with CheY 212 Closing

2 1ACB 2CGA 1EGL Bovine alpha-chymotrypsin-Eglin C complex 258 Other

3 1AY7 1RGH 1A19 Ribonuclease Sa complex with Barstar 059 Opening

4 1BTH 2HNT 6PTI Thrombin complexed with bovine pancreatic trypsin inhibitor 131 Other

5 1CGI 2CGA 1HPT Bovine chymotrypsinogen A and pancreatic secretory trypsin inhibitor 226 Other

6 1DFJ 2BNH 7RSA Ribonuclease inhibitor complexed with ribonuclease A 118 Opening

7 1E6E 1E1N 1CJE Adrenodoxin reductase-adrenodoxin complex 062 Other

8 1FIN 1HCL 1VIN CyclinA-CDK2 complex 608 Opening

9 1GGI 1GGC mdash HIV-1 neutralizing antibody in complex with its V3 loop peptide antigen 167 Opening

10 1GOT 1TAG 1TBG Heterotrimeric G protein 372 Opening

11 1IBR 1F59 1F59 Complex of Ran with Importin beta 262 Opening

12 1OAZ 1OAQ mdash Immunoglobulin E complexed with a Thioredoxin 1 107 Other

13 1PXV 1X9Y 1NYC StaphostatinndashStaphopain complex 348 Other

14 1T6G 1UKR 1T6E Complex of endo-14-beta-xylanase I and xylanase inhibitor 087 Opening

15 1TGS 2PTN 1HPT Complex of trypsinogen and pancreatic secretory trypsin inhibitor 154 Closing

16 1WQ1 6Q21 6Q21 Ras-RasGAP complex 093 Other

17 1ZHI 1M4Z 1Z1A Complex of Orc1 and Sir1 interacting domains 074 Closing

18 2BUO 1A43 mdash HIV-1 capsid C-terminal domain with an inhibitor of particle assembly 415 Opening

19 2KAI 2PKA 6PTI Complex of porcine kallikrein A and the bovine pancreatic trypsin inhibitor 072 Other

20 3HHR 1HGU mdash Complex of a human growth hormone and extracellular domain of its receptor 262 Opening

bull 表の意味

ndash Rec-IRMSDRのboundとunbound間での相互作用面にいるCαのRMSD

ndash Motion type

bull Opening (9例)

unboundのRが結合部位を妨げているもの

bull Closing (3例)

結合すると相互作用領域を増やすように動くもの

bull Other (8例)

相互作用領域の一部がOpeningで一部がClosing

ndash unbound Lがあるものはunbound-unbound

48

Test Cases

Results

49

bull FireDockと比較

ndash FiberDockとの違いはNMAによる主鎖改良部分

bull 3つの実験

1 結合位置に置いたunbound構造をリファインメント

2 500個のランダム生成されたnear-native

リガンド構造に対してrefine

3 PatchDockで生成された結果のリランキング

50

実験方法

51

実験1 unbound構造のリファインメント

Table II Refinement of the Unbound Receptor and Unbound Ligand in Their Native Binding Orientation

Complex IDFireDock (rigid backbone) FiberDock (flexible backbone)

IRMSD recIRMSD Energy IRMSD recIRMSD Energy1 1A0O 244 212 minus1481 244 212 minus1481

2 1ACB 258 258 minus4623 257 254 minus3866

3 1AY7 130 059 minus4053 130 059 minus4053

4 1BTH 116 131 minus4215 116 131 minus4215

5 1CGI 208 226 minus5261 208 226 minus5261

6 1DFJ 141 118 minus3654 112 111 minus3002

7 1E6E 121 062 minus5524 121 062 minus5524

8 1FIN 517 608 81384 606 616 030

9 1GGI 268 167 11189 195 126 minus5179

10 1GOT 302 372 10725 468 378 minus554

11 1IBR 278 262 33593 263 256 minus1732

12 1OAZ 100 107 435 100 107 435

13 1PXV 354 348 1155 342 331 minus3418

14 1T6G 099 087 minus1039 088 066 minus4116

15 1TGS 157 154 minus4328 157 154 minus4328

16 1WQ1 150 093 250 150 093 250

17 1ZHI 124 074 440 124 074 440

18 2BUO 392 415 minus1105 405 430 minus3271

19 2KAI 074 072 minus6077 074 072 minus6077

20 3HHR 246 262 62207 198 256 minus99

これら4つのケースはLigandにunbound構造がなかったもの代わりにbound構造を用いている

bull エネルギー値

ndash多くの例でFiberDockの方が低エネルギー構造

ndash 8 9 10 11 20はFireDockだと全然だめ

bull Motion type Opening

bull リガンドと結合するときにレセプターの結合部位が開かれる

bull FiberDockが開口運動をうまくモデル化できている

bull RMSD値

ndash 7例でRMSD値改善

bull 9 14はrecIRMSDが25改善

ndash 8 10 18はRMSD値が悪化

ndash残りの10例は変化なし52

実験1 エネルギー値とRMSD値

bull PDB ID 1GGI(9)ndash HIV-1 neutralizing antibody in complex

with its V3 loop peptide antigen

ndash レセプター

bull 赤色FiberDock

bull 緑色bound

bull 青色unbound

ndash リガンド

bull 灰色bound

ndash結合するところのリファインメントがうまくいっている（矢印部分）

53

実験1 1GGI

Figure 2

54

実験1 1GGI

bull 1GGIのNormal Mode

bull 低周波と高周波が混在

ndash 番目の基準振動(小さいほど低周波振動)

ndash 16番目の基準振動の振幅が最も大きい(ｰ792)

55

実験1 1GGI

Flexible loop領域 220-305番残基Lowest freq

Higher freq

Figure 3

bull 低周波数モードが全体の振動を高周波数モードはループ構造などの局所的な振動を表している

ndash 29番残基の周辺のピークはunboundの欠損領域のせい

56

実験1 1GGI

bull CAPRI 3rd Assessment Meeting

ndash ドッキングの課題はdecoyのランク付けとfalse-positiveをふるい落とすこと

ndash最終的なランキングはエネルギー値による

ndashせっかく低いRMSD値を持っていてもエネルギー値が高かったら抽出できない

rarrリファインメントによってエネルギー値が改善されることは素晴らしい

57

実験1 1GGI

[49] Janin JWodak S The third CAPRI assessment meeting Toronto Canada

April 20ndash21 2007 Structure 2007 15 755ndash759

bull nativeの結合サイトにLを置いてリファインメント

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndash 500構造をつくってリファインメント

ndash good solution

エネルギー値が負でIRMSDが4Aring以下

58

実験2

(Local Docking)

59

実験2 FireDockとの比較

17例で精度向上（ ）8例は40以上の向上1FIN（一番左）は1個も見つからず（recIRMSD=608Aring）

Figure 4

bull リファインメントが正しかった例

ndash 重要な主鎖矢印

ndash 衝突がうまく回避できている

60

実験2 FireDockとの比較

18 2BUO

11 1IBR

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5

61

実験2 1IBR

bull 1IBRでの基準振動

62Figure 6

実験2 1IBR

bull 低周波数モードは全体高周波数モードはループ構造の振動を表している(D)

bull 4つの大きな距離のピーク(ABCD)について

ndash最大のピークC(残基番号288~316)は相互作用面と反対側なので重要ではない

ndash最も重要なピークはDでありFiberDockの主鎖リファインメント( )によって実現した

63

実験2 1IBR

bull R(unbound)とL(bound)は衝突

ndash bound構造は開いている

bull FiberDockでうまく開いた

bull ついでにLのヘリックスも移動した

rarr主鎖のリファインメントがないと低エネルギー構造にならない

64

実験2 2BUO(Lはbound)

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5(a) 2BUO

bull Local Docking

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndashエネルギーtop10構造の中の最も良いIRMSDを比較

bull ΔIRMSD gt 02Aring 良くなった

bull -02Aring lt ΔIRMSD lt 02Aring 変わらず

bull ΔIRMSD lt -02Aring 悪くなった

65

実験2 RosettaDockとの比較

ΔIRMSD = IRMSDFiberDock - IRMSDRosettaDock

66

Complex IDBest IRMSD in top 10

FiberDock RosettaDock30 ΔIRMSD

1 1A0O 180 311 -131

2 1ACB 221 249 -028

3 1AY7dagger 089 072 017

4 1BTH 124 124 000

5 1CGI 200 204 -004

6 1DFJdagger 111 580 -469

7 1E6E 063 171 -108

8 1FINdagger 590 593 -003

9 1GGIdagger 170 258 -188

10 1GOTdagger 259 389 -130

11 1IBRdagger 198 901 -703

12 1OAZ 262 155 107

13 1PXV 323 334 -011

14 1T6Gdagger 077 234 -157

15 1TGS 138 131 007

16 1WQ1 141 506 -365

17 1ZHI 112 090 022

18 2BUOdagger 362 424 -062

19 2KAI 075 067 008

20 3HHRdagger 189 430 -241

Table III Local Docking Results of FiberDock and RosettaDock

daggerReceptorの結合部位が閉じているもの(Opening) ΔIRMSDlt-02Aring

実験2 RosettaDockとの比較

bull 11例でIRMSDが向上(ΔIRMSDlt-02Aring)

ndash Motion type Openingが多数

ndash 2例は悪化7例は変わらず(ΔIRMSDplusmn02Aring以内)

ndash FiberDockはOpening motionのモデル化がウマい

bull 最近のRosettaDockについて

ndash Wangら[22]が主鎖のフレキシビリティを導入bull MCのステップの最中に主鎖振動のランダマイズ

bull 主鎖柔軟性を完全に表現することを可能にした

ndash FiberDockの人たちの主張bull WangらのRosettaDockは自由度が高いために計算が大変

ndash fold-tree[22]によってあらかじめフレキシブルな領域を定義して実時間内におさえる

bull FiberDockは事前知識いらずでしかも速いndash 当時の最新ver(RosettaDock30)に含まれていないため性能比較していない

67

実験2 RosettaDockとの比較

bull ファネル状エネルギー地形(energy funnels)

ndash near-native構造の評価に有用

bull 500構造のRMSD-Energy plots(Figure 7)

ndash R(unbound)ampL(bound)

ndash 横軸(IRMSD)

ndash 縦軸(Energy score)

bull RosettaとFireFiberのスケールは違う

68

実験2 エネルギー地形

Position

En

erg

y

[51] Schueler-Furman O Wang C Bradley P Misura K

Baker D Progress in modeling of protein structures

and interactions Science 2005 310 638ndash642

69

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1C

GI

1IB

R

70

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1T

6G

2B

UO

bull FireDock vs FiberDock

ndash FiberDockの方がファネルの形が良い

ndash 主鎖リファインメントの効果

bull RosettaDock vs FireDock

ndash FireDockの方が見た目的に良い形bull 似たような方法なのになぜ（両方とも側鎖のリファインメント）

ndash ファネルの形の違いに対する2つの解釈bull RosettaDockが衝突に敏感過ぎるかも

bull 側鎖最適化手法の違いndash FireDock 整数計画法によるロータマー選択

ndash RosettaDock ヒューリスティックMCによる側鎖のrepacking

bull ファネル形状の違いを本当に理解するためにはもっと研究が必要（本研究の範囲外とする）

71

実験2 エネルギー地形

bull (rigid)ドッキング結果のリファインメントとリランキング

ndash各例に対し相互作用残基(lt6Aring)を不える

ndashその結合部位の情報をもとにPatchDockを実行

bull decoyを500個使うが完全なブラインドでのドッキングではnear-native構造が得られない可能性がある

bull リファインメントとリランキング性能評価のために（near-native decoyを作るために）結合部位情報を用いた

bull PatchDockは形状相補性スコアに基づく

ndash PatchDock FireDock FiberDockを比較

bull PatchDockでnear-native decoyを500個生成

bull FireDockとFiberDockでリファインメントリランキング

bull R(unbound) L(bound)を使用 72

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

73

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

ID

PatchDock FireDock FiberDock

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First Acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

1A0O 1 (766 379) 3dagger 7 (634 230) 29 (920 315) 3dagger 16 (525 333) 108 (519 326) 1

1ACB 3 (617 312) 2 3 (824 431) 259 (867 437) 1 2 (684 401) 42 (612 356) 4dagger

1AY7 14 (978 527) 3 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger

1BTH 1 (1210 365) 1 2 (1011 328) 72 (1147 363) 2 1 (798 197) 403 (1480 355) 5dagger

1CGI 2 (382 231) 1 1 (282 225) 2 (382 231) 10dagger 1 (542 272) 279 (750 297) 9

1DFJ 1 (684 276) 4 1 (555 203) 2 (478 233) 6dagger 1 (310 153) 5 (428 213) 6dagger

1E6E None 0 474 (601 332) 134 (1020 425) 0 2 (838 344) 327 (2064 746) 2dagger

1FIN None 0 None None 0 None None 0

1GGI 3 (606 324) 6dagger 25 (683 337) 3 (606 324) 0 1 (1239 377) 281 (1123 329) 2

1GOT None 0 None None 0 None None 0

1IBR 32 (699 278) 0 2 (501 250) 208 (638 285) 1 2 (667 261) 32 (699 278) 3dagger

1OAZ 58 (1847 384) 0 9 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger 16 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger

1PXV 51 (854 403) 0 17 (694 349) 54 (578 339) 1 1 (886 451) 63 (986 457) 2dagger

1T6G 4 (810 175) 1 1 (683 133) 129 (1478 308) 10 1 (961 180) 70 (1351 233) 11dagger

1TGS 15 (269 154) 1 1 (194 143) 15 (269 154) 10 1 (194 143) 15 (269 154) 11dagger

1WQ1 6 (224 142) 1dagger 20 (564 235) 82 (540 217) 1dagger 29 (892 444) 445 (718 295) 0

1ZHI 134 (1344 281) 0 10 (752 273) 311 (843 303) 2 4 (718 348) 311 (843 303) 3dagger

2BUO 1 (938 539) 9dagger 3 (505 391) 32 (487 398) 3 12 (63 461) 203 (83 471)) 2

2KAI 17 (1246 323) 1 1 (194 084) 257 (111 077) 3dagger 1 (218 094) 257 (111 077) 2

3HHR 214 (1161 327) 0 497 (919 551) 420 (917 459) 0 214 (1359 395) 261 (1538 377) 0

wins 6 4 8 7 14 11

Table IV

bull Table IVの見かた

ndash First acceptable

RMSD＜100Aring or IRMSD＜40Aring となった(acceptable)

decoyの中で一番良い順位のものの順位bull FireFiberDockのPatchDockはFirst acceptable decoyが

PatchDock(リファインメント前)では何位だったか

ndash Acceptables

上位20個の中に含まれていたacceptable decoyの個数

ndash 3手法の中でFirst acceptableの順位が一番良かった

ndash dagger 3手法の中でAcceptablesの個数が一番多かった

ndash wins行 と dagger の集計

74

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

bull PatchDock＜FireDock＜FiberDockと性能向上

ndash まぁ割と良くなっているbull First acceptable (wins)6 ＜ 8 ＜ 14

bull Acceptables (wins) 4 ＜ 7 ＜ 11

ndash 主鎖リファインメントがnear-native decoyのランキングを改善できるということを示しているbull 構造上の衝突をなくせるようなときに効果を発揮（低いエネルギー値と良い順位が得られるようになる）

75

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

76

実験3 1T6G

bull 1位の結果はCAPRI基準でmedium accuracy

ndash 2位はhighly accurate (IRMSD 092Aring RMSD 304Aring）(表には書いてない)

bull 結合の際に動くループを特定した

ndash 矢印部分のループが開いている

ndash 他の部位はほとんど動いていない

Figure 8 1T6G

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

77

実験3 1BTH

bull 1BTHの結果について(FiberDock)

ndash 403位 RMSD 1480Aring IRMSD 355Aring を釣り上げた

ndash RMSD 798Aring IRMSD 197Aringに改善しエネルギー値1位

ndash FireDockでは悪化していた（RMSD 1890Aring IRMSD 464Aring）

bull FiberDockはRの主鎖構造をほとんど変えなかったが微妙には動いていた（RMSD 015Aring）

ndash この微動が衝突を解決している

ndash 相互作用部位にdecoyが集中するのを可能にしてるのかも

78

Figure 9 1BTH

Refinement by FireDock Refinement by FiberDock

緑色bound(R)

灰色bound(L)

青色PatchDock

橙色FireDock

赤色FiberDock

実験3 1BTH

Discussion and Conclusions

79

bull ドッキング予測は2つのステージに分かれる

ndash剛体ドッキングステージ

bull near-nativeを出せても衝突があったりする

bull decoyのランキングで上位にこない

ndash フレキシブルリファインメントステージ

bull 衝突を解決してリランキング

bull とても重要なステージ

80

タンパク質ドッキング

bull FiberDockを提案したndash フレキシブルリファインメントのための手法

ndash 側鎖と主鎖の両方を対象

ndash vdW力に基づいた基準振動解析によるモデリング

ndash RMSDとエネルギー値（ランキング）両方を改善

ndash エネルギーファネルの形状も改善

bull 主鎖のフレキシビリティの重要性ndash 立体構造がなくモデリングされた場合においても重要

ndash 主鎖リファインメントでモデルの丌正確性に対処できるかもしれない

ndash 抗原抗体複合体予測にもいけるかもbull 今回は1例のみ(1GGI)

bull CDR Loopがあると難しいがうまくいった

bull 抗原抗体複合体におけるFiberDockの性能評価を計画中81

まとめ

bull 基準振動モード選択基準の改良

ndash vdWだけでなく他にも取り入れるbull attrVdW

bull クーロン力

bull 水素結合

bull 主鎖のリファインメントをRとLで同時に行うようにする

ndash RとLのモードの中から関連しているモードを選択して使う

82

Future work

bull リファインメント前の初期構造生成がうまくいかない場合の対応

ndash 剛体ドッキング前にフレキシビリティの評価をしたい

ndash Hinge bending motion（蝶番型モーション）

bull Hinge bending motionはnear-native decoyを生成するのを妨げる大きな動きの1つ

bull Hinge plot法によって最小周波数モード2つで解析できる

bull FrexDockという手法とFiberDockを組み合わせてもいけるかも

83

Future work

[52] Emekli U Schneidman-Duhovny D Wolfson HJ Nussinov R Haliloglu T HingeProt

automated prediction of hinges in protein structures Proteins 2008 70 1219ndash1227

[53] Schneidman-Duhovny D Nussinov R Wolfson HJ Automatic prediction of protein

interactions with large scale motion Proteins2007 69 764ndash773

bull 主鎖のフレキシビリティが予測できる場合

ndash アンサンブル(cross)ドッキングとリファインメントの組み合わせbull Conformational selectionとinfuced-fitの両方をモデル化

ndash near-native decoyの評価がより難しくなるbull より正確なエネルギー関数が必要

bull 最小エネルギーの周辺でのエネルギーファネルを探索するべき

84

Future work

[14] Chaudhury S Gray JJ Conformer selection and induced fit in flexible backbone

proteinndashprotein docking using computational and NMR ensembles J Mol

Biol 2008 381 1068ndash1087

Generating many decoys

Selecting near-native decoys by cluster analysis (IFP)

Refinement

near-native

decoy

内古閑伸之広川貴次秋山泰相互作用プロファイルによるタンパク質複合体予測のポストドッキング解析第38回構造活性相関シンポジウム 2010

RMSD

bull RMSDRoot Mean Square Deviation

ndash 2つの構造間の対応する原子の距離の二乗平均根(RMS)

44httpis-educationnaistjpDataSyllabus2007TeachingMaterialinfo-0048_1192617014pdf より引用

bull 本研究では3つのRMSDの値を用いた

ndash LRMSD(Ligand RMSD) (CAPRI規準)

decoyのRとnative複合体構造のRをフィットさせたときのdecoyのLとnativeのLとのCα原子に対するRMSD

ndash IRMSD(Interface RMSD) (CAPRI規準)

decoyとnativeの相互作用面をフィットさせたときの相互作用面にいるCα同士のRMSDnative複合体において10Aring以内に他方のタンパク質の原子を含む残基

ndash Rec-IRMSDRのdecoyとbound構造の相互作用面をフィットさせたときのRの相互作用面にいるCα同士のRMSD

45

RMSD calculations

(superimpose)

46

CAPRI規準

RANK LRMSD[Aring] IRMSD[Aring]

High ≦10 ≦10

Medium 10＜x≦50 10＜x≦20

Acceptable 50＜x≦100 20＜x≦40

Incorrect 100＜x 40＜x

Criteria for Ranking the CAPRI Predictions

[42] Mendez RLeplae RDe Maria LWodak SJ Assessment of blind predictions of protein-

protein interactions current status of docking methods Proteins 2003 52 51ndash67

or

47

Test Cases Table I

NoComplex

ID

Unbound

R

Unbound

LComplex description

Rec-

IRMSD

Motion

type

1 1A0O 1CHN 1FWP CheY-binding domain of CheA in complex with CheY 212 Closing

2 1ACB 2CGA 1EGL Bovine alpha-chymotrypsin-Eglin C complex 258 Other

3 1AY7 1RGH 1A19 Ribonuclease Sa complex with Barstar 059 Opening

4 1BTH 2HNT 6PTI Thrombin complexed with bovine pancreatic trypsin inhibitor 131 Other

5 1CGI 2CGA 1HPT Bovine chymotrypsinogen A and pancreatic secretory trypsin inhibitor 226 Other

6 1DFJ 2BNH 7RSA Ribonuclease inhibitor complexed with ribonuclease A 118 Opening

7 1E6E 1E1N 1CJE Adrenodoxin reductase-adrenodoxin complex 062 Other

8 1FIN 1HCL 1VIN CyclinA-CDK2 complex 608 Opening

9 1GGI 1GGC mdash HIV-1 neutralizing antibody in complex with its V3 loop peptide antigen 167 Opening

10 1GOT 1TAG 1TBG Heterotrimeric G protein 372 Opening

11 1IBR 1F59 1F59 Complex of Ran with Importin beta 262 Opening

12 1OAZ 1OAQ mdash Immunoglobulin E complexed with a Thioredoxin 1 107 Other

13 1PXV 1X9Y 1NYC StaphostatinndashStaphopain complex 348 Other

14 1T6G 1UKR 1T6E Complex of endo-14-beta-xylanase I and xylanase inhibitor 087 Opening

15 1TGS 2PTN 1HPT Complex of trypsinogen and pancreatic secretory trypsin inhibitor 154 Closing

16 1WQ1 6Q21 6Q21 Ras-RasGAP complex 093 Other

17 1ZHI 1M4Z 1Z1A Complex of Orc1 and Sir1 interacting domains 074 Closing

18 2BUO 1A43 mdash HIV-1 capsid C-terminal domain with an inhibitor of particle assembly 415 Opening

19 2KAI 2PKA 6PTI Complex of porcine kallikrein A and the bovine pancreatic trypsin inhibitor 072 Other

20 3HHR 1HGU mdash Complex of a human growth hormone and extracellular domain of its receptor 262 Opening

bull 表の意味

ndash Rec-IRMSDRのboundとunbound間での相互作用面にいるCαのRMSD

ndash Motion type

bull Opening (9例)

unboundのRが結合部位を妨げているもの

bull Closing (3例)

結合すると相互作用領域を増やすように動くもの

bull Other (8例)

相互作用領域の一部がOpeningで一部がClosing

ndash unbound Lがあるものはunbound-unbound

48

Test Cases

Results

49

bull FireDockと比較

ndash FiberDockとの違いはNMAによる主鎖改良部分

bull 3つの実験

1 結合位置に置いたunbound構造をリファインメント

2 500個のランダム生成されたnear-native

リガンド構造に対してrefine

3 PatchDockで生成された結果のリランキング

50

実験方法

51

実験1 unbound構造のリファインメント

Table II Refinement of the Unbound Receptor and Unbound Ligand in Their Native Binding Orientation

Complex IDFireDock (rigid backbone) FiberDock (flexible backbone)

IRMSD recIRMSD Energy IRMSD recIRMSD Energy1 1A0O 244 212 minus1481 244 212 minus1481

2 1ACB 258 258 minus4623 257 254 minus3866

3 1AY7 130 059 minus4053 130 059 minus4053

4 1BTH 116 131 minus4215 116 131 minus4215

5 1CGI 208 226 minus5261 208 226 minus5261

6 1DFJ 141 118 minus3654 112 111 minus3002

7 1E6E 121 062 minus5524 121 062 minus5524

8 1FIN 517 608 81384 606 616 030

9 1GGI 268 167 11189 195 126 minus5179

10 1GOT 302 372 10725 468 378 minus554

11 1IBR 278 262 33593 263 256 minus1732

12 1OAZ 100 107 435 100 107 435

13 1PXV 354 348 1155 342 331 minus3418

14 1T6G 099 087 minus1039 088 066 minus4116

15 1TGS 157 154 minus4328 157 154 minus4328

16 1WQ1 150 093 250 150 093 250

17 1ZHI 124 074 440 124 074 440

18 2BUO 392 415 minus1105 405 430 minus3271

19 2KAI 074 072 minus6077 074 072 minus6077

20 3HHR 246 262 62207 198 256 minus99

これら4つのケースはLigandにunbound構造がなかったもの代わりにbound構造を用いている

bull エネルギー値

ndash多くの例でFiberDockの方が低エネルギー構造

ndash 8 9 10 11 20はFireDockだと全然だめ

bull Motion type Opening

bull リガンドと結合するときにレセプターの結合部位が開かれる

bull FiberDockが開口運動をうまくモデル化できている

bull RMSD値

ndash 7例でRMSD値改善

bull 9 14はrecIRMSDが25改善

ndash 8 10 18はRMSD値が悪化

ndash残りの10例は変化なし52

実験1 エネルギー値とRMSD値

bull PDB ID 1GGI(9)ndash HIV-1 neutralizing antibody in complex

with its V3 loop peptide antigen

ndash レセプター

bull 赤色FiberDock

bull 緑色bound

bull 青色unbound

ndash リガンド

bull 灰色bound

ndash結合するところのリファインメントがうまくいっている（矢印部分）

53

実験1 1GGI

Figure 2

54

実験1 1GGI

bull 1GGIのNormal Mode

bull 低周波と高周波が混在

ndash 番目の基準振動(小さいほど低周波振動)

ndash 16番目の基準振動の振幅が最も大きい(ｰ792)

55

実験1 1GGI

Flexible loop領域 220-305番残基Lowest freq

Higher freq

Figure 3

bull 低周波数モードが全体の振動を高周波数モードはループ構造などの局所的な振動を表している

ndash 29番残基の周辺のピークはunboundの欠損領域のせい

56

実験1 1GGI

bull CAPRI 3rd Assessment Meeting

ndash ドッキングの課題はdecoyのランク付けとfalse-positiveをふるい落とすこと

ndash最終的なランキングはエネルギー値による

ndashせっかく低いRMSD値を持っていてもエネルギー値が高かったら抽出できない

rarrリファインメントによってエネルギー値が改善されることは素晴らしい

57

実験1 1GGI

[49] Janin JWodak S The third CAPRI assessment meeting Toronto Canada

April 20ndash21 2007 Structure 2007 15 755ndash759

bull nativeの結合サイトにLを置いてリファインメント

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndash 500構造をつくってリファインメント

ndash good solution

エネルギー値が負でIRMSDが4Aring以下

58

実験2

(Local Docking)

59

実験2 FireDockとの比較

17例で精度向上（ ）8例は40以上の向上1FIN（一番左）は1個も見つからず（recIRMSD=608Aring）

Figure 4

bull リファインメントが正しかった例

ndash 重要な主鎖矢印

ndash 衝突がうまく回避できている

60

実験2 FireDockとの比較

18 2BUO

11 1IBR

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5

61

実験2 1IBR

bull 1IBRでの基準振動

62Figure 6

実験2 1IBR

bull 低周波数モードは全体高周波数モードはループ構造の振動を表している(D)

bull 4つの大きな距離のピーク(ABCD)について

ndash最大のピークC(残基番号288~316)は相互作用面と反対側なので重要ではない

ndash最も重要なピークはDでありFiberDockの主鎖リファインメント( )によって実現した

63

実験2 1IBR

bull R(unbound)とL(bound)は衝突

ndash bound構造は開いている

bull FiberDockでうまく開いた

bull ついでにLのヘリックスも移動した

rarr主鎖のリファインメントがないと低エネルギー構造にならない

64

実験2 2BUO(Lはbound)

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5(a) 2BUO

bull Local Docking

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndashエネルギーtop10構造の中の最も良いIRMSDを比較

bull ΔIRMSD gt 02Aring 良くなった

bull -02Aring lt ΔIRMSD lt 02Aring 変わらず

bull ΔIRMSD lt -02Aring 悪くなった

65

実験2 RosettaDockとの比較

ΔIRMSD = IRMSDFiberDock - IRMSDRosettaDock

66

Complex IDBest IRMSD in top 10

FiberDock RosettaDock30 ΔIRMSD

1 1A0O 180 311 -131

2 1ACB 221 249 -028

3 1AY7dagger 089 072 017

4 1BTH 124 124 000

5 1CGI 200 204 -004

6 1DFJdagger 111 580 -469

7 1E6E 063 171 -108

8 1FINdagger 590 593 -003

9 1GGIdagger 170 258 -188

10 1GOTdagger 259 389 -130

11 1IBRdagger 198 901 -703

12 1OAZ 262 155 107

13 1PXV 323 334 -011

14 1T6Gdagger 077 234 -157

15 1TGS 138 131 007

16 1WQ1 141 506 -365

17 1ZHI 112 090 022

18 2BUOdagger 362 424 -062

19 2KAI 075 067 008

20 3HHRdagger 189 430 -241

Table III Local Docking Results of FiberDock and RosettaDock

daggerReceptorの結合部位が閉じているもの(Opening) ΔIRMSDlt-02Aring

実験2 RosettaDockとの比較

bull 11例でIRMSDが向上(ΔIRMSDlt-02Aring)

ndash Motion type Openingが多数

ndash 2例は悪化7例は変わらず(ΔIRMSDplusmn02Aring以内)

ndash FiberDockはOpening motionのモデル化がウマい

bull 最近のRosettaDockについて

ndash Wangら[22]が主鎖のフレキシビリティを導入bull MCのステップの最中に主鎖振動のランダマイズ

bull 主鎖柔軟性を完全に表現することを可能にした

ndash FiberDockの人たちの主張bull WangらのRosettaDockは自由度が高いために計算が大変

ndash fold-tree[22]によってあらかじめフレキシブルな領域を定義して実時間内におさえる

bull FiberDockは事前知識いらずでしかも速いndash 当時の最新ver(RosettaDock30)に含まれていないため性能比較していない

67

実験2 RosettaDockとの比較

bull ファネル状エネルギー地形(energy funnels)

ndash near-native構造の評価に有用

bull 500構造のRMSD-Energy plots(Figure 7)

ndash R(unbound)ampL(bound)

ndash 横軸(IRMSD)

ndash 縦軸(Energy score)

bull RosettaとFireFiberのスケールは違う

68

実験2 エネルギー地形

Position

En

erg

y

[51] Schueler-Furman O Wang C Bradley P Misura K

Baker D Progress in modeling of protein structures

and interactions Science 2005 310 638ndash642

69

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1C

GI

1IB

R

70

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1T

6G

2B

UO

bull FireDock vs FiberDock

ndash FiberDockの方がファネルの形が良い

ndash 主鎖リファインメントの効果

bull RosettaDock vs FireDock

ndash FireDockの方が見た目的に良い形bull 似たような方法なのになぜ（両方とも側鎖のリファインメント）

ndash ファネルの形の違いに対する2つの解釈bull RosettaDockが衝突に敏感過ぎるかも

bull 側鎖最適化手法の違いndash FireDock 整数計画法によるロータマー選択

ndash RosettaDock ヒューリスティックMCによる側鎖のrepacking

bull ファネル形状の違いを本当に理解するためにはもっと研究が必要（本研究の範囲外とする）

71

実験2 エネルギー地形

bull (rigid)ドッキング結果のリファインメントとリランキング

ndash各例に対し相互作用残基(lt6Aring)を不える

ndashその結合部位の情報をもとにPatchDockを実行

bull decoyを500個使うが完全なブラインドでのドッキングではnear-native構造が得られない可能性がある

bull リファインメントとリランキング性能評価のために（near-native decoyを作るために）結合部位情報を用いた

bull PatchDockは形状相補性スコアに基づく

ndash PatchDock FireDock FiberDockを比較

bull PatchDockでnear-native decoyを500個生成

bull FireDockとFiberDockでリファインメントリランキング

bull R(unbound) L(bound)を使用 72

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

73

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

ID

PatchDock FireDock FiberDock

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First Acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

1A0O 1 (766 379) 3dagger 7 (634 230) 29 (920 315) 3dagger 16 (525 333) 108 (519 326) 1

1ACB 3 (617 312) 2 3 (824 431) 259 (867 437) 1 2 (684 401) 42 (612 356) 4dagger

1AY7 14 (978 527) 3 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger

1BTH 1 (1210 365) 1 2 (1011 328) 72 (1147 363) 2 1 (798 197) 403 (1480 355) 5dagger

1CGI 2 (382 231) 1 1 (282 225) 2 (382 231) 10dagger 1 (542 272) 279 (750 297) 9

1DFJ 1 (684 276) 4 1 (555 203) 2 (478 233) 6dagger 1 (310 153) 5 (428 213) 6dagger

1E6E None 0 474 (601 332) 134 (1020 425) 0 2 (838 344) 327 (2064 746) 2dagger

1FIN None 0 None None 0 None None 0

1GGI 3 (606 324) 6dagger 25 (683 337) 3 (606 324) 0 1 (1239 377) 281 (1123 329) 2

1GOT None 0 None None 0 None None 0

1IBR 32 (699 278) 0 2 (501 250) 208 (638 285) 1 2 (667 261) 32 (699 278) 3dagger

1OAZ 58 (1847 384) 0 9 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger 16 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger

1PXV 51 (854 403) 0 17 (694 349) 54 (578 339) 1 1 (886 451) 63 (986 457) 2dagger

1T6G 4 (810 175) 1 1 (683 133) 129 (1478 308) 10 1 (961 180) 70 (1351 233) 11dagger

1TGS 15 (269 154) 1 1 (194 143) 15 (269 154) 10 1 (194 143) 15 (269 154) 11dagger

1WQ1 6 (224 142) 1dagger 20 (564 235) 82 (540 217) 1dagger 29 (892 444) 445 (718 295) 0

1ZHI 134 (1344 281) 0 10 (752 273) 311 (843 303) 2 4 (718 348) 311 (843 303) 3dagger

2BUO 1 (938 539) 9dagger 3 (505 391) 32 (487 398) 3 12 (63 461) 203 (83 471)) 2

2KAI 17 (1246 323) 1 1 (194 084) 257 (111 077) 3dagger 1 (218 094) 257 (111 077) 2

3HHR 214 (1161 327) 0 497 (919 551) 420 (917 459) 0 214 (1359 395) 261 (1538 377) 0

wins 6 4 8 7 14 11

Table IV

bull Table IVの見かた

ndash First acceptable

RMSD＜100Aring or IRMSD＜40Aring となった(acceptable)

decoyの中で一番良い順位のものの順位bull FireFiberDockのPatchDockはFirst acceptable decoyが

PatchDock(リファインメント前)では何位だったか

ndash Acceptables

上位20個の中に含まれていたacceptable decoyの個数

ndash 3手法の中でFirst acceptableの順位が一番良かった

ndash dagger 3手法の中でAcceptablesの個数が一番多かった

ndash wins行 と dagger の集計

74

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

bull PatchDock＜FireDock＜FiberDockと性能向上

ndash まぁ割と良くなっているbull First acceptable (wins)6 ＜ 8 ＜ 14

bull Acceptables (wins) 4 ＜ 7 ＜ 11

ndash 主鎖リファインメントがnear-native decoyのランキングを改善できるということを示しているbull 構造上の衝突をなくせるようなときに効果を発揮（低いエネルギー値と良い順位が得られるようになる）

75

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

76

実験3 1T6G

bull 1位の結果はCAPRI基準でmedium accuracy

ndash 2位はhighly accurate (IRMSD 092Aring RMSD 304Aring）(表には書いてない)

bull 結合の際に動くループを特定した

ndash 矢印部分のループが開いている

ndash 他の部位はほとんど動いていない

Figure 8 1T6G

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

77

実験3 1BTH

bull 1BTHの結果について(FiberDock)

ndash 403位 RMSD 1480Aring IRMSD 355Aring を釣り上げた

ndash RMSD 798Aring IRMSD 197Aringに改善しエネルギー値1位

ndash FireDockでは悪化していた（RMSD 1890Aring IRMSD 464Aring）

bull FiberDockはRの主鎖構造をほとんど変えなかったが微妙には動いていた（RMSD 015Aring）

ndash この微動が衝突を解決している

ndash 相互作用部位にdecoyが集中するのを可能にしてるのかも

78

Figure 9 1BTH

Refinement by FireDock Refinement by FiberDock

緑色bound(R)

灰色bound(L)

青色PatchDock

橙色FireDock

赤色FiberDock

実験3 1BTH

Discussion and Conclusions

79

bull ドッキング予測は2つのステージに分かれる

ndash剛体ドッキングステージ

bull near-nativeを出せても衝突があったりする

bull decoyのランキングで上位にこない

ndash フレキシブルリファインメントステージ

bull 衝突を解決してリランキング

bull とても重要なステージ

80

タンパク質ドッキング

bull FiberDockを提案したndash フレキシブルリファインメントのための手法

ndash 側鎖と主鎖の両方を対象

ndash vdW力に基づいた基準振動解析によるモデリング

ndash RMSDとエネルギー値（ランキング）両方を改善

ndash エネルギーファネルの形状も改善

bull 主鎖のフレキシビリティの重要性ndash 立体構造がなくモデリングされた場合においても重要

ndash 主鎖リファインメントでモデルの丌正確性に対処できるかもしれない

ndash 抗原抗体複合体予測にもいけるかもbull 今回は1例のみ(1GGI)

bull CDR Loopがあると難しいがうまくいった

bull 抗原抗体複合体におけるFiberDockの性能評価を計画中81

まとめ

bull 基準振動モード選択基準の改良

ndash vdWだけでなく他にも取り入れるbull attrVdW

bull クーロン力

bull 水素結合

bull 主鎖のリファインメントをRとLで同時に行うようにする

ndash RとLのモードの中から関連しているモードを選択して使う

82

Future work

bull リファインメント前の初期構造生成がうまくいかない場合の対応

ndash 剛体ドッキング前にフレキシビリティの評価をしたい

ndash Hinge bending motion（蝶番型モーション）

bull Hinge bending motionはnear-native decoyを生成するのを妨げる大きな動きの1つ

bull Hinge plot法によって最小周波数モード2つで解析できる

bull FrexDockという手法とFiberDockを組み合わせてもいけるかも

83

Future work

[52] Emekli U Schneidman-Duhovny D Wolfson HJ Nussinov R Haliloglu T HingeProt

automated prediction of hinges in protein structures Proteins 2008 70 1219ndash1227

[53] Schneidman-Duhovny D Nussinov R Wolfson HJ Automatic prediction of protein

interactions with large scale motion Proteins2007 69 764ndash773

bull 主鎖のフレキシビリティが予測できる場合

ndash アンサンブル(cross)ドッキングとリファインメントの組み合わせbull Conformational selectionとinfuced-fitの両方をモデル化

ndash near-native decoyの評価がより難しくなるbull より正確なエネルギー関数が必要

bull 最小エネルギーの周辺でのエネルギーファネルを探索するべき

84

Future work

[14] Chaudhury S Gray JJ Conformer selection and induced fit in flexible backbone

proteinndashprotein docking using computational and NMR ensembles J Mol

Biol 2008 381 1068ndash1087

Generating many decoys

Selecting near-native decoys by cluster analysis (IFP)

Refinement

near-native

decoy

内古閑伸之広川貴次秋山泰相互作用プロファイルによるタンパク質複合体予測のポストドッキング解析第38回構造活性相関シンポジウム 2010

bull 本研究では3つのRMSDの値を用いた

ndash LRMSD(Ligand RMSD) (CAPRI規準)

decoyのRとnative複合体構造のRをフィットさせたときのdecoyのLとnativeのLとのCα原子に対するRMSD

ndash IRMSD(Interface RMSD) (CAPRI規準)

decoyとnativeの相互作用面をフィットさせたときの相互作用面にいるCα同士のRMSDnative複合体において10Aring以内に他方のタンパク質の原子を含む残基

ndash Rec-IRMSDRのdecoyとbound構造の相互作用面をフィットさせたときのRの相互作用面にいるCα同士のRMSD

45

RMSD calculations

(superimpose)

46

CAPRI規準

RANK LRMSD[Aring] IRMSD[Aring]

High ≦10 ≦10

Medium 10＜x≦50 10＜x≦20

Acceptable 50＜x≦100 20＜x≦40

Incorrect 100＜x 40＜x

Criteria for Ranking the CAPRI Predictions

[42] Mendez RLeplae RDe Maria LWodak SJ Assessment of blind predictions of protein-

protein interactions current status of docking methods Proteins 2003 52 51ndash67

or

47

Test Cases Table I

NoComplex

ID

Unbound

R

Unbound

LComplex description

Rec-

IRMSD

Motion

type

1 1A0O 1CHN 1FWP CheY-binding domain of CheA in complex with CheY 212 Closing

2 1ACB 2CGA 1EGL Bovine alpha-chymotrypsin-Eglin C complex 258 Other

3 1AY7 1RGH 1A19 Ribonuclease Sa complex with Barstar 059 Opening

4 1BTH 2HNT 6PTI Thrombin complexed with bovine pancreatic trypsin inhibitor 131 Other

5 1CGI 2CGA 1HPT Bovine chymotrypsinogen A and pancreatic secretory trypsin inhibitor 226 Other

6 1DFJ 2BNH 7RSA Ribonuclease inhibitor complexed with ribonuclease A 118 Opening

7 1E6E 1E1N 1CJE Adrenodoxin reductase-adrenodoxin complex 062 Other

8 1FIN 1HCL 1VIN CyclinA-CDK2 complex 608 Opening

9 1GGI 1GGC mdash HIV-1 neutralizing antibody in complex with its V3 loop peptide antigen 167 Opening

10 1GOT 1TAG 1TBG Heterotrimeric G protein 372 Opening

11 1IBR 1F59 1F59 Complex of Ran with Importin beta 262 Opening

12 1OAZ 1OAQ mdash Immunoglobulin E complexed with a Thioredoxin 1 107 Other

13 1PXV 1X9Y 1NYC StaphostatinndashStaphopain complex 348 Other

14 1T6G 1UKR 1T6E Complex of endo-14-beta-xylanase I and xylanase inhibitor 087 Opening

15 1TGS 2PTN 1HPT Complex of trypsinogen and pancreatic secretory trypsin inhibitor 154 Closing

16 1WQ1 6Q21 6Q21 Ras-RasGAP complex 093 Other

17 1ZHI 1M4Z 1Z1A Complex of Orc1 and Sir1 interacting domains 074 Closing

18 2BUO 1A43 mdash HIV-1 capsid C-terminal domain with an inhibitor of particle assembly 415 Opening

19 2KAI 2PKA 6PTI Complex of porcine kallikrein A and the bovine pancreatic trypsin inhibitor 072 Other

20 3HHR 1HGU mdash Complex of a human growth hormone and extracellular domain of its receptor 262 Opening

bull 表の意味

ndash Rec-IRMSDRのboundとunbound間での相互作用面にいるCαのRMSD

ndash Motion type

bull Opening (9例)

unboundのRが結合部位を妨げているもの

bull Closing (3例)

結合すると相互作用領域を増やすように動くもの

bull Other (8例)

相互作用領域の一部がOpeningで一部がClosing

ndash unbound Lがあるものはunbound-unbound

48

Test Cases

Results

49

bull FireDockと比較

ndash FiberDockとの違いはNMAによる主鎖改良部分

bull 3つの実験

1 結合位置に置いたunbound構造をリファインメント

2 500個のランダム生成されたnear-native

リガンド構造に対してrefine

3 PatchDockで生成された結果のリランキング

50

実験方法

51

実験1 unbound構造のリファインメント

Table II Refinement of the Unbound Receptor and Unbound Ligand in Their Native Binding Orientation

Complex IDFireDock (rigid backbone) FiberDock (flexible backbone)

IRMSD recIRMSD Energy IRMSD recIRMSD Energy1 1A0O 244 212 minus1481 244 212 minus1481

2 1ACB 258 258 minus4623 257 254 minus3866

3 1AY7 130 059 minus4053 130 059 minus4053

4 1BTH 116 131 minus4215 116 131 minus4215

5 1CGI 208 226 minus5261 208 226 minus5261

6 1DFJ 141 118 minus3654 112 111 minus3002

7 1E6E 121 062 minus5524 121 062 minus5524

8 1FIN 517 608 81384 606 616 030

9 1GGI 268 167 11189 195 126 minus5179

10 1GOT 302 372 10725 468 378 minus554

11 1IBR 278 262 33593 263 256 minus1732

12 1OAZ 100 107 435 100 107 435

13 1PXV 354 348 1155 342 331 minus3418

14 1T6G 099 087 minus1039 088 066 minus4116

15 1TGS 157 154 minus4328 157 154 minus4328

16 1WQ1 150 093 250 150 093 250

17 1ZHI 124 074 440 124 074 440

18 2BUO 392 415 minus1105 405 430 minus3271

19 2KAI 074 072 minus6077 074 072 minus6077

20 3HHR 246 262 62207 198 256 minus99

これら4つのケースはLigandにunbound構造がなかったもの代わりにbound構造を用いている

bull エネルギー値

ndash多くの例でFiberDockの方が低エネルギー構造

ndash 8 9 10 11 20はFireDockだと全然だめ

bull Motion type Opening

bull リガンドと結合するときにレセプターの結合部位が開かれる

bull FiberDockが開口運動をうまくモデル化できている

bull RMSD値

ndash 7例でRMSD値改善

bull 9 14はrecIRMSDが25改善

ndash 8 10 18はRMSD値が悪化

ndash残りの10例は変化なし52

実験1 エネルギー値とRMSD値

bull PDB ID 1GGI(9)ndash HIV-1 neutralizing antibody in complex

with its V3 loop peptide antigen

ndash レセプター

bull 赤色FiberDock

bull 緑色bound

bull 青色unbound

ndash リガンド

bull 灰色bound

ndash結合するところのリファインメントがうまくいっている（矢印部分）

53

実験1 1GGI

Figure 2

54

実験1 1GGI

bull 1GGIのNormal Mode

bull 低周波と高周波が混在

ndash 番目の基準振動(小さいほど低周波振動)

ndash 16番目の基準振動の振幅が最も大きい(ｰ792)

55

実験1 1GGI

Flexible loop領域 220-305番残基Lowest freq

Higher freq

Figure 3

bull 低周波数モードが全体の振動を高周波数モードはループ構造などの局所的な振動を表している

ndash 29番残基の周辺のピークはunboundの欠損領域のせい

56

実験1 1GGI

bull CAPRI 3rd Assessment Meeting

ndash ドッキングの課題はdecoyのランク付けとfalse-positiveをふるい落とすこと

ndash最終的なランキングはエネルギー値による

ndashせっかく低いRMSD値を持っていてもエネルギー値が高かったら抽出できない

rarrリファインメントによってエネルギー値が改善されることは素晴らしい

57

実験1 1GGI

[49] Janin JWodak S The third CAPRI assessment meeting Toronto Canada

April 20ndash21 2007 Structure 2007 15 755ndash759

bull nativeの結合サイトにLを置いてリファインメント

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndash 500構造をつくってリファインメント

ndash good solution

エネルギー値が負でIRMSDが4Aring以下

58

実験2

(Local Docking)

59

実験2 FireDockとの比較

17例で精度向上（ ）8例は40以上の向上1FIN（一番左）は1個も見つからず（recIRMSD=608Aring）

Figure 4

bull リファインメントが正しかった例

ndash 重要な主鎖矢印

ndash 衝突がうまく回避できている

60

実験2 FireDockとの比較

18 2BUO

11 1IBR

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5

61

実験2 1IBR

bull 1IBRでの基準振動

62Figure 6

実験2 1IBR

bull 低周波数モードは全体高周波数モードはループ構造の振動を表している(D)

bull 4つの大きな距離のピーク(ABCD)について

ndash最大のピークC(残基番号288~316)は相互作用面と反対側なので重要ではない

ndash最も重要なピークはDでありFiberDockの主鎖リファインメント( )によって実現した

63

実験2 1IBR

bull R(unbound)とL(bound)は衝突

ndash bound構造は開いている

bull FiberDockでうまく開いた

bull ついでにLのヘリックスも移動した

rarr主鎖のリファインメントがないと低エネルギー構造にならない

64

実験2 2BUO(Lはbound)

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5(a) 2BUO

bull Local Docking

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndashエネルギーtop10構造の中の最も良いIRMSDを比較

bull ΔIRMSD gt 02Aring 良くなった

bull -02Aring lt ΔIRMSD lt 02Aring 変わらず

bull ΔIRMSD lt -02Aring 悪くなった

65

実験2 RosettaDockとの比較

ΔIRMSD = IRMSDFiberDock - IRMSDRosettaDock

66

Complex IDBest IRMSD in top 10

FiberDock RosettaDock30 ΔIRMSD

1 1A0O 180 311 -131

2 1ACB 221 249 -028

3 1AY7dagger 089 072 017

4 1BTH 124 124 000

5 1CGI 200 204 -004

6 1DFJdagger 111 580 -469

7 1E6E 063 171 -108

8 1FINdagger 590 593 -003

9 1GGIdagger 170 258 -188

10 1GOTdagger 259 389 -130

11 1IBRdagger 198 901 -703

12 1OAZ 262 155 107

13 1PXV 323 334 -011

14 1T6Gdagger 077 234 -157

15 1TGS 138 131 007

16 1WQ1 141 506 -365

17 1ZHI 112 090 022

18 2BUOdagger 362 424 -062

19 2KAI 075 067 008

20 3HHRdagger 189 430 -241

Table III Local Docking Results of FiberDock and RosettaDock

daggerReceptorの結合部位が閉じているもの(Opening) ΔIRMSDlt-02Aring

実験2 RosettaDockとの比較

bull 11例でIRMSDが向上(ΔIRMSDlt-02Aring)

ndash Motion type Openingが多数

ndash 2例は悪化7例は変わらず(ΔIRMSDplusmn02Aring以内)

ndash FiberDockはOpening motionのモデル化がウマい

bull 最近のRosettaDockについて

ndash Wangら[22]が主鎖のフレキシビリティを導入bull MCのステップの最中に主鎖振動のランダマイズ

bull 主鎖柔軟性を完全に表現することを可能にした

ndash FiberDockの人たちの主張bull WangらのRosettaDockは自由度が高いために計算が大変

ndash fold-tree[22]によってあらかじめフレキシブルな領域を定義して実時間内におさえる

bull FiberDockは事前知識いらずでしかも速いndash 当時の最新ver(RosettaDock30)に含まれていないため性能比較していない

67

実験2 RosettaDockとの比較

bull ファネル状エネルギー地形(energy funnels)

ndash near-native構造の評価に有用

bull 500構造のRMSD-Energy plots(Figure 7)

ndash R(unbound)ampL(bound)

ndash 横軸(IRMSD)

ndash 縦軸(Energy score)

bull RosettaとFireFiberのスケールは違う

68

実験2 エネルギー地形

Position

En

erg

y

[51] Schueler-Furman O Wang C Bradley P Misura K

Baker D Progress in modeling of protein structures

and interactions Science 2005 310 638ndash642

69

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1C

GI

1IB

R

70

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1T

6G

2B

UO

bull FireDock vs FiberDock

ndash FiberDockの方がファネルの形が良い

ndash 主鎖リファインメントの効果

bull RosettaDock vs FireDock

ndash FireDockの方が見た目的に良い形bull 似たような方法なのになぜ（両方とも側鎖のリファインメント）

ndash ファネルの形の違いに対する2つの解釈bull RosettaDockが衝突に敏感過ぎるかも

bull 側鎖最適化手法の違いndash FireDock 整数計画法によるロータマー選択

ndash RosettaDock ヒューリスティックMCによる側鎖のrepacking

bull ファネル形状の違いを本当に理解するためにはもっと研究が必要（本研究の範囲外とする）

71

実験2 エネルギー地形

bull (rigid)ドッキング結果のリファインメントとリランキング

ndash各例に対し相互作用残基(lt6Aring)を不える

ndashその結合部位の情報をもとにPatchDockを実行

bull decoyを500個使うが完全なブラインドでのドッキングではnear-native構造が得られない可能性がある

bull リファインメントとリランキング性能評価のために（near-native decoyを作るために）結合部位情報を用いた

bull PatchDockは形状相補性スコアに基づく

ndash PatchDock FireDock FiberDockを比較

bull PatchDockでnear-native decoyを500個生成

bull FireDockとFiberDockでリファインメントリランキング

bull R(unbound) L(bound)を使用 72

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

73

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

ID

PatchDock FireDock FiberDock

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First Acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

1A0O 1 (766 379) 3dagger 7 (634 230) 29 (920 315) 3dagger 16 (525 333) 108 (519 326) 1

1ACB 3 (617 312) 2 3 (824 431) 259 (867 437) 1 2 (684 401) 42 (612 356) 4dagger

1AY7 14 (978 527) 3 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger

1BTH 1 (1210 365) 1 2 (1011 328) 72 (1147 363) 2 1 (798 197) 403 (1480 355) 5dagger

1CGI 2 (382 231) 1 1 (282 225) 2 (382 231) 10dagger 1 (542 272) 279 (750 297) 9

1DFJ 1 (684 276) 4 1 (555 203) 2 (478 233) 6dagger 1 (310 153) 5 (428 213) 6dagger

1E6E None 0 474 (601 332) 134 (1020 425) 0 2 (838 344) 327 (2064 746) 2dagger

1FIN None 0 None None 0 None None 0

1GGI 3 (606 324) 6dagger 25 (683 337) 3 (606 324) 0 1 (1239 377) 281 (1123 329) 2

1GOT None 0 None None 0 None None 0

1IBR 32 (699 278) 0 2 (501 250) 208 (638 285) 1 2 (667 261) 32 (699 278) 3dagger

1OAZ 58 (1847 384) 0 9 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger 16 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger

1PXV 51 (854 403) 0 17 (694 349) 54 (578 339) 1 1 (886 451) 63 (986 457) 2dagger

1T6G 4 (810 175) 1 1 (683 133) 129 (1478 308) 10 1 (961 180) 70 (1351 233) 11dagger

1TGS 15 (269 154) 1 1 (194 143) 15 (269 154) 10 1 (194 143) 15 (269 154) 11dagger

1WQ1 6 (224 142) 1dagger 20 (564 235) 82 (540 217) 1dagger 29 (892 444) 445 (718 295) 0

1ZHI 134 (1344 281) 0 10 (752 273) 311 (843 303) 2 4 (718 348) 311 (843 303) 3dagger

2BUO 1 (938 539) 9dagger 3 (505 391) 32 (487 398) 3 12 (63 461) 203 (83 471)) 2

2KAI 17 (1246 323) 1 1 (194 084) 257 (111 077) 3dagger 1 (218 094) 257 (111 077) 2

3HHR 214 (1161 327) 0 497 (919 551) 420 (917 459) 0 214 (1359 395) 261 (1538 377) 0

wins 6 4 8 7 14 11

Table IV

bull Table IVの見かた

ndash First acceptable

RMSD＜100Aring or IRMSD＜40Aring となった(acceptable)

decoyの中で一番良い順位のものの順位bull FireFiberDockのPatchDockはFirst acceptable decoyが

PatchDock(リファインメント前)では何位だったか

ndash Acceptables

上位20個の中に含まれていたacceptable decoyの個数

ndash 3手法の中でFirst acceptableの順位が一番良かった

ndash dagger 3手法の中でAcceptablesの個数が一番多かった

ndash wins行 と dagger の集計

74

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

bull PatchDock＜FireDock＜FiberDockと性能向上

ndash まぁ割と良くなっているbull First acceptable (wins)6 ＜ 8 ＜ 14

bull Acceptables (wins) 4 ＜ 7 ＜ 11

ndash 主鎖リファインメントがnear-native decoyのランキングを改善できるということを示しているbull 構造上の衝突をなくせるようなときに効果を発揮（低いエネルギー値と良い順位が得られるようになる）

75

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

76

実験3 1T6G

bull 1位の結果はCAPRI基準でmedium accuracy

ndash 2位はhighly accurate (IRMSD 092Aring RMSD 304Aring）(表には書いてない)

bull 結合の際に動くループを特定した

ndash 矢印部分のループが開いている

ndash 他の部位はほとんど動いていない

Figure 8 1T6G

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

77

実験3 1BTH

bull 1BTHの結果について(FiberDock)

ndash 403位 RMSD 1480Aring IRMSD 355Aring を釣り上げた

ndash RMSD 798Aring IRMSD 197Aringに改善しエネルギー値1位

ndash FireDockでは悪化していた（RMSD 1890Aring IRMSD 464Aring）

bull FiberDockはRの主鎖構造をほとんど変えなかったが微妙には動いていた（RMSD 015Aring）

ndash この微動が衝突を解決している

ndash 相互作用部位にdecoyが集中するのを可能にしてるのかも

78

Figure 9 1BTH

Refinement by FireDock Refinement by FiberDock

緑色bound(R)

灰色bound(L)

青色PatchDock

橙色FireDock

赤色FiberDock

実験3 1BTH

Discussion and Conclusions

79

bull ドッキング予測は2つのステージに分かれる

ndash剛体ドッキングステージ

bull near-nativeを出せても衝突があったりする

bull decoyのランキングで上位にこない

ndash フレキシブルリファインメントステージ

bull 衝突を解決してリランキング

bull とても重要なステージ

80

タンパク質ドッキング

bull FiberDockを提案したndash フレキシブルリファインメントのための手法

ndash 側鎖と主鎖の両方を対象

ndash vdW力に基づいた基準振動解析によるモデリング

ndash RMSDとエネルギー値（ランキング）両方を改善

ndash エネルギーファネルの形状も改善

bull 主鎖のフレキシビリティの重要性ndash 立体構造がなくモデリングされた場合においても重要

ndash 主鎖リファインメントでモデルの丌正確性に対処できるかもしれない

ndash 抗原抗体複合体予測にもいけるかもbull 今回は1例のみ(1GGI)

bull CDR Loopがあると難しいがうまくいった

bull 抗原抗体複合体におけるFiberDockの性能評価を計画中81

まとめ

bull 基準振動モード選択基準の改良

ndash vdWだけでなく他にも取り入れるbull attrVdW

bull クーロン力

bull 水素結合

bull 主鎖のリファインメントをRとLで同時に行うようにする

ndash RとLのモードの中から関連しているモードを選択して使う

82

Future work

bull リファインメント前の初期構造生成がうまくいかない場合の対応

ndash 剛体ドッキング前にフレキシビリティの評価をしたい

ndash Hinge bending motion（蝶番型モーション）

bull Hinge bending motionはnear-native decoyを生成するのを妨げる大きな動きの1つ

bull Hinge plot法によって最小周波数モード2つで解析できる

bull FrexDockという手法とFiberDockを組み合わせてもいけるかも

83

Future work

[52] Emekli U Schneidman-Duhovny D Wolfson HJ Nussinov R Haliloglu T HingeProt

automated prediction of hinges in protein structures Proteins 2008 70 1219ndash1227

[53] Schneidman-Duhovny D Nussinov R Wolfson HJ Automatic prediction of protein

interactions with large scale motion Proteins2007 69 764ndash773

bull 主鎖のフレキシビリティが予測できる場合

ndash アンサンブル(cross)ドッキングとリファインメントの組み合わせbull Conformational selectionとinfuced-fitの両方をモデル化

ndash near-native decoyの評価がより難しくなるbull より正確なエネルギー関数が必要

bull 最小エネルギーの周辺でのエネルギーファネルを探索するべき

84

Future work

[14] Chaudhury S Gray JJ Conformer selection and induced fit in flexible backbone

proteinndashprotein docking using computational and NMR ensembles J Mol

Biol 2008 381 1068ndash1087

Generating many decoys

Selecting near-native decoys by cluster analysis (IFP)

Refinement

near-native

decoy

内古閑伸之広川貴次秋山泰相互作用プロファイルによるタンパク質複合体予測のポストドッキング解析第38回構造活性相関シンポジウム 2010

46

CAPRI規準

RANK LRMSD[Aring] IRMSD[Aring]

High ≦10 ≦10

Medium 10＜x≦50 10＜x≦20

Acceptable 50＜x≦100 20＜x≦40

Incorrect 100＜x 40＜x

Criteria for Ranking the CAPRI Predictions

[42] Mendez RLeplae RDe Maria LWodak SJ Assessment of blind predictions of protein-

protein interactions current status of docking methods Proteins 2003 52 51ndash67

or

47

Test Cases Table I

NoComplex

ID

Unbound

R

Unbound

LComplex description

Rec-

IRMSD

Motion

type

1 1A0O 1CHN 1FWP CheY-binding domain of CheA in complex with CheY 212 Closing

2 1ACB 2CGA 1EGL Bovine alpha-chymotrypsin-Eglin C complex 258 Other

3 1AY7 1RGH 1A19 Ribonuclease Sa complex with Barstar 059 Opening

4 1BTH 2HNT 6PTI Thrombin complexed with bovine pancreatic trypsin inhibitor 131 Other

5 1CGI 2CGA 1HPT Bovine chymotrypsinogen A and pancreatic secretory trypsin inhibitor 226 Other

6 1DFJ 2BNH 7RSA Ribonuclease inhibitor complexed with ribonuclease A 118 Opening

7 1E6E 1E1N 1CJE Adrenodoxin reductase-adrenodoxin complex 062 Other

8 1FIN 1HCL 1VIN CyclinA-CDK2 complex 608 Opening

9 1GGI 1GGC mdash HIV-1 neutralizing antibody in complex with its V3 loop peptide antigen 167 Opening

10 1GOT 1TAG 1TBG Heterotrimeric G protein 372 Opening

11 1IBR 1F59 1F59 Complex of Ran with Importin beta 262 Opening

12 1OAZ 1OAQ mdash Immunoglobulin E complexed with a Thioredoxin 1 107 Other

13 1PXV 1X9Y 1NYC StaphostatinndashStaphopain complex 348 Other

14 1T6G 1UKR 1T6E Complex of endo-14-beta-xylanase I and xylanase inhibitor 087 Opening

15 1TGS 2PTN 1HPT Complex of trypsinogen and pancreatic secretory trypsin inhibitor 154 Closing

16 1WQ1 6Q21 6Q21 Ras-RasGAP complex 093 Other

17 1ZHI 1M4Z 1Z1A Complex of Orc1 and Sir1 interacting domains 074 Closing

18 2BUO 1A43 mdash HIV-1 capsid C-terminal domain with an inhibitor of particle assembly 415 Opening

19 2KAI 2PKA 6PTI Complex of porcine kallikrein A and the bovine pancreatic trypsin inhibitor 072 Other

20 3HHR 1HGU mdash Complex of a human growth hormone and extracellular domain of its receptor 262 Opening

bull 表の意味

ndash Rec-IRMSDRのboundとunbound間での相互作用面にいるCαのRMSD

ndash Motion type

bull Opening (9例)

unboundのRが結合部位を妨げているもの

bull Closing (3例)

結合すると相互作用領域を増やすように動くもの

bull Other (8例)

相互作用領域の一部がOpeningで一部がClosing

ndash unbound Lがあるものはunbound-unbound

48

Test Cases

Results

49

bull FireDockと比較

ndash FiberDockとの違いはNMAによる主鎖改良部分

bull 3つの実験

1 結合位置に置いたunbound構造をリファインメント

2 500個のランダム生成されたnear-native

リガンド構造に対してrefine

3 PatchDockで生成された結果のリランキング

50

実験方法

51

実験1 unbound構造のリファインメント

Table II Refinement of the Unbound Receptor and Unbound Ligand in Their Native Binding Orientation

Complex IDFireDock (rigid backbone) FiberDock (flexible backbone)

IRMSD recIRMSD Energy IRMSD recIRMSD Energy1 1A0O 244 212 minus1481 244 212 minus1481

2 1ACB 258 258 minus4623 257 254 minus3866

3 1AY7 130 059 minus4053 130 059 minus4053

4 1BTH 116 131 minus4215 116 131 minus4215

5 1CGI 208 226 minus5261 208 226 minus5261

6 1DFJ 141 118 minus3654 112 111 minus3002

7 1E6E 121 062 minus5524 121 062 minus5524

8 1FIN 517 608 81384 606 616 030

9 1GGI 268 167 11189 195 126 minus5179

10 1GOT 302 372 10725 468 378 minus554

11 1IBR 278 262 33593 263 256 minus1732

12 1OAZ 100 107 435 100 107 435

13 1PXV 354 348 1155 342 331 minus3418

14 1T6G 099 087 minus1039 088 066 minus4116

15 1TGS 157 154 minus4328 157 154 minus4328

16 1WQ1 150 093 250 150 093 250

17 1ZHI 124 074 440 124 074 440

18 2BUO 392 415 minus1105 405 430 minus3271

19 2KAI 074 072 minus6077 074 072 minus6077

20 3HHR 246 262 62207 198 256 minus99

これら4つのケースはLigandにunbound構造がなかったもの代わりにbound構造を用いている

bull エネルギー値

ndash多くの例でFiberDockの方が低エネルギー構造

ndash 8 9 10 11 20はFireDockだと全然だめ

bull Motion type Opening

bull リガンドと結合するときにレセプターの結合部位が開かれる

bull FiberDockが開口運動をうまくモデル化できている

bull RMSD値

ndash 7例でRMSD値改善

bull 9 14はrecIRMSDが25改善

ndash 8 10 18はRMSD値が悪化

ndash残りの10例は変化なし52

実験1 エネルギー値とRMSD値

bull PDB ID 1GGI(9)ndash HIV-1 neutralizing antibody in complex

with its V3 loop peptide antigen

ndash レセプター

bull 赤色FiberDock

bull 緑色bound

bull 青色unbound

ndash リガンド

bull 灰色bound

ndash結合するところのリファインメントがうまくいっている（矢印部分）

53

実験1 1GGI

Figure 2

54

実験1 1GGI

bull 1GGIのNormal Mode

bull 低周波と高周波が混在

ndash 番目の基準振動(小さいほど低周波振動)

ndash 16番目の基準振動の振幅が最も大きい(ｰ792)

55

実験1 1GGI

Flexible loop領域 220-305番残基Lowest freq

Higher freq

Figure 3

bull 低周波数モードが全体の振動を高周波数モードはループ構造などの局所的な振動を表している

ndash 29番残基の周辺のピークはunboundの欠損領域のせい

56

実験1 1GGI

bull CAPRI 3rd Assessment Meeting

ndash ドッキングの課題はdecoyのランク付けとfalse-positiveをふるい落とすこと

ndash最終的なランキングはエネルギー値による

ndashせっかく低いRMSD値を持っていてもエネルギー値が高かったら抽出できない

rarrリファインメントによってエネルギー値が改善されることは素晴らしい

57

実験1 1GGI

[49] Janin JWodak S The third CAPRI assessment meeting Toronto Canada

April 20ndash21 2007 Structure 2007 15 755ndash759

bull nativeの結合サイトにLを置いてリファインメント

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndash 500構造をつくってリファインメント

ndash good solution

エネルギー値が負でIRMSDが4Aring以下

58

実験2

(Local Docking)

59

実験2 FireDockとの比較

17例で精度向上（ ）8例は40以上の向上1FIN（一番左）は1個も見つからず（recIRMSD=608Aring）

Figure 4

bull リファインメントが正しかった例

ndash 重要な主鎖矢印

ndash 衝突がうまく回避できている

60

実験2 FireDockとの比較

18 2BUO

11 1IBR

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5

61

実験2 1IBR

bull 1IBRでの基準振動

62Figure 6

実験2 1IBR

bull 低周波数モードは全体高周波数モードはループ構造の振動を表している(D)

bull 4つの大きな距離のピーク(ABCD)について

ndash最大のピークC(残基番号288~316)は相互作用面と反対側なので重要ではない

ndash最も重要なピークはDでありFiberDockの主鎖リファインメント( )によって実現した

63

実験2 1IBR

bull R(unbound)とL(bound)は衝突

ndash bound構造は開いている

bull FiberDockでうまく開いた

bull ついでにLのヘリックスも移動した

rarr主鎖のリファインメントがないと低エネルギー構造にならない

64

実験2 2BUO(Lはbound)

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5(a) 2BUO

bull Local Docking

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndashエネルギーtop10構造の中の最も良いIRMSDを比較

bull ΔIRMSD gt 02Aring 良くなった

bull -02Aring lt ΔIRMSD lt 02Aring 変わらず

bull ΔIRMSD lt -02Aring 悪くなった

65

実験2 RosettaDockとの比較

ΔIRMSD = IRMSDFiberDock - IRMSDRosettaDock

66

Complex IDBest IRMSD in top 10

FiberDock RosettaDock30 ΔIRMSD

1 1A0O 180 311 -131

2 1ACB 221 249 -028

3 1AY7dagger 089 072 017

4 1BTH 124 124 000

5 1CGI 200 204 -004

6 1DFJdagger 111 580 -469

7 1E6E 063 171 -108

8 1FINdagger 590 593 -003

9 1GGIdagger 170 258 -188

10 1GOTdagger 259 389 -130

11 1IBRdagger 198 901 -703

12 1OAZ 262 155 107

13 1PXV 323 334 -011

14 1T6Gdagger 077 234 -157

15 1TGS 138 131 007

16 1WQ1 141 506 -365

17 1ZHI 112 090 022

18 2BUOdagger 362 424 -062

19 2KAI 075 067 008

20 3HHRdagger 189 430 -241

Table III Local Docking Results of FiberDock and RosettaDock

daggerReceptorの結合部位が閉じているもの(Opening) ΔIRMSDlt-02Aring

実験2 RosettaDockとの比較

bull 11例でIRMSDが向上(ΔIRMSDlt-02Aring)

ndash Motion type Openingが多数

ndash 2例は悪化7例は変わらず(ΔIRMSDplusmn02Aring以内)

ndash FiberDockはOpening motionのモデル化がウマい

bull 最近のRosettaDockについて

ndash Wangら[22]が主鎖のフレキシビリティを導入bull MCのステップの最中に主鎖振動のランダマイズ

bull 主鎖柔軟性を完全に表現することを可能にした

ndash FiberDockの人たちの主張bull WangらのRosettaDockは自由度が高いために計算が大変

ndash fold-tree[22]によってあらかじめフレキシブルな領域を定義して実時間内におさえる

bull FiberDockは事前知識いらずでしかも速いndash 当時の最新ver(RosettaDock30)に含まれていないため性能比較していない

67

実験2 RosettaDockとの比較

bull ファネル状エネルギー地形(energy funnels)

ndash near-native構造の評価に有用

bull 500構造のRMSD-Energy plots(Figure 7)

ndash R(unbound)ampL(bound)

ndash 横軸(IRMSD)

ndash 縦軸(Energy score)

bull RosettaとFireFiberのスケールは違う

68

実験2 エネルギー地形

Position

En

erg

y

[51] Schueler-Furman O Wang C Bradley P Misura K

Baker D Progress in modeling of protein structures

and interactions Science 2005 310 638ndash642

69

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1C

GI

1IB

R

70

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1T

6G

2B

UO

bull FireDock vs FiberDock

ndash FiberDockの方がファネルの形が良い

ndash 主鎖リファインメントの効果

bull RosettaDock vs FireDock

ndash FireDockの方が見た目的に良い形bull 似たような方法なのになぜ（両方とも側鎖のリファインメント）

ndash ファネルの形の違いに対する2つの解釈bull RosettaDockが衝突に敏感過ぎるかも

bull 側鎖最適化手法の違いndash FireDock 整数計画法によるロータマー選択

ndash RosettaDock ヒューリスティックMCによる側鎖のrepacking

bull ファネル形状の違いを本当に理解するためにはもっと研究が必要（本研究の範囲外とする）

71

実験2 エネルギー地形

bull (rigid)ドッキング結果のリファインメントとリランキング

ndash各例に対し相互作用残基(lt6Aring)を不える

ndashその結合部位の情報をもとにPatchDockを実行

bull decoyを500個使うが完全なブラインドでのドッキングではnear-native構造が得られない可能性がある

bull リファインメントとリランキング性能評価のために（near-native decoyを作るために）結合部位情報を用いた

bull PatchDockは形状相補性スコアに基づく

ndash PatchDock FireDock FiberDockを比較

bull PatchDockでnear-native decoyを500個生成

bull FireDockとFiberDockでリファインメントリランキング

bull R(unbound) L(bound)を使用 72

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

73

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

ID

PatchDock FireDock FiberDock

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First Acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

1A0O 1 (766 379) 3dagger 7 (634 230) 29 (920 315) 3dagger 16 (525 333) 108 (519 326) 1

1ACB 3 (617 312) 2 3 (824 431) 259 (867 437) 1 2 (684 401) 42 (612 356) 4dagger

1AY7 14 (978 527) 3 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger

1BTH 1 (1210 365) 1 2 (1011 328) 72 (1147 363) 2 1 (798 197) 403 (1480 355) 5dagger

1CGI 2 (382 231) 1 1 (282 225) 2 (382 231) 10dagger 1 (542 272) 279 (750 297) 9

1DFJ 1 (684 276) 4 1 (555 203) 2 (478 233) 6dagger 1 (310 153) 5 (428 213) 6dagger

1E6E None 0 474 (601 332) 134 (1020 425) 0 2 (838 344) 327 (2064 746) 2dagger

1FIN None 0 None None 0 None None 0

1GGI 3 (606 324) 6dagger 25 (683 337) 3 (606 324) 0 1 (1239 377) 281 (1123 329) 2

1GOT None 0 None None 0 None None 0

1IBR 32 (699 278) 0 2 (501 250) 208 (638 285) 1 2 (667 261) 32 (699 278) 3dagger

1OAZ 58 (1847 384) 0 9 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger 16 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger

1PXV 51 (854 403) 0 17 (694 349) 54 (578 339) 1 1 (886 451) 63 (986 457) 2dagger

1T6G 4 (810 175) 1 1 (683 133) 129 (1478 308) 10 1 (961 180) 70 (1351 233) 11dagger

1TGS 15 (269 154) 1 1 (194 143) 15 (269 154) 10 1 (194 143) 15 (269 154) 11dagger

1WQ1 6 (224 142) 1dagger 20 (564 235) 82 (540 217) 1dagger 29 (892 444) 445 (718 295) 0

1ZHI 134 (1344 281) 0 10 (752 273) 311 (843 303) 2 4 (718 348) 311 (843 303) 3dagger

2BUO 1 (938 539) 9dagger 3 (505 391) 32 (487 398) 3 12 (63 461) 203 (83 471)) 2

2KAI 17 (1246 323) 1 1 (194 084) 257 (111 077) 3dagger 1 (218 094) 257 (111 077) 2

3HHR 214 (1161 327) 0 497 (919 551) 420 (917 459) 0 214 (1359 395) 261 (1538 377) 0

wins 6 4 8 7 14 11

Table IV

bull Table IVの見かた

ndash First acceptable

RMSD＜100Aring or IRMSD＜40Aring となった(acceptable)

decoyの中で一番良い順位のものの順位bull FireFiberDockのPatchDockはFirst acceptable decoyが

PatchDock(リファインメント前)では何位だったか

ndash Acceptables

上位20個の中に含まれていたacceptable decoyの個数

ndash 3手法の中でFirst acceptableの順位が一番良かった

ndash dagger 3手法の中でAcceptablesの個数が一番多かった

ndash wins行 と dagger の集計

74

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

bull PatchDock＜FireDock＜FiberDockと性能向上

ndash まぁ割と良くなっているbull First acceptable (wins)6 ＜ 8 ＜ 14

bull Acceptables (wins) 4 ＜ 7 ＜ 11

ndash 主鎖リファインメントがnear-native decoyのランキングを改善できるということを示しているbull 構造上の衝突をなくせるようなときに効果を発揮（低いエネルギー値と良い順位が得られるようになる）

75

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

76

実験3 1T6G

bull 1位の結果はCAPRI基準でmedium accuracy

ndash 2位はhighly accurate (IRMSD 092Aring RMSD 304Aring）(表には書いてない)

bull 結合の際に動くループを特定した

ndash 矢印部分のループが開いている

ndash 他の部位はほとんど動いていない

Figure 8 1T6G

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

77

実験3 1BTH

bull 1BTHの結果について(FiberDock)

ndash 403位 RMSD 1480Aring IRMSD 355Aring を釣り上げた

ndash RMSD 798Aring IRMSD 197Aringに改善しエネルギー値1位

ndash FireDockでは悪化していた（RMSD 1890Aring IRMSD 464Aring）

bull FiberDockはRの主鎖構造をほとんど変えなかったが微妙には動いていた（RMSD 015Aring）

ndash この微動が衝突を解決している

ndash 相互作用部位にdecoyが集中するのを可能にしてるのかも

78

Figure 9 1BTH

Refinement by FireDock Refinement by FiberDock

緑色bound(R)

灰色bound(L)

青色PatchDock

橙色FireDock

赤色FiberDock

実験3 1BTH

Discussion and Conclusions

79

bull ドッキング予測は2つのステージに分かれる

ndash剛体ドッキングステージ

bull near-nativeを出せても衝突があったりする

bull decoyのランキングで上位にこない

ndash フレキシブルリファインメントステージ

bull 衝突を解決してリランキング

bull とても重要なステージ

80

タンパク質ドッキング

bull FiberDockを提案したndash フレキシブルリファインメントのための手法

ndash 側鎖と主鎖の両方を対象

ndash vdW力に基づいた基準振動解析によるモデリング

ndash RMSDとエネルギー値（ランキング）両方を改善

ndash エネルギーファネルの形状も改善

bull 主鎖のフレキシビリティの重要性ndash 立体構造がなくモデリングされた場合においても重要

ndash 主鎖リファインメントでモデルの丌正確性に対処できるかもしれない

ndash 抗原抗体複合体予測にもいけるかもbull 今回は1例のみ(1GGI)

bull CDR Loopがあると難しいがうまくいった

bull 抗原抗体複合体におけるFiberDockの性能評価を計画中81

まとめ

bull 基準振動モード選択基準の改良

ndash vdWだけでなく他にも取り入れるbull attrVdW

bull クーロン力

bull 水素結合

bull 主鎖のリファインメントをRとLで同時に行うようにする

ndash RとLのモードの中から関連しているモードを選択して使う

82

Future work

bull リファインメント前の初期構造生成がうまくいかない場合の対応

ndash 剛体ドッキング前にフレキシビリティの評価をしたい

ndash Hinge bending motion（蝶番型モーション）

bull Hinge bending motionはnear-native decoyを生成するのを妨げる大きな動きの1つ

bull Hinge plot法によって最小周波数モード2つで解析できる

bull FrexDockという手法とFiberDockを組み合わせてもいけるかも

83

Future work

[52] Emekli U Schneidman-Duhovny D Wolfson HJ Nussinov R Haliloglu T HingeProt

automated prediction of hinges in protein structures Proteins 2008 70 1219ndash1227

[53] Schneidman-Duhovny D Nussinov R Wolfson HJ Automatic prediction of protein

interactions with large scale motion Proteins2007 69 764ndash773

bull 主鎖のフレキシビリティが予測できる場合

ndash アンサンブル(cross)ドッキングとリファインメントの組み合わせbull Conformational selectionとinfuced-fitの両方をモデル化

ndash near-native decoyの評価がより難しくなるbull より正確なエネルギー関数が必要

bull 最小エネルギーの周辺でのエネルギーファネルを探索するべき

84

Future work

[14] Chaudhury S Gray JJ Conformer selection and induced fit in flexible backbone

proteinndashprotein docking using computational and NMR ensembles J Mol

Biol 2008 381 1068ndash1087

Generating many decoys

Selecting near-native decoys by cluster analysis (IFP)

Refinement

near-native

decoy

内古閑伸之広川貴次秋山泰相互作用プロファイルによるタンパク質複合体予測のポストドッキング解析第38回構造活性相関シンポジウム 2010

47

Test Cases Table I

NoComplex

ID

Unbound

R

Unbound

LComplex description

Rec-

IRMSD

Motion

type

1 1A0O 1CHN 1FWP CheY-binding domain of CheA in complex with CheY 212 Closing

2 1ACB 2CGA 1EGL Bovine alpha-chymotrypsin-Eglin C complex 258 Other

3 1AY7 1RGH 1A19 Ribonuclease Sa complex with Barstar 059 Opening

4 1BTH 2HNT 6PTI Thrombin complexed with bovine pancreatic trypsin inhibitor 131 Other

5 1CGI 2CGA 1HPT Bovine chymotrypsinogen A and pancreatic secretory trypsin inhibitor 226 Other

6 1DFJ 2BNH 7RSA Ribonuclease inhibitor complexed with ribonuclease A 118 Opening

7 1E6E 1E1N 1CJE Adrenodoxin reductase-adrenodoxin complex 062 Other

8 1FIN 1HCL 1VIN CyclinA-CDK2 complex 608 Opening

9 1GGI 1GGC mdash HIV-1 neutralizing antibody in complex with its V3 loop peptide antigen 167 Opening

10 1GOT 1TAG 1TBG Heterotrimeric G protein 372 Opening

11 1IBR 1F59 1F59 Complex of Ran with Importin beta 262 Opening

12 1OAZ 1OAQ mdash Immunoglobulin E complexed with a Thioredoxin 1 107 Other

13 1PXV 1X9Y 1NYC StaphostatinndashStaphopain complex 348 Other

14 1T6G 1UKR 1T6E Complex of endo-14-beta-xylanase I and xylanase inhibitor 087 Opening

15 1TGS 2PTN 1HPT Complex of trypsinogen and pancreatic secretory trypsin inhibitor 154 Closing

16 1WQ1 6Q21 6Q21 Ras-RasGAP complex 093 Other

17 1ZHI 1M4Z 1Z1A Complex of Orc1 and Sir1 interacting domains 074 Closing

18 2BUO 1A43 mdash HIV-1 capsid C-terminal domain with an inhibitor of particle assembly 415 Opening

19 2KAI 2PKA 6PTI Complex of porcine kallikrein A and the bovine pancreatic trypsin inhibitor 072 Other

20 3HHR 1HGU mdash Complex of a human growth hormone and extracellular domain of its receptor 262 Opening

bull 表の意味

ndash Rec-IRMSDRのboundとunbound間での相互作用面にいるCαのRMSD

ndash Motion type

bull Opening (9例)

unboundのRが結合部位を妨げているもの

bull Closing (3例)

結合すると相互作用領域を増やすように動くもの

bull Other (8例)

相互作用領域の一部がOpeningで一部がClosing

ndash unbound Lがあるものはunbound-unbound

48

Test Cases

Results

49

bull FireDockと比較

ndash FiberDockとの違いはNMAによる主鎖改良部分

bull 3つの実験

1 結合位置に置いたunbound構造をリファインメント

2 500個のランダム生成されたnear-native

リガンド構造に対してrefine

3 PatchDockで生成された結果のリランキング

50

実験方法

51

実験1 unbound構造のリファインメント

Table II Refinement of the Unbound Receptor and Unbound Ligand in Their Native Binding Orientation

Complex IDFireDock (rigid backbone) FiberDock (flexible backbone)

IRMSD recIRMSD Energy IRMSD recIRMSD Energy1 1A0O 244 212 minus1481 244 212 minus1481

2 1ACB 258 258 minus4623 257 254 minus3866

3 1AY7 130 059 minus4053 130 059 minus4053

4 1BTH 116 131 minus4215 116 131 minus4215

5 1CGI 208 226 minus5261 208 226 minus5261

6 1DFJ 141 118 minus3654 112 111 minus3002

7 1E6E 121 062 minus5524 121 062 minus5524

8 1FIN 517 608 81384 606 616 030

9 1GGI 268 167 11189 195 126 minus5179

10 1GOT 302 372 10725 468 378 minus554

11 1IBR 278 262 33593 263 256 minus1732

12 1OAZ 100 107 435 100 107 435

13 1PXV 354 348 1155 342 331 minus3418

14 1T6G 099 087 minus1039 088 066 minus4116

15 1TGS 157 154 minus4328 157 154 minus4328

16 1WQ1 150 093 250 150 093 250

17 1ZHI 124 074 440 124 074 440

18 2BUO 392 415 minus1105 405 430 minus3271

19 2KAI 074 072 minus6077 074 072 minus6077

20 3HHR 246 262 62207 198 256 minus99

これら4つのケースはLigandにunbound構造がなかったもの代わりにbound構造を用いている

bull エネルギー値

ndash多くの例でFiberDockの方が低エネルギー構造

ndash 8 9 10 11 20はFireDockだと全然だめ

bull Motion type Opening

bull リガンドと結合するときにレセプターの結合部位が開かれる

bull FiberDockが開口運動をうまくモデル化できている

bull RMSD値

ndash 7例でRMSD値改善

bull 9 14はrecIRMSDが25改善

ndash 8 10 18はRMSD値が悪化

ndash残りの10例は変化なし52

実験1 エネルギー値とRMSD値

bull PDB ID 1GGI(9)ndash HIV-1 neutralizing antibody in complex

with its V3 loop peptide antigen

ndash レセプター

bull 赤色FiberDock

bull 緑色bound

bull 青色unbound

ndash リガンド

bull 灰色bound

ndash結合するところのリファインメントがうまくいっている（矢印部分）

53

実験1 1GGI

Figure 2

54

実験1 1GGI

bull 1GGIのNormal Mode

bull 低周波と高周波が混在

ndash 番目の基準振動(小さいほど低周波振動)

ndash 16番目の基準振動の振幅が最も大きい(ｰ792)

55

実験1 1GGI

Flexible loop領域 220-305番残基Lowest freq

Higher freq

Figure 3

bull 低周波数モードが全体の振動を高周波数モードはループ構造などの局所的な振動を表している

ndash 29番残基の周辺のピークはunboundの欠損領域のせい

56

実験1 1GGI

bull CAPRI 3rd Assessment Meeting

ndash ドッキングの課題はdecoyのランク付けとfalse-positiveをふるい落とすこと

ndash最終的なランキングはエネルギー値による

ndashせっかく低いRMSD値を持っていてもエネルギー値が高かったら抽出できない

rarrリファインメントによってエネルギー値が改善されることは素晴らしい

57

実験1 1GGI

[49] Janin JWodak S The third CAPRI assessment meeting Toronto Canada

April 20ndash21 2007 Structure 2007 15 755ndash759

bull nativeの結合サイトにLを置いてリファインメント

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndash 500構造をつくってリファインメント

ndash good solution

エネルギー値が負でIRMSDが4Aring以下

58

実験2

(Local Docking)

59

実験2 FireDockとの比較

17例で精度向上（ ）8例は40以上の向上1FIN（一番左）は1個も見つからず（recIRMSD=608Aring）

Figure 4

bull リファインメントが正しかった例

ndash 重要な主鎖矢印

ndash 衝突がうまく回避できている

60

実験2 FireDockとの比較

18 2BUO

11 1IBR

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5

61

実験2 1IBR

bull 1IBRでの基準振動

62Figure 6

実験2 1IBR

bull 低周波数モードは全体高周波数モードはループ構造の振動を表している(D)

bull 4つの大きな距離のピーク(ABCD)について

ndash最大のピークC(残基番号288~316)は相互作用面と反対側なので重要ではない

ndash最も重要なピークはDでありFiberDockの主鎖リファインメント( )によって実現した

63

実験2 1IBR

bull R(unbound)とL(bound)は衝突

ndash bound構造は開いている

bull FiberDockでうまく開いた

bull ついでにLのヘリックスも移動した

rarr主鎖のリファインメントがないと低エネルギー構造にならない

64

実験2 2BUO(Lはbound)

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5(a) 2BUO

bull Local Docking

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndashエネルギーtop10構造の中の最も良いIRMSDを比較

bull ΔIRMSD gt 02Aring 良くなった

bull -02Aring lt ΔIRMSD lt 02Aring 変わらず

bull ΔIRMSD lt -02Aring 悪くなった

65

実験2 RosettaDockとの比較

ΔIRMSD = IRMSDFiberDock - IRMSDRosettaDock

66

Complex IDBest IRMSD in top 10

FiberDock RosettaDock30 ΔIRMSD

1 1A0O 180 311 -131

2 1ACB 221 249 -028

3 1AY7dagger 089 072 017

4 1BTH 124 124 000

5 1CGI 200 204 -004

6 1DFJdagger 111 580 -469

7 1E6E 063 171 -108

8 1FINdagger 590 593 -003

9 1GGIdagger 170 258 -188

10 1GOTdagger 259 389 -130

11 1IBRdagger 198 901 -703

12 1OAZ 262 155 107

13 1PXV 323 334 -011

14 1T6Gdagger 077 234 -157

15 1TGS 138 131 007

16 1WQ1 141 506 -365

17 1ZHI 112 090 022

18 2BUOdagger 362 424 -062

19 2KAI 075 067 008

20 3HHRdagger 189 430 -241

Table III Local Docking Results of FiberDock and RosettaDock

daggerReceptorの結合部位が閉じているもの(Opening) ΔIRMSDlt-02Aring

実験2 RosettaDockとの比較

bull 11例でIRMSDが向上(ΔIRMSDlt-02Aring)

ndash Motion type Openingが多数

ndash 2例は悪化7例は変わらず(ΔIRMSDplusmn02Aring以内)

ndash FiberDockはOpening motionのモデル化がウマい

bull 最近のRosettaDockについて

ndash Wangら[22]が主鎖のフレキシビリティを導入bull MCのステップの最中に主鎖振動のランダマイズ

bull 主鎖柔軟性を完全に表現することを可能にした

ndash FiberDockの人たちの主張bull WangらのRosettaDockは自由度が高いために計算が大変

ndash fold-tree[22]によってあらかじめフレキシブルな領域を定義して実時間内におさえる

bull FiberDockは事前知識いらずでしかも速いndash 当時の最新ver(RosettaDock30)に含まれていないため性能比較していない

67

実験2 RosettaDockとの比較

bull ファネル状エネルギー地形(energy funnels)

ndash near-native構造の評価に有用

bull 500構造のRMSD-Energy plots(Figure 7)

ndash R(unbound)ampL(bound)

ndash 横軸(IRMSD)

ndash 縦軸(Energy score)

bull RosettaとFireFiberのスケールは違う

68

実験2 エネルギー地形

Position

En

erg

y

[51] Schueler-Furman O Wang C Bradley P Misura K

Baker D Progress in modeling of protein structures

and interactions Science 2005 310 638ndash642

69

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1C

GI

1IB

R

70

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1T

6G

2B

UO

bull FireDock vs FiberDock

ndash FiberDockの方がファネルの形が良い

ndash 主鎖リファインメントの効果

bull RosettaDock vs FireDock

ndash FireDockの方が見た目的に良い形bull 似たような方法なのになぜ（両方とも側鎖のリファインメント）

ndash ファネルの形の違いに対する2つの解釈bull RosettaDockが衝突に敏感過ぎるかも

bull 側鎖最適化手法の違いndash FireDock 整数計画法によるロータマー選択

ndash RosettaDock ヒューリスティックMCによる側鎖のrepacking

bull ファネル形状の違いを本当に理解するためにはもっと研究が必要（本研究の範囲外とする）

71

実験2 エネルギー地形

bull (rigid)ドッキング結果のリファインメントとリランキング

ndash各例に対し相互作用残基(lt6Aring)を不える

ndashその結合部位の情報をもとにPatchDockを実行

bull decoyを500個使うが完全なブラインドでのドッキングではnear-native構造が得られない可能性がある

bull リファインメントとリランキング性能評価のために（near-native decoyを作るために）結合部位情報を用いた

bull PatchDockは形状相補性スコアに基づく

ndash PatchDock FireDock FiberDockを比較

bull PatchDockでnear-native decoyを500個生成

bull FireDockとFiberDockでリファインメントリランキング

bull R(unbound) L(bound)を使用 72

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

73

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

ID

PatchDock FireDock FiberDock

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First Acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

1A0O 1 (766 379) 3dagger 7 (634 230) 29 (920 315) 3dagger 16 (525 333) 108 (519 326) 1

1ACB 3 (617 312) 2 3 (824 431) 259 (867 437) 1 2 (684 401) 42 (612 356) 4dagger

1AY7 14 (978 527) 3 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger

1BTH 1 (1210 365) 1 2 (1011 328) 72 (1147 363) 2 1 (798 197) 403 (1480 355) 5dagger

1CGI 2 (382 231) 1 1 (282 225) 2 (382 231) 10dagger 1 (542 272) 279 (750 297) 9

1DFJ 1 (684 276) 4 1 (555 203) 2 (478 233) 6dagger 1 (310 153) 5 (428 213) 6dagger

1E6E None 0 474 (601 332) 134 (1020 425) 0 2 (838 344) 327 (2064 746) 2dagger

1FIN None 0 None None 0 None None 0

1GGI 3 (606 324) 6dagger 25 (683 337) 3 (606 324) 0 1 (1239 377) 281 (1123 329) 2

1GOT None 0 None None 0 None None 0

1IBR 32 (699 278) 0 2 (501 250) 208 (638 285) 1 2 (667 261) 32 (699 278) 3dagger

1OAZ 58 (1847 384) 0 9 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger 16 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger

1PXV 51 (854 403) 0 17 (694 349) 54 (578 339) 1 1 (886 451) 63 (986 457) 2dagger

1T6G 4 (810 175) 1 1 (683 133) 129 (1478 308) 10 1 (961 180) 70 (1351 233) 11dagger

1TGS 15 (269 154) 1 1 (194 143) 15 (269 154) 10 1 (194 143) 15 (269 154) 11dagger

1WQ1 6 (224 142) 1dagger 20 (564 235) 82 (540 217) 1dagger 29 (892 444) 445 (718 295) 0

1ZHI 134 (1344 281) 0 10 (752 273) 311 (843 303) 2 4 (718 348) 311 (843 303) 3dagger

2BUO 1 (938 539) 9dagger 3 (505 391) 32 (487 398) 3 12 (63 461) 203 (83 471)) 2

2KAI 17 (1246 323) 1 1 (194 084) 257 (111 077) 3dagger 1 (218 094) 257 (111 077) 2

3HHR 214 (1161 327) 0 497 (919 551) 420 (917 459) 0 214 (1359 395) 261 (1538 377) 0

wins 6 4 8 7 14 11

Table IV

bull Table IVの見かた

ndash First acceptable

RMSD＜100Aring or IRMSD＜40Aring となった(acceptable)

decoyの中で一番良い順位のものの順位bull FireFiberDockのPatchDockはFirst acceptable decoyが

PatchDock(リファインメント前)では何位だったか

ndash Acceptables

上位20個の中に含まれていたacceptable decoyの個数

ndash 3手法の中でFirst acceptableの順位が一番良かった

ndash dagger 3手法の中でAcceptablesの個数が一番多かった

ndash wins行 と dagger の集計

74

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

bull PatchDock＜FireDock＜FiberDockと性能向上

ndash まぁ割と良くなっているbull First acceptable (wins)6 ＜ 8 ＜ 14

bull Acceptables (wins) 4 ＜ 7 ＜ 11

ndash 主鎖リファインメントがnear-native decoyのランキングを改善できるということを示しているbull 構造上の衝突をなくせるようなときに効果を発揮（低いエネルギー値と良い順位が得られるようになる）

75

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

76

実験3 1T6G

bull 1位の結果はCAPRI基準でmedium accuracy

ndash 2位はhighly accurate (IRMSD 092Aring RMSD 304Aring）(表には書いてない)

bull 結合の際に動くループを特定した

ndash 矢印部分のループが開いている

ndash 他の部位はほとんど動いていない

Figure 8 1T6G

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

77

実験3 1BTH

bull 1BTHの結果について(FiberDock)

ndash 403位 RMSD 1480Aring IRMSD 355Aring を釣り上げた

ndash RMSD 798Aring IRMSD 197Aringに改善しエネルギー値1位

ndash FireDockでは悪化していた（RMSD 1890Aring IRMSD 464Aring）

bull FiberDockはRの主鎖構造をほとんど変えなかったが微妙には動いていた（RMSD 015Aring）

ndash この微動が衝突を解決している

ndash 相互作用部位にdecoyが集中するのを可能にしてるのかも

78

Figure 9 1BTH

Refinement by FireDock Refinement by FiberDock

緑色bound(R)

灰色bound(L)

青色PatchDock

橙色FireDock

赤色FiberDock

実験3 1BTH

Discussion and Conclusions

79

bull ドッキング予測は2つのステージに分かれる

ndash剛体ドッキングステージ

bull near-nativeを出せても衝突があったりする

bull decoyのランキングで上位にこない

ndash フレキシブルリファインメントステージ

bull 衝突を解決してリランキング

bull とても重要なステージ

80

タンパク質ドッキング

bull FiberDockを提案したndash フレキシブルリファインメントのための手法

ndash 側鎖と主鎖の両方を対象

ndash vdW力に基づいた基準振動解析によるモデリング

ndash RMSDとエネルギー値（ランキング）両方を改善

ndash エネルギーファネルの形状も改善

bull 主鎖のフレキシビリティの重要性ndash 立体構造がなくモデリングされた場合においても重要

ndash 主鎖リファインメントでモデルの丌正確性に対処できるかもしれない

ndash 抗原抗体複合体予測にもいけるかもbull 今回は1例のみ(1GGI)

bull CDR Loopがあると難しいがうまくいった

bull 抗原抗体複合体におけるFiberDockの性能評価を計画中81

まとめ

bull 基準振動モード選択基準の改良

ndash vdWだけでなく他にも取り入れるbull attrVdW

bull クーロン力

bull 水素結合

bull 主鎖のリファインメントをRとLで同時に行うようにする

ndash RとLのモードの中から関連しているモードを選択して使う

82

Future work

bull リファインメント前の初期構造生成がうまくいかない場合の対応

ndash 剛体ドッキング前にフレキシビリティの評価をしたい

ndash Hinge bending motion（蝶番型モーション）

bull Hinge bending motionはnear-native decoyを生成するのを妨げる大きな動きの1つ

bull Hinge plot法によって最小周波数モード2つで解析できる

bull FrexDockという手法とFiberDockを組み合わせてもいけるかも

83

Future work

[52] Emekli U Schneidman-Duhovny D Wolfson HJ Nussinov R Haliloglu T HingeProt

automated prediction of hinges in protein structures Proteins 2008 70 1219ndash1227

[53] Schneidman-Duhovny D Nussinov R Wolfson HJ Automatic prediction of protein

interactions with large scale motion Proteins2007 69 764ndash773

bull 主鎖のフレキシビリティが予測できる場合

ndash アンサンブル(cross)ドッキングとリファインメントの組み合わせbull Conformational selectionとinfuced-fitの両方をモデル化

ndash near-native decoyの評価がより難しくなるbull より正確なエネルギー関数が必要

bull 最小エネルギーの周辺でのエネルギーファネルを探索するべき

84

Future work

[14] Chaudhury S Gray JJ Conformer selection and induced fit in flexible backbone

proteinndashprotein docking using computational and NMR ensembles J Mol

Biol 2008 381 1068ndash1087

Generating many decoys

Selecting near-native decoys by cluster analysis (IFP)

Refinement

near-native

decoy

内古閑伸之広川貴次秋山泰相互作用プロファイルによるタンパク質複合体予測のポストドッキング解析第38回構造活性相関シンポジウム 2010

bull 表の意味

ndash Rec-IRMSDRのboundとunbound間での相互作用面にいるCαのRMSD

ndash Motion type

bull Opening (9例)

unboundのRが結合部位を妨げているもの

bull Closing (3例)

結合すると相互作用領域を増やすように動くもの

bull Other (8例)

相互作用領域の一部がOpeningで一部がClosing

ndash unbound Lがあるものはunbound-unbound

48

Test Cases

Results

49

bull FireDockと比較

ndash FiberDockとの違いはNMAによる主鎖改良部分

bull 3つの実験

1 結合位置に置いたunbound構造をリファインメント

2 500個のランダム生成されたnear-native

リガンド構造に対してrefine

3 PatchDockで生成された結果のリランキング

50

実験方法

51

実験1 unbound構造のリファインメント

Table II Refinement of the Unbound Receptor and Unbound Ligand in Their Native Binding Orientation

Complex IDFireDock (rigid backbone) FiberDock (flexible backbone)

IRMSD recIRMSD Energy IRMSD recIRMSD Energy1 1A0O 244 212 minus1481 244 212 minus1481

2 1ACB 258 258 minus4623 257 254 minus3866

3 1AY7 130 059 minus4053 130 059 minus4053

4 1BTH 116 131 minus4215 116 131 minus4215

5 1CGI 208 226 minus5261 208 226 minus5261

6 1DFJ 141 118 minus3654 112 111 minus3002

7 1E6E 121 062 minus5524 121 062 minus5524

8 1FIN 517 608 81384 606 616 030

9 1GGI 268 167 11189 195 126 minus5179

10 1GOT 302 372 10725 468 378 minus554

11 1IBR 278 262 33593 263 256 minus1732

12 1OAZ 100 107 435 100 107 435

13 1PXV 354 348 1155 342 331 minus3418

14 1T6G 099 087 minus1039 088 066 minus4116

15 1TGS 157 154 minus4328 157 154 minus4328

16 1WQ1 150 093 250 150 093 250

17 1ZHI 124 074 440 124 074 440

18 2BUO 392 415 minus1105 405 430 minus3271

19 2KAI 074 072 minus6077 074 072 minus6077

20 3HHR 246 262 62207 198 256 minus99

これら4つのケースはLigandにunbound構造がなかったもの代わりにbound構造を用いている

bull エネルギー値

ndash多くの例でFiberDockの方が低エネルギー構造

ndash 8 9 10 11 20はFireDockだと全然だめ

bull Motion type Opening

bull リガンドと結合するときにレセプターの結合部位が開かれる

bull FiberDockが開口運動をうまくモデル化できている

bull RMSD値

ndash 7例でRMSD値改善

bull 9 14はrecIRMSDが25改善

ndash 8 10 18はRMSD値が悪化

ndash残りの10例は変化なし52

実験1 エネルギー値とRMSD値

bull PDB ID 1GGI(9)ndash HIV-1 neutralizing antibody in complex

with its V3 loop peptide antigen

ndash レセプター

bull 赤色FiberDock

bull 緑色bound

bull 青色unbound

ndash リガンド

bull 灰色bound

ndash結合するところのリファインメントがうまくいっている（矢印部分）

53

実験1 1GGI

Figure 2

54

実験1 1GGI

bull 1GGIのNormal Mode

bull 低周波と高周波が混在

ndash 番目の基準振動(小さいほど低周波振動)

ndash 16番目の基準振動の振幅が最も大きい(ｰ792)

55

実験1 1GGI

Flexible loop領域 220-305番残基Lowest freq

Higher freq

Figure 3

bull 低周波数モードが全体の振動を高周波数モードはループ構造などの局所的な振動を表している

ndash 29番残基の周辺のピークはunboundの欠損領域のせい

56

実験1 1GGI

bull CAPRI 3rd Assessment Meeting

ndash ドッキングの課題はdecoyのランク付けとfalse-positiveをふるい落とすこと

ndash最終的なランキングはエネルギー値による

ndashせっかく低いRMSD値を持っていてもエネルギー値が高かったら抽出できない

rarrリファインメントによってエネルギー値が改善されることは素晴らしい

57

実験1 1GGI

[49] Janin JWodak S The third CAPRI assessment meeting Toronto Canada

April 20ndash21 2007 Structure 2007 15 755ndash759

bull nativeの結合サイトにLを置いてリファインメント

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndash 500構造をつくってリファインメント

ndash good solution

エネルギー値が負でIRMSDが4Aring以下

58

実験2

(Local Docking)

59

実験2 FireDockとの比較

17例で精度向上（ ）8例は40以上の向上1FIN（一番左）は1個も見つからず（recIRMSD=608Aring）

Figure 4

bull リファインメントが正しかった例

ndash 重要な主鎖矢印

ndash 衝突がうまく回避できている

60

実験2 FireDockとの比較

18 2BUO

11 1IBR

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5

61

実験2 1IBR

bull 1IBRでの基準振動

62Figure 6

実験2 1IBR

bull 低周波数モードは全体高周波数モードはループ構造の振動を表している(D)

bull 4つの大きな距離のピーク(ABCD)について

ndash最大のピークC(残基番号288~316)は相互作用面と反対側なので重要ではない

ndash最も重要なピークはDでありFiberDockの主鎖リファインメント( )によって実現した

63

実験2 1IBR

bull R(unbound)とL(bound)は衝突

ndash bound構造は開いている

bull FiberDockでうまく開いた

bull ついでにLのヘリックスも移動した

rarr主鎖のリファインメントがないと低エネルギー構造にならない

64

実験2 2BUO(Lはbound)

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5(a) 2BUO

bull Local Docking

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndashエネルギーtop10構造の中の最も良いIRMSDを比較

bull ΔIRMSD gt 02Aring 良くなった

bull -02Aring lt ΔIRMSD lt 02Aring 変わらず

bull ΔIRMSD lt -02Aring 悪くなった

65

実験2 RosettaDockとの比較

ΔIRMSD = IRMSDFiberDock - IRMSDRosettaDock

66

Complex IDBest IRMSD in top 10

FiberDock RosettaDock30 ΔIRMSD

1 1A0O 180 311 -131

2 1ACB 221 249 -028

3 1AY7dagger 089 072 017

4 1BTH 124 124 000

5 1CGI 200 204 -004

6 1DFJdagger 111 580 -469

7 1E6E 063 171 -108

8 1FINdagger 590 593 -003

9 1GGIdagger 170 258 -188

10 1GOTdagger 259 389 -130

11 1IBRdagger 198 901 -703

12 1OAZ 262 155 107

13 1PXV 323 334 -011

14 1T6Gdagger 077 234 -157

15 1TGS 138 131 007

16 1WQ1 141 506 -365

17 1ZHI 112 090 022

18 2BUOdagger 362 424 -062

19 2KAI 075 067 008

20 3HHRdagger 189 430 -241

Table III Local Docking Results of FiberDock and RosettaDock

daggerReceptorの結合部位が閉じているもの(Opening) ΔIRMSDlt-02Aring

実験2 RosettaDockとの比較

bull 11例でIRMSDが向上(ΔIRMSDlt-02Aring)

ndash Motion type Openingが多数

ndash 2例は悪化7例は変わらず(ΔIRMSDplusmn02Aring以内)

ndash FiberDockはOpening motionのモデル化がウマい

bull 最近のRosettaDockについて

ndash Wangら[22]が主鎖のフレキシビリティを導入bull MCのステップの最中に主鎖振動のランダマイズ

bull 主鎖柔軟性を完全に表現することを可能にした

ndash FiberDockの人たちの主張bull WangらのRosettaDockは自由度が高いために計算が大変

ndash fold-tree[22]によってあらかじめフレキシブルな領域を定義して実時間内におさえる

bull FiberDockは事前知識いらずでしかも速いndash 当時の最新ver(RosettaDock30)に含まれていないため性能比較していない

67

実験2 RosettaDockとの比較

bull ファネル状エネルギー地形(energy funnels)

ndash near-native構造の評価に有用

bull 500構造のRMSD-Energy plots(Figure 7)

ndash R(unbound)ampL(bound)

ndash 横軸(IRMSD)

ndash 縦軸(Energy score)

bull RosettaとFireFiberのスケールは違う

68

実験2 エネルギー地形

Position

En

erg

y

[51] Schueler-Furman O Wang C Bradley P Misura K

Baker D Progress in modeling of protein structures

and interactions Science 2005 310 638ndash642

69

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1C

GI

1IB

R

70

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1T

6G

2B

UO

bull FireDock vs FiberDock

ndash FiberDockの方がファネルの形が良い

ndash 主鎖リファインメントの効果

bull RosettaDock vs FireDock

ndash FireDockの方が見た目的に良い形bull 似たような方法なのになぜ（両方とも側鎖のリファインメント）

ndash ファネルの形の違いに対する2つの解釈bull RosettaDockが衝突に敏感過ぎるかも

bull 側鎖最適化手法の違いndash FireDock 整数計画法によるロータマー選択

ndash RosettaDock ヒューリスティックMCによる側鎖のrepacking

bull ファネル形状の違いを本当に理解するためにはもっと研究が必要（本研究の範囲外とする）

71

実験2 エネルギー地形

bull (rigid)ドッキング結果のリファインメントとリランキング

ndash各例に対し相互作用残基(lt6Aring)を不える

ndashその結合部位の情報をもとにPatchDockを実行

bull decoyを500個使うが完全なブラインドでのドッキングではnear-native構造が得られない可能性がある

bull リファインメントとリランキング性能評価のために（near-native decoyを作るために）結合部位情報を用いた

bull PatchDockは形状相補性スコアに基づく

ndash PatchDock FireDock FiberDockを比較

bull PatchDockでnear-native decoyを500個生成

bull FireDockとFiberDockでリファインメントリランキング

bull R(unbound) L(bound)を使用 72

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

73

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

ID

PatchDock FireDock FiberDock

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First Acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

1A0O 1 (766 379) 3dagger 7 (634 230) 29 (920 315) 3dagger 16 (525 333) 108 (519 326) 1

1ACB 3 (617 312) 2 3 (824 431) 259 (867 437) 1 2 (684 401) 42 (612 356) 4dagger

1AY7 14 (978 527) 3 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger

1BTH 1 (1210 365) 1 2 (1011 328) 72 (1147 363) 2 1 (798 197) 403 (1480 355) 5dagger

1CGI 2 (382 231) 1 1 (282 225) 2 (382 231) 10dagger 1 (542 272) 279 (750 297) 9

1DFJ 1 (684 276) 4 1 (555 203) 2 (478 233) 6dagger 1 (310 153) 5 (428 213) 6dagger

1E6E None 0 474 (601 332) 134 (1020 425) 0 2 (838 344) 327 (2064 746) 2dagger

1FIN None 0 None None 0 None None 0

1GGI 3 (606 324) 6dagger 25 (683 337) 3 (606 324) 0 1 (1239 377) 281 (1123 329) 2

1GOT None 0 None None 0 None None 0

1IBR 32 (699 278) 0 2 (501 250) 208 (638 285) 1 2 (667 261) 32 (699 278) 3dagger

1OAZ 58 (1847 384) 0 9 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger 16 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger

1PXV 51 (854 403) 0 17 (694 349) 54 (578 339) 1 1 (886 451) 63 (986 457) 2dagger

1T6G 4 (810 175) 1 1 (683 133) 129 (1478 308) 10 1 (961 180) 70 (1351 233) 11dagger

1TGS 15 (269 154) 1 1 (194 143) 15 (269 154) 10 1 (194 143) 15 (269 154) 11dagger

1WQ1 6 (224 142) 1dagger 20 (564 235) 82 (540 217) 1dagger 29 (892 444) 445 (718 295) 0

1ZHI 134 (1344 281) 0 10 (752 273) 311 (843 303) 2 4 (718 348) 311 (843 303) 3dagger

2BUO 1 (938 539) 9dagger 3 (505 391) 32 (487 398) 3 12 (63 461) 203 (83 471)) 2

2KAI 17 (1246 323) 1 1 (194 084) 257 (111 077) 3dagger 1 (218 094) 257 (111 077) 2

3HHR 214 (1161 327) 0 497 (919 551) 420 (917 459) 0 214 (1359 395) 261 (1538 377) 0

wins 6 4 8 7 14 11

Table IV

bull Table IVの見かた

ndash First acceptable

RMSD＜100Aring or IRMSD＜40Aring となった(acceptable)

decoyの中で一番良い順位のものの順位bull FireFiberDockのPatchDockはFirst acceptable decoyが

PatchDock(リファインメント前)では何位だったか

ndash Acceptables

上位20個の中に含まれていたacceptable decoyの個数

ndash 3手法の中でFirst acceptableの順位が一番良かった

ndash dagger 3手法の中でAcceptablesの個数が一番多かった

ndash wins行 と dagger の集計

74

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

bull PatchDock＜FireDock＜FiberDockと性能向上

ndash まぁ割と良くなっているbull First acceptable (wins)6 ＜ 8 ＜ 14

bull Acceptables (wins) 4 ＜ 7 ＜ 11

ndash 主鎖リファインメントがnear-native decoyのランキングを改善できるということを示しているbull 構造上の衝突をなくせるようなときに効果を発揮（低いエネルギー値と良い順位が得られるようになる）

75

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

76

実験3 1T6G

bull 1位の結果はCAPRI基準でmedium accuracy

ndash 2位はhighly accurate (IRMSD 092Aring RMSD 304Aring）(表には書いてない)

bull 結合の際に動くループを特定した

ndash 矢印部分のループが開いている

ndash 他の部位はほとんど動いていない

Figure 8 1T6G

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

77

実験3 1BTH

bull 1BTHの結果について(FiberDock)

ndash 403位 RMSD 1480Aring IRMSD 355Aring を釣り上げた

ndash RMSD 798Aring IRMSD 197Aringに改善しエネルギー値1位

ndash FireDockでは悪化していた（RMSD 1890Aring IRMSD 464Aring）

bull FiberDockはRの主鎖構造をほとんど変えなかったが微妙には動いていた（RMSD 015Aring）

ndash この微動が衝突を解決している

ndash 相互作用部位にdecoyが集中するのを可能にしてるのかも

78

Figure 9 1BTH

Refinement by FireDock Refinement by FiberDock

緑色bound(R)

灰色bound(L)

青色PatchDock

橙色FireDock

赤色FiberDock

実験3 1BTH

Discussion and Conclusions

79

bull ドッキング予測は2つのステージに分かれる

ndash剛体ドッキングステージ

bull near-nativeを出せても衝突があったりする

bull decoyのランキングで上位にこない

ndash フレキシブルリファインメントステージ

bull 衝突を解決してリランキング

bull とても重要なステージ

80

タンパク質ドッキング

bull FiberDockを提案したndash フレキシブルリファインメントのための手法

ndash 側鎖と主鎖の両方を対象

ndash vdW力に基づいた基準振動解析によるモデリング

ndash RMSDとエネルギー値（ランキング）両方を改善

ndash エネルギーファネルの形状も改善

bull 主鎖のフレキシビリティの重要性ndash 立体構造がなくモデリングされた場合においても重要

ndash 主鎖リファインメントでモデルの丌正確性に対処できるかもしれない

ndash 抗原抗体複合体予測にもいけるかもbull 今回は1例のみ(1GGI)

bull CDR Loopがあると難しいがうまくいった

bull 抗原抗体複合体におけるFiberDockの性能評価を計画中81

まとめ

bull 基準振動モード選択基準の改良

ndash vdWだけでなく他にも取り入れるbull attrVdW

bull クーロン力

bull 水素結合

bull 主鎖のリファインメントをRとLで同時に行うようにする

ndash RとLのモードの中から関連しているモードを選択して使う

82

Future work

bull リファインメント前の初期構造生成がうまくいかない場合の対応

ndash 剛体ドッキング前にフレキシビリティの評価をしたい

ndash Hinge bending motion（蝶番型モーション）

bull Hinge bending motionはnear-native decoyを生成するのを妨げる大きな動きの1つ

bull Hinge plot法によって最小周波数モード2つで解析できる

bull FrexDockという手法とFiberDockを組み合わせてもいけるかも

83

Future work

[52] Emekli U Schneidman-Duhovny D Wolfson HJ Nussinov R Haliloglu T HingeProt

automated prediction of hinges in protein structures Proteins 2008 70 1219ndash1227

[53] Schneidman-Duhovny D Nussinov R Wolfson HJ Automatic prediction of protein

interactions with large scale motion Proteins2007 69 764ndash773

bull 主鎖のフレキシビリティが予測できる場合

ndash アンサンブル(cross)ドッキングとリファインメントの組み合わせbull Conformational selectionとinfuced-fitの両方をモデル化

ndash near-native decoyの評価がより難しくなるbull より正確なエネルギー関数が必要

bull 最小エネルギーの周辺でのエネルギーファネルを探索するべき

84

Future work

[14] Chaudhury S Gray JJ Conformer selection and induced fit in flexible backbone

proteinndashprotein docking using computational and NMR ensembles J Mol

Biol 2008 381 1068ndash1087

Generating many decoys

Selecting near-native decoys by cluster analysis (IFP)

Refinement

near-native

decoy

内古閑伸之広川貴次秋山泰相互作用プロファイルによるタンパク質複合体予測のポストドッキング解析第38回構造活性相関シンポジウム 2010

Results

49

bull FireDockと比較

ndash FiberDockとの違いはNMAによる主鎖改良部分

bull 3つの実験

1 結合位置に置いたunbound構造をリファインメント

2 500個のランダム生成されたnear-native

リガンド構造に対してrefine

3 PatchDockで生成された結果のリランキング

50

実験方法

51

実験1 unbound構造のリファインメント

Table II Refinement of the Unbound Receptor and Unbound Ligand in Their Native Binding Orientation

Complex IDFireDock (rigid backbone) FiberDock (flexible backbone)

IRMSD recIRMSD Energy IRMSD recIRMSD Energy1 1A0O 244 212 minus1481 244 212 minus1481

2 1ACB 258 258 minus4623 257 254 minus3866

3 1AY7 130 059 minus4053 130 059 minus4053

4 1BTH 116 131 minus4215 116 131 minus4215

5 1CGI 208 226 minus5261 208 226 minus5261

6 1DFJ 141 118 minus3654 112 111 minus3002

7 1E6E 121 062 minus5524 121 062 minus5524

8 1FIN 517 608 81384 606 616 030

9 1GGI 268 167 11189 195 126 minus5179

10 1GOT 302 372 10725 468 378 minus554

11 1IBR 278 262 33593 263 256 minus1732

12 1OAZ 100 107 435 100 107 435

13 1PXV 354 348 1155 342 331 minus3418

14 1T6G 099 087 minus1039 088 066 minus4116

15 1TGS 157 154 minus4328 157 154 minus4328

16 1WQ1 150 093 250 150 093 250

17 1ZHI 124 074 440 124 074 440

18 2BUO 392 415 minus1105 405 430 minus3271

19 2KAI 074 072 minus6077 074 072 minus6077

20 3HHR 246 262 62207 198 256 minus99

これら4つのケースはLigandにunbound構造がなかったもの代わりにbound構造を用いている

bull エネルギー値

ndash多くの例でFiberDockの方が低エネルギー構造

ndash 8 9 10 11 20はFireDockだと全然だめ

bull Motion type Opening

bull リガンドと結合するときにレセプターの結合部位が開かれる

bull FiberDockが開口運動をうまくモデル化できている

bull RMSD値

ndash 7例でRMSD値改善

bull 9 14はrecIRMSDが25改善

ndash 8 10 18はRMSD値が悪化

ndash残りの10例は変化なし52

実験1 エネルギー値とRMSD値

bull PDB ID 1GGI(9)ndash HIV-1 neutralizing antibody in complex

with its V3 loop peptide antigen

ndash レセプター

bull 赤色FiberDock

bull 緑色bound

bull 青色unbound

ndash リガンド

bull 灰色bound

ndash結合するところのリファインメントがうまくいっている（矢印部分）

53

実験1 1GGI

Figure 2

54

実験1 1GGI

bull 1GGIのNormal Mode

bull 低周波と高周波が混在

ndash 番目の基準振動(小さいほど低周波振動)

ndash 16番目の基準振動の振幅が最も大きい(ｰ792)

55

実験1 1GGI

Flexible loop領域 220-305番残基Lowest freq

Higher freq

Figure 3

bull 低周波数モードが全体の振動を高周波数モードはループ構造などの局所的な振動を表している

ndash 29番残基の周辺のピークはunboundの欠損領域のせい

56

実験1 1GGI

bull CAPRI 3rd Assessment Meeting

ndash ドッキングの課題はdecoyのランク付けとfalse-positiveをふるい落とすこと

ndash最終的なランキングはエネルギー値による

ndashせっかく低いRMSD値を持っていてもエネルギー値が高かったら抽出できない

rarrリファインメントによってエネルギー値が改善されることは素晴らしい

57

実験1 1GGI

[49] Janin JWodak S The third CAPRI assessment meeting Toronto Canada

April 20ndash21 2007 Structure 2007 15 755ndash759

bull nativeの結合サイトにLを置いてリファインメント

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndash 500構造をつくってリファインメント

ndash good solution

エネルギー値が負でIRMSDが4Aring以下

58

実験2

(Local Docking)

59

実験2 FireDockとの比較

17例で精度向上（ ）8例は40以上の向上1FIN（一番左）は1個も見つからず（recIRMSD=608Aring）

Figure 4

bull リファインメントが正しかった例

ndash 重要な主鎖矢印

ndash 衝突がうまく回避できている

60

実験2 FireDockとの比較

18 2BUO

11 1IBR

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5

61

実験2 1IBR

bull 1IBRでの基準振動

62Figure 6

実験2 1IBR

bull 低周波数モードは全体高周波数モードはループ構造の振動を表している(D)

bull 4つの大きな距離のピーク(ABCD)について

ndash最大のピークC(残基番号288~316)は相互作用面と反対側なので重要ではない

ndash最も重要なピークはDでありFiberDockの主鎖リファインメント( )によって実現した

63

実験2 1IBR

bull R(unbound)とL(bound)は衝突

ndash bound構造は開いている

bull FiberDockでうまく開いた

bull ついでにLのヘリックスも移動した

rarr主鎖のリファインメントがないと低エネルギー構造にならない

64

実験2 2BUO(Lはbound)

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5(a) 2BUO

bull Local Docking

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndashエネルギーtop10構造の中の最も良いIRMSDを比較

bull ΔIRMSD gt 02Aring 良くなった

bull -02Aring lt ΔIRMSD lt 02Aring 変わらず

bull ΔIRMSD lt -02Aring 悪くなった

65

実験2 RosettaDockとの比較

ΔIRMSD = IRMSDFiberDock - IRMSDRosettaDock

66

Complex IDBest IRMSD in top 10

FiberDock RosettaDock30 ΔIRMSD

1 1A0O 180 311 -131

2 1ACB 221 249 -028

3 1AY7dagger 089 072 017

4 1BTH 124 124 000

5 1CGI 200 204 -004

6 1DFJdagger 111 580 -469

7 1E6E 063 171 -108

8 1FINdagger 590 593 -003

9 1GGIdagger 170 258 -188

10 1GOTdagger 259 389 -130

11 1IBRdagger 198 901 -703

12 1OAZ 262 155 107

13 1PXV 323 334 -011

14 1T6Gdagger 077 234 -157

15 1TGS 138 131 007

16 1WQ1 141 506 -365

17 1ZHI 112 090 022

18 2BUOdagger 362 424 -062

19 2KAI 075 067 008

20 3HHRdagger 189 430 -241

Table III Local Docking Results of FiberDock and RosettaDock

daggerReceptorの結合部位が閉じているもの(Opening) ΔIRMSDlt-02Aring

実験2 RosettaDockとの比較

bull 11例でIRMSDが向上(ΔIRMSDlt-02Aring)

ndash Motion type Openingが多数

ndash 2例は悪化7例は変わらず(ΔIRMSDplusmn02Aring以内)

ndash FiberDockはOpening motionのモデル化がウマい

bull 最近のRosettaDockについて

ndash Wangら[22]が主鎖のフレキシビリティを導入bull MCのステップの最中に主鎖振動のランダマイズ

bull 主鎖柔軟性を完全に表現することを可能にした

ndash FiberDockの人たちの主張bull WangらのRosettaDockは自由度が高いために計算が大変

ndash fold-tree[22]によってあらかじめフレキシブルな領域を定義して実時間内におさえる

bull FiberDockは事前知識いらずでしかも速いndash 当時の最新ver(RosettaDock30)に含まれていないため性能比較していない

67

実験2 RosettaDockとの比較

bull ファネル状エネルギー地形(energy funnels)

ndash near-native構造の評価に有用

bull 500構造のRMSD-Energy plots(Figure 7)

ndash R(unbound)ampL(bound)

ndash 横軸(IRMSD)

ndash 縦軸(Energy score)

bull RosettaとFireFiberのスケールは違う

68

実験2 エネルギー地形

Position

En

erg

y

[51] Schueler-Furman O Wang C Bradley P Misura K

Baker D Progress in modeling of protein structures

and interactions Science 2005 310 638ndash642

69

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1C

GI

1IB

R

70

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1T

6G

2B

UO

bull FireDock vs FiberDock

ndash FiberDockの方がファネルの形が良い

ndash 主鎖リファインメントの効果

bull RosettaDock vs FireDock

ndash FireDockの方が見た目的に良い形bull 似たような方法なのになぜ（両方とも側鎖のリファインメント）

ndash ファネルの形の違いに対する2つの解釈bull RosettaDockが衝突に敏感過ぎるかも

bull 側鎖最適化手法の違いndash FireDock 整数計画法によるロータマー選択

ndash RosettaDock ヒューリスティックMCによる側鎖のrepacking

bull ファネル形状の違いを本当に理解するためにはもっと研究が必要（本研究の範囲外とする）

71

実験2 エネルギー地形

bull (rigid)ドッキング結果のリファインメントとリランキング

ndash各例に対し相互作用残基(lt6Aring)を不える

ndashその結合部位の情報をもとにPatchDockを実行

bull decoyを500個使うが完全なブラインドでのドッキングではnear-native構造が得られない可能性がある

bull リファインメントとリランキング性能評価のために（near-native decoyを作るために）結合部位情報を用いた

bull PatchDockは形状相補性スコアに基づく

ndash PatchDock FireDock FiberDockを比較

bull PatchDockでnear-native decoyを500個生成

bull FireDockとFiberDockでリファインメントリランキング

bull R(unbound) L(bound)を使用 72

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

73

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

ID

PatchDock FireDock FiberDock

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First Acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

1A0O 1 (766 379) 3dagger 7 (634 230) 29 (920 315) 3dagger 16 (525 333) 108 (519 326) 1

1ACB 3 (617 312) 2 3 (824 431) 259 (867 437) 1 2 (684 401) 42 (612 356) 4dagger

1AY7 14 (978 527) 3 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger

1BTH 1 (1210 365) 1 2 (1011 328) 72 (1147 363) 2 1 (798 197) 403 (1480 355) 5dagger

1CGI 2 (382 231) 1 1 (282 225) 2 (382 231) 10dagger 1 (542 272) 279 (750 297) 9

1DFJ 1 (684 276) 4 1 (555 203) 2 (478 233) 6dagger 1 (310 153) 5 (428 213) 6dagger

1E6E None 0 474 (601 332) 134 (1020 425) 0 2 (838 344) 327 (2064 746) 2dagger

1FIN None 0 None None 0 None None 0

1GGI 3 (606 324) 6dagger 25 (683 337) 3 (606 324) 0 1 (1239 377) 281 (1123 329) 2

1GOT None 0 None None 0 None None 0

1IBR 32 (699 278) 0 2 (501 250) 208 (638 285) 1 2 (667 261) 32 (699 278) 3dagger

1OAZ 58 (1847 384) 0 9 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger 16 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger

1PXV 51 (854 403) 0 17 (694 349) 54 (578 339) 1 1 (886 451) 63 (986 457) 2dagger

1T6G 4 (810 175) 1 1 (683 133) 129 (1478 308) 10 1 (961 180) 70 (1351 233) 11dagger

1TGS 15 (269 154) 1 1 (194 143) 15 (269 154) 10 1 (194 143) 15 (269 154) 11dagger

1WQ1 6 (224 142) 1dagger 20 (564 235) 82 (540 217) 1dagger 29 (892 444) 445 (718 295) 0

1ZHI 134 (1344 281) 0 10 (752 273) 311 (843 303) 2 4 (718 348) 311 (843 303) 3dagger

2BUO 1 (938 539) 9dagger 3 (505 391) 32 (487 398) 3 12 (63 461) 203 (83 471)) 2

2KAI 17 (1246 323) 1 1 (194 084) 257 (111 077) 3dagger 1 (218 094) 257 (111 077) 2

3HHR 214 (1161 327) 0 497 (919 551) 420 (917 459) 0 214 (1359 395) 261 (1538 377) 0

wins 6 4 8 7 14 11

Table IV

bull Table IVの見かた

ndash First acceptable

RMSD＜100Aring or IRMSD＜40Aring となった(acceptable)

decoyの中で一番良い順位のものの順位bull FireFiberDockのPatchDockはFirst acceptable decoyが

PatchDock(リファインメント前)では何位だったか

ndash Acceptables

上位20個の中に含まれていたacceptable decoyの個数

ndash 3手法の中でFirst acceptableの順位が一番良かった

ndash dagger 3手法の中でAcceptablesの個数が一番多かった

ndash wins行 と dagger の集計

74

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

bull PatchDock＜FireDock＜FiberDockと性能向上

ndash まぁ割と良くなっているbull First acceptable (wins)6 ＜ 8 ＜ 14

bull Acceptables (wins) 4 ＜ 7 ＜ 11

ndash 主鎖リファインメントがnear-native decoyのランキングを改善できるということを示しているbull 構造上の衝突をなくせるようなときに効果を発揮（低いエネルギー値と良い順位が得られるようになる）

75

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

76

実験3 1T6G

bull 1位の結果はCAPRI基準でmedium accuracy

ndash 2位はhighly accurate (IRMSD 092Aring RMSD 304Aring）(表には書いてない)

bull 結合の際に動くループを特定した

ndash 矢印部分のループが開いている

ndash 他の部位はほとんど動いていない

Figure 8 1T6G

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

77

実験3 1BTH

bull 1BTHの結果について(FiberDock)

ndash 403位 RMSD 1480Aring IRMSD 355Aring を釣り上げた

ndash RMSD 798Aring IRMSD 197Aringに改善しエネルギー値1位

ndash FireDockでは悪化していた（RMSD 1890Aring IRMSD 464Aring）

bull FiberDockはRの主鎖構造をほとんど変えなかったが微妙には動いていた（RMSD 015Aring）

ndash この微動が衝突を解決している

ndash 相互作用部位にdecoyが集中するのを可能にしてるのかも

78

Figure 9 1BTH

Refinement by FireDock Refinement by FiberDock

緑色bound(R)

灰色bound(L)

青色PatchDock

橙色FireDock

赤色FiberDock

実験3 1BTH

Discussion and Conclusions

79

bull ドッキング予測は2つのステージに分かれる

ndash剛体ドッキングステージ

bull near-nativeを出せても衝突があったりする

bull decoyのランキングで上位にこない

ndash フレキシブルリファインメントステージ

bull 衝突を解決してリランキング

bull とても重要なステージ

80

タンパク質ドッキング

bull FiberDockを提案したndash フレキシブルリファインメントのための手法

ndash 側鎖と主鎖の両方を対象

ndash vdW力に基づいた基準振動解析によるモデリング

ndash RMSDとエネルギー値（ランキング）両方を改善

ndash エネルギーファネルの形状も改善

bull 主鎖のフレキシビリティの重要性ndash 立体構造がなくモデリングされた場合においても重要

ndash 主鎖リファインメントでモデルの丌正確性に対処できるかもしれない

ndash 抗原抗体複合体予測にもいけるかもbull 今回は1例のみ(1GGI)

bull CDR Loopがあると難しいがうまくいった

bull 抗原抗体複合体におけるFiberDockの性能評価を計画中81

まとめ

bull 基準振動モード選択基準の改良

ndash vdWだけでなく他にも取り入れるbull attrVdW

bull クーロン力

bull 水素結合

bull 主鎖のリファインメントをRとLで同時に行うようにする

ndash RとLのモードの中から関連しているモードを選択して使う

82

Future work

bull リファインメント前の初期構造生成がうまくいかない場合の対応

ndash 剛体ドッキング前にフレキシビリティの評価をしたい

ndash Hinge bending motion（蝶番型モーション）

bull Hinge bending motionはnear-native decoyを生成するのを妨げる大きな動きの1つ

bull Hinge plot法によって最小周波数モード2つで解析できる

bull FrexDockという手法とFiberDockを組み合わせてもいけるかも

83

Future work

[52] Emekli U Schneidman-Duhovny D Wolfson HJ Nussinov R Haliloglu T HingeProt

automated prediction of hinges in protein structures Proteins 2008 70 1219ndash1227

[53] Schneidman-Duhovny D Nussinov R Wolfson HJ Automatic prediction of protein

interactions with large scale motion Proteins2007 69 764ndash773

bull 主鎖のフレキシビリティが予測できる場合

ndash アンサンブル(cross)ドッキングとリファインメントの組み合わせbull Conformational selectionとinfuced-fitの両方をモデル化

ndash near-native decoyの評価がより難しくなるbull より正確なエネルギー関数が必要

bull 最小エネルギーの周辺でのエネルギーファネルを探索するべき

84

Future work

[14] Chaudhury S Gray JJ Conformer selection and induced fit in flexible backbone

proteinndashprotein docking using computational and NMR ensembles J Mol

Biol 2008 381 1068ndash1087

Generating many decoys

Selecting near-native decoys by cluster analysis (IFP)

Refinement

near-native

decoy

内古閑伸之広川貴次秋山泰相互作用プロファイルによるタンパク質複合体予測のポストドッキング解析第38回構造活性相関シンポジウム 2010

bull FireDockと比較

ndash FiberDockとの違いはNMAによる主鎖改良部分

bull 3つの実験

1 結合位置に置いたunbound構造をリファインメント

2 500個のランダム生成されたnear-native

リガンド構造に対してrefine

3 PatchDockで生成された結果のリランキング

50

実験方法

51

実験1 unbound構造のリファインメント

Table II Refinement of the Unbound Receptor and Unbound Ligand in Their Native Binding Orientation

Complex IDFireDock (rigid backbone) FiberDock (flexible backbone)

IRMSD recIRMSD Energy IRMSD recIRMSD Energy1 1A0O 244 212 minus1481 244 212 minus1481

2 1ACB 258 258 minus4623 257 254 minus3866

3 1AY7 130 059 minus4053 130 059 minus4053

4 1BTH 116 131 minus4215 116 131 minus4215

5 1CGI 208 226 minus5261 208 226 minus5261

6 1DFJ 141 118 minus3654 112 111 minus3002

7 1E6E 121 062 minus5524 121 062 minus5524

8 1FIN 517 608 81384 606 616 030

9 1GGI 268 167 11189 195 126 minus5179

10 1GOT 302 372 10725 468 378 minus554

11 1IBR 278 262 33593 263 256 minus1732

12 1OAZ 100 107 435 100 107 435

13 1PXV 354 348 1155 342 331 minus3418

14 1T6G 099 087 minus1039 088 066 minus4116

15 1TGS 157 154 minus4328 157 154 minus4328

16 1WQ1 150 093 250 150 093 250

17 1ZHI 124 074 440 124 074 440

18 2BUO 392 415 minus1105 405 430 minus3271

19 2KAI 074 072 minus6077 074 072 minus6077

20 3HHR 246 262 62207 198 256 minus99

これら4つのケースはLigandにunbound構造がなかったもの代わりにbound構造を用いている

bull エネルギー値

ndash多くの例でFiberDockの方が低エネルギー構造

ndash 8 9 10 11 20はFireDockだと全然だめ

bull Motion type Opening

bull リガンドと結合するときにレセプターの結合部位が開かれる

bull FiberDockが開口運動をうまくモデル化できている

bull RMSD値

ndash 7例でRMSD値改善

bull 9 14はrecIRMSDが25改善

ndash 8 10 18はRMSD値が悪化

ndash残りの10例は変化なし52

実験1 エネルギー値とRMSD値

bull PDB ID 1GGI(9)ndash HIV-1 neutralizing antibody in complex

with its V3 loop peptide antigen

ndash レセプター

bull 赤色FiberDock

bull 緑色bound

bull 青色unbound

ndash リガンド

bull 灰色bound

ndash結合するところのリファインメントがうまくいっている（矢印部分）

53

実験1 1GGI

Figure 2

54

実験1 1GGI

bull 1GGIのNormal Mode

bull 低周波と高周波が混在

ndash 番目の基準振動(小さいほど低周波振動)

ndash 16番目の基準振動の振幅が最も大きい(ｰ792)

55

実験1 1GGI

Flexible loop領域 220-305番残基Lowest freq

Higher freq

Figure 3

bull 低周波数モードが全体の振動を高周波数モードはループ構造などの局所的な振動を表している

ndash 29番残基の周辺のピークはunboundの欠損領域のせい

56

実験1 1GGI

bull CAPRI 3rd Assessment Meeting

ndash ドッキングの課題はdecoyのランク付けとfalse-positiveをふるい落とすこと

ndash最終的なランキングはエネルギー値による

ndashせっかく低いRMSD値を持っていてもエネルギー値が高かったら抽出できない

rarrリファインメントによってエネルギー値が改善されることは素晴らしい

57

実験1 1GGI

[49] Janin JWodak S The third CAPRI assessment meeting Toronto Canada

April 20ndash21 2007 Structure 2007 15 755ndash759

bull nativeの結合サイトにLを置いてリファインメント

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndash 500構造をつくってリファインメント

ndash good solution

エネルギー値が負でIRMSDが4Aring以下

58

実験2

(Local Docking)

59

実験2 FireDockとの比較

17例で精度向上（ ）8例は40以上の向上1FIN（一番左）は1個も見つからず（recIRMSD=608Aring）

Figure 4

bull リファインメントが正しかった例

ndash 重要な主鎖矢印

ndash 衝突がうまく回避できている

60

実験2 FireDockとの比較

18 2BUO

11 1IBR

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5

61

実験2 1IBR

bull 1IBRでの基準振動

62Figure 6

実験2 1IBR

bull 低周波数モードは全体高周波数モードはループ構造の振動を表している(D)

bull 4つの大きな距離のピーク(ABCD)について

ndash最大のピークC(残基番号288~316)は相互作用面と反対側なので重要ではない

ndash最も重要なピークはDでありFiberDockの主鎖リファインメント( )によって実現した

63

実験2 1IBR

bull R(unbound)とL(bound)は衝突

ndash bound構造は開いている

bull FiberDockでうまく開いた

bull ついでにLのヘリックスも移動した

rarr主鎖のリファインメントがないと低エネルギー構造にならない

64

実験2 2BUO(Lはbound)

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5(a) 2BUO

bull Local Docking

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndashエネルギーtop10構造の中の最も良いIRMSDを比較

bull ΔIRMSD gt 02Aring 良くなった

bull -02Aring lt ΔIRMSD lt 02Aring 変わらず

bull ΔIRMSD lt -02Aring 悪くなった

65

実験2 RosettaDockとの比較

ΔIRMSD = IRMSDFiberDock - IRMSDRosettaDock

66

Complex IDBest IRMSD in top 10

FiberDock RosettaDock30 ΔIRMSD

1 1A0O 180 311 -131

2 1ACB 221 249 -028

3 1AY7dagger 089 072 017

4 1BTH 124 124 000

5 1CGI 200 204 -004

6 1DFJdagger 111 580 -469

7 1E6E 063 171 -108

8 1FINdagger 590 593 -003

9 1GGIdagger 170 258 -188

10 1GOTdagger 259 389 -130

11 1IBRdagger 198 901 -703

12 1OAZ 262 155 107

13 1PXV 323 334 -011

14 1T6Gdagger 077 234 -157

15 1TGS 138 131 007

16 1WQ1 141 506 -365

17 1ZHI 112 090 022

18 2BUOdagger 362 424 -062

19 2KAI 075 067 008

20 3HHRdagger 189 430 -241

Table III Local Docking Results of FiberDock and RosettaDock

daggerReceptorの結合部位が閉じているもの(Opening) ΔIRMSDlt-02Aring

実験2 RosettaDockとの比較

bull 11例でIRMSDが向上(ΔIRMSDlt-02Aring)

ndash Motion type Openingが多数

ndash 2例は悪化7例は変わらず(ΔIRMSDplusmn02Aring以内)

ndash FiberDockはOpening motionのモデル化がウマい

bull 最近のRosettaDockについて

ndash Wangら[22]が主鎖のフレキシビリティを導入bull MCのステップの最中に主鎖振動のランダマイズ

bull 主鎖柔軟性を完全に表現することを可能にした

ndash FiberDockの人たちの主張bull WangらのRosettaDockは自由度が高いために計算が大変

ndash fold-tree[22]によってあらかじめフレキシブルな領域を定義して実時間内におさえる

bull FiberDockは事前知識いらずでしかも速いndash 当時の最新ver(RosettaDock30)に含まれていないため性能比較していない

67

実験2 RosettaDockとの比較

bull ファネル状エネルギー地形(energy funnels)

ndash near-native構造の評価に有用

bull 500構造のRMSD-Energy plots(Figure 7)

ndash R(unbound)ampL(bound)

ndash 横軸(IRMSD)

ndash 縦軸(Energy score)

bull RosettaとFireFiberのスケールは違う

68

実験2 エネルギー地形

Position

En

erg

y

[51] Schueler-Furman O Wang C Bradley P Misura K

Baker D Progress in modeling of protein structures

and interactions Science 2005 310 638ndash642

69

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1C

GI

1IB

R

70

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1T

6G

2B

UO

bull FireDock vs FiberDock

ndash FiberDockの方がファネルの形が良い

ndash 主鎖リファインメントの効果

bull RosettaDock vs FireDock

ndash FireDockの方が見た目的に良い形bull 似たような方法なのになぜ（両方とも側鎖のリファインメント）

ndash ファネルの形の違いに対する2つの解釈bull RosettaDockが衝突に敏感過ぎるかも

bull 側鎖最適化手法の違いndash FireDock 整数計画法によるロータマー選択

ndash RosettaDock ヒューリスティックMCによる側鎖のrepacking

bull ファネル形状の違いを本当に理解するためにはもっと研究が必要（本研究の範囲外とする）

71

実験2 エネルギー地形

bull (rigid)ドッキング結果のリファインメントとリランキング

ndash各例に対し相互作用残基(lt6Aring)を不える

ndashその結合部位の情報をもとにPatchDockを実行

bull decoyを500個使うが完全なブラインドでのドッキングではnear-native構造が得られない可能性がある

bull リファインメントとリランキング性能評価のために（near-native decoyを作るために）結合部位情報を用いた

bull PatchDockは形状相補性スコアに基づく

ndash PatchDock FireDock FiberDockを比較

bull PatchDockでnear-native decoyを500個生成

bull FireDockとFiberDockでリファインメントリランキング

bull R(unbound) L(bound)を使用 72

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

73

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

ID

PatchDock FireDock FiberDock

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First Acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

1A0O 1 (766 379) 3dagger 7 (634 230) 29 (920 315) 3dagger 16 (525 333) 108 (519 326) 1

1ACB 3 (617 312) 2 3 (824 431) 259 (867 437) 1 2 (684 401) 42 (612 356) 4dagger

1AY7 14 (978 527) 3 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger

1BTH 1 (1210 365) 1 2 (1011 328) 72 (1147 363) 2 1 (798 197) 403 (1480 355) 5dagger

1CGI 2 (382 231) 1 1 (282 225) 2 (382 231) 10dagger 1 (542 272) 279 (750 297) 9

1DFJ 1 (684 276) 4 1 (555 203) 2 (478 233) 6dagger 1 (310 153) 5 (428 213) 6dagger

1E6E None 0 474 (601 332) 134 (1020 425) 0 2 (838 344) 327 (2064 746) 2dagger

1FIN None 0 None None 0 None None 0

1GGI 3 (606 324) 6dagger 25 (683 337) 3 (606 324) 0 1 (1239 377) 281 (1123 329) 2

1GOT None 0 None None 0 None None 0

1IBR 32 (699 278) 0 2 (501 250) 208 (638 285) 1 2 (667 261) 32 (699 278) 3dagger

1OAZ 58 (1847 384) 0 9 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger 16 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger

1PXV 51 (854 403) 0 17 (694 349) 54 (578 339) 1 1 (886 451) 63 (986 457) 2dagger

1T6G 4 (810 175) 1 1 (683 133) 129 (1478 308) 10 1 (961 180) 70 (1351 233) 11dagger

1TGS 15 (269 154) 1 1 (194 143) 15 (269 154) 10 1 (194 143) 15 (269 154) 11dagger

1WQ1 6 (224 142) 1dagger 20 (564 235) 82 (540 217) 1dagger 29 (892 444) 445 (718 295) 0

1ZHI 134 (1344 281) 0 10 (752 273) 311 (843 303) 2 4 (718 348) 311 (843 303) 3dagger

2BUO 1 (938 539) 9dagger 3 (505 391) 32 (487 398) 3 12 (63 461) 203 (83 471)) 2

2KAI 17 (1246 323) 1 1 (194 084) 257 (111 077) 3dagger 1 (218 094) 257 (111 077) 2

3HHR 214 (1161 327) 0 497 (919 551) 420 (917 459) 0 214 (1359 395) 261 (1538 377) 0

wins 6 4 8 7 14 11

Table IV

bull Table IVの見かた

ndash First acceptable

RMSD＜100Aring or IRMSD＜40Aring となった(acceptable)

decoyの中で一番良い順位のものの順位bull FireFiberDockのPatchDockはFirst acceptable decoyが

PatchDock(リファインメント前)では何位だったか

ndash Acceptables

上位20個の中に含まれていたacceptable decoyの個数

ndash 3手法の中でFirst acceptableの順位が一番良かった

ndash dagger 3手法の中でAcceptablesの個数が一番多かった

ndash wins行 と dagger の集計

74

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

bull PatchDock＜FireDock＜FiberDockと性能向上

ndash まぁ割と良くなっているbull First acceptable (wins)6 ＜ 8 ＜ 14

bull Acceptables (wins) 4 ＜ 7 ＜ 11

ndash 主鎖リファインメントがnear-native decoyのランキングを改善できるということを示しているbull 構造上の衝突をなくせるようなときに効果を発揮（低いエネルギー値と良い順位が得られるようになる）

75

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

76

実験3 1T6G

bull 1位の結果はCAPRI基準でmedium accuracy

ndash 2位はhighly accurate (IRMSD 092Aring RMSD 304Aring）(表には書いてない)

bull 結合の際に動くループを特定した

ndash 矢印部分のループが開いている

ndash 他の部位はほとんど動いていない

Figure 8 1T6G

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

77

実験3 1BTH

bull 1BTHの結果について(FiberDock)

ndash 403位 RMSD 1480Aring IRMSD 355Aring を釣り上げた

ndash RMSD 798Aring IRMSD 197Aringに改善しエネルギー値1位

ndash FireDockでは悪化していた（RMSD 1890Aring IRMSD 464Aring）

bull FiberDockはRの主鎖構造をほとんど変えなかったが微妙には動いていた（RMSD 015Aring）

ndash この微動が衝突を解決している

ndash 相互作用部位にdecoyが集中するのを可能にしてるのかも

78

Figure 9 1BTH

Refinement by FireDock Refinement by FiberDock

緑色bound(R)

灰色bound(L)

青色PatchDock

橙色FireDock

赤色FiberDock

実験3 1BTH

Discussion and Conclusions

79

bull ドッキング予測は2つのステージに分かれる

ndash剛体ドッキングステージ

bull near-nativeを出せても衝突があったりする

bull decoyのランキングで上位にこない

ndash フレキシブルリファインメントステージ

bull 衝突を解決してリランキング

bull とても重要なステージ

80

タンパク質ドッキング

bull FiberDockを提案したndash フレキシブルリファインメントのための手法

ndash 側鎖と主鎖の両方を対象

ndash vdW力に基づいた基準振動解析によるモデリング

ndash RMSDとエネルギー値（ランキング）両方を改善

ndash エネルギーファネルの形状も改善

bull 主鎖のフレキシビリティの重要性ndash 立体構造がなくモデリングされた場合においても重要

ndash 主鎖リファインメントでモデルの丌正確性に対処できるかもしれない

ndash 抗原抗体複合体予測にもいけるかもbull 今回は1例のみ(1GGI)

bull CDR Loopがあると難しいがうまくいった

bull 抗原抗体複合体におけるFiberDockの性能評価を計画中81

まとめ

bull 基準振動モード選択基準の改良

ndash vdWだけでなく他にも取り入れるbull attrVdW

bull クーロン力

bull 水素結合

bull 主鎖のリファインメントをRとLで同時に行うようにする

ndash RとLのモードの中から関連しているモードを選択して使う

82

Future work

bull リファインメント前の初期構造生成がうまくいかない場合の対応

ndash 剛体ドッキング前にフレキシビリティの評価をしたい

ndash Hinge bending motion（蝶番型モーション）

bull Hinge bending motionはnear-native decoyを生成するのを妨げる大きな動きの1つ

bull Hinge plot法によって最小周波数モード2つで解析できる

bull FrexDockという手法とFiberDockを組み合わせてもいけるかも

83

Future work

[52] Emekli U Schneidman-Duhovny D Wolfson HJ Nussinov R Haliloglu T HingeProt

automated prediction of hinges in protein structures Proteins 2008 70 1219ndash1227

[53] Schneidman-Duhovny D Nussinov R Wolfson HJ Automatic prediction of protein

interactions with large scale motion Proteins2007 69 764ndash773

bull 主鎖のフレキシビリティが予測できる場合

ndash アンサンブル(cross)ドッキングとリファインメントの組み合わせbull Conformational selectionとinfuced-fitの両方をモデル化

ndash near-native decoyの評価がより難しくなるbull より正確なエネルギー関数が必要

bull 最小エネルギーの周辺でのエネルギーファネルを探索するべき

84

Future work

[14] Chaudhury S Gray JJ Conformer selection and induced fit in flexible backbone

proteinndashprotein docking using computational and NMR ensembles J Mol

Biol 2008 381 1068ndash1087

Generating many decoys

Selecting near-native decoys by cluster analysis (IFP)

Refinement

near-native

decoy

内古閑伸之広川貴次秋山泰相互作用プロファイルによるタンパク質複合体予測のポストドッキング解析第38回構造活性相関シンポジウム 2010

51

実験1 unbound構造のリファインメント

Table II Refinement of the Unbound Receptor and Unbound Ligand in Their Native Binding Orientation

Complex IDFireDock (rigid backbone) FiberDock (flexible backbone)

IRMSD recIRMSD Energy IRMSD recIRMSD Energy1 1A0O 244 212 minus1481 244 212 minus1481

2 1ACB 258 258 minus4623 257 254 minus3866

3 1AY7 130 059 minus4053 130 059 minus4053

4 1BTH 116 131 minus4215 116 131 minus4215

5 1CGI 208 226 minus5261 208 226 minus5261

6 1DFJ 141 118 minus3654 112 111 minus3002

7 1E6E 121 062 minus5524 121 062 minus5524

8 1FIN 517 608 81384 606 616 030

9 1GGI 268 167 11189 195 126 minus5179

10 1GOT 302 372 10725 468 378 minus554

11 1IBR 278 262 33593 263 256 minus1732

12 1OAZ 100 107 435 100 107 435

13 1PXV 354 348 1155 342 331 minus3418

14 1T6G 099 087 minus1039 088 066 minus4116

15 1TGS 157 154 minus4328 157 154 minus4328

16 1WQ1 150 093 250 150 093 250

17 1ZHI 124 074 440 124 074 440

18 2BUO 392 415 minus1105 405 430 minus3271

19 2KAI 074 072 minus6077 074 072 minus6077

20 3HHR 246 262 62207 198 256 minus99

これら4つのケースはLigandにunbound構造がなかったもの代わりにbound構造を用いている

bull エネルギー値

ndash多くの例でFiberDockの方が低エネルギー構造

ndash 8 9 10 11 20はFireDockだと全然だめ

bull Motion type Opening

bull リガンドと結合するときにレセプターの結合部位が開かれる

bull FiberDockが開口運動をうまくモデル化できている

bull RMSD値

ndash 7例でRMSD値改善

bull 9 14はrecIRMSDが25改善

ndash 8 10 18はRMSD値が悪化

ndash残りの10例は変化なし52

実験1 エネルギー値とRMSD値

bull PDB ID 1GGI(9)ndash HIV-1 neutralizing antibody in complex

with its V3 loop peptide antigen

ndash レセプター

bull 赤色FiberDock

bull 緑色bound

bull 青色unbound

ndash リガンド

bull 灰色bound

ndash結合するところのリファインメントがうまくいっている（矢印部分）

53

実験1 1GGI

Figure 2

54

実験1 1GGI

bull 1GGIのNormal Mode

bull 低周波と高周波が混在

ndash 番目の基準振動(小さいほど低周波振動)

ndash 16番目の基準振動の振幅が最も大きい(ｰ792)

55

実験1 1GGI

Flexible loop領域 220-305番残基Lowest freq

Higher freq

Figure 3

bull 低周波数モードが全体の振動を高周波数モードはループ構造などの局所的な振動を表している

ndash 29番残基の周辺のピークはunboundの欠損領域のせい

56

実験1 1GGI

bull CAPRI 3rd Assessment Meeting

ndash ドッキングの課題はdecoyのランク付けとfalse-positiveをふるい落とすこと

ndash最終的なランキングはエネルギー値による

ndashせっかく低いRMSD値を持っていてもエネルギー値が高かったら抽出できない

rarrリファインメントによってエネルギー値が改善されることは素晴らしい

57

実験1 1GGI

[49] Janin JWodak S The third CAPRI assessment meeting Toronto Canada

April 20ndash21 2007 Structure 2007 15 755ndash759

bull nativeの結合サイトにLを置いてリファインメント

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndash 500構造をつくってリファインメント

ndash good solution

エネルギー値が負でIRMSDが4Aring以下

58

実験2

(Local Docking)

59

実験2 FireDockとの比較

17例で精度向上（ ）8例は40以上の向上1FIN（一番左）は1個も見つからず（recIRMSD=608Aring）

Figure 4

bull リファインメントが正しかった例

ndash 重要な主鎖矢印

ndash 衝突がうまく回避できている

60

実験2 FireDockとの比較

18 2BUO

11 1IBR

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5

61

実験2 1IBR

bull 1IBRでの基準振動

62Figure 6

実験2 1IBR

bull 低周波数モードは全体高周波数モードはループ構造の振動を表している(D)

bull 4つの大きな距離のピーク(ABCD)について

ndash最大のピークC(残基番号288~316)は相互作用面と反対側なので重要ではない

ndash最も重要なピークはDでありFiberDockの主鎖リファインメント( )によって実現した

63

実験2 1IBR

bull R(unbound)とL(bound)は衝突

ndash bound構造は開いている

bull FiberDockでうまく開いた

bull ついでにLのヘリックスも移動した

rarr主鎖のリファインメントがないと低エネルギー構造にならない

64

実験2 2BUO(Lはbound)

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5(a) 2BUO

bull Local Docking

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndashエネルギーtop10構造の中の最も良いIRMSDを比較

bull ΔIRMSD gt 02Aring 良くなった

bull -02Aring lt ΔIRMSD lt 02Aring 変わらず

bull ΔIRMSD lt -02Aring 悪くなった

65

実験2 RosettaDockとの比較

ΔIRMSD = IRMSDFiberDock - IRMSDRosettaDock

66

Complex IDBest IRMSD in top 10

FiberDock RosettaDock30 ΔIRMSD

1 1A0O 180 311 -131

2 1ACB 221 249 -028

3 1AY7dagger 089 072 017

4 1BTH 124 124 000

5 1CGI 200 204 -004

6 1DFJdagger 111 580 -469

7 1E6E 063 171 -108

8 1FINdagger 590 593 -003

9 1GGIdagger 170 258 -188

10 1GOTdagger 259 389 -130

11 1IBRdagger 198 901 -703

12 1OAZ 262 155 107

13 1PXV 323 334 -011

14 1T6Gdagger 077 234 -157

15 1TGS 138 131 007

16 1WQ1 141 506 -365

17 1ZHI 112 090 022

18 2BUOdagger 362 424 -062

19 2KAI 075 067 008

20 3HHRdagger 189 430 -241

Table III Local Docking Results of FiberDock and RosettaDock

daggerReceptorの結合部位が閉じているもの(Opening) ΔIRMSDlt-02Aring

実験2 RosettaDockとの比較

bull 11例でIRMSDが向上(ΔIRMSDlt-02Aring)

ndash Motion type Openingが多数

ndash 2例は悪化7例は変わらず(ΔIRMSDplusmn02Aring以内)

ndash FiberDockはOpening motionのモデル化がウマい

bull 最近のRosettaDockについて

ndash Wangら[22]が主鎖のフレキシビリティを導入bull MCのステップの最中に主鎖振動のランダマイズ

bull 主鎖柔軟性を完全に表現することを可能にした

ndash FiberDockの人たちの主張bull WangらのRosettaDockは自由度が高いために計算が大変

ndash fold-tree[22]によってあらかじめフレキシブルな領域を定義して実時間内におさえる

bull FiberDockは事前知識いらずでしかも速いndash 当時の最新ver(RosettaDock30)に含まれていないため性能比較していない

67

実験2 RosettaDockとの比較

bull ファネル状エネルギー地形(energy funnels)

ndash near-native構造の評価に有用

bull 500構造のRMSD-Energy plots(Figure 7)

ndash R(unbound)ampL(bound)

ndash 横軸(IRMSD)

ndash 縦軸(Energy score)

bull RosettaとFireFiberのスケールは違う

68

実験2 エネルギー地形

Position

En

erg

y

[51] Schueler-Furman O Wang C Bradley P Misura K

Baker D Progress in modeling of protein structures

and interactions Science 2005 310 638ndash642

69

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1C

GI

1IB

R

70

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1T

6G

2B

UO

bull FireDock vs FiberDock

ndash FiberDockの方がファネルの形が良い

ndash 主鎖リファインメントの効果

bull RosettaDock vs FireDock

ndash FireDockの方が見た目的に良い形bull 似たような方法なのになぜ（両方とも側鎖のリファインメント）

ndash ファネルの形の違いに対する2つの解釈bull RosettaDockが衝突に敏感過ぎるかも

bull 側鎖最適化手法の違いndash FireDock 整数計画法によるロータマー選択

ndash RosettaDock ヒューリスティックMCによる側鎖のrepacking

bull ファネル形状の違いを本当に理解するためにはもっと研究が必要（本研究の範囲外とする）

71

実験2 エネルギー地形

bull (rigid)ドッキング結果のリファインメントとリランキング

ndash各例に対し相互作用残基(lt6Aring)を不える

ndashその結合部位の情報をもとにPatchDockを実行

bull decoyを500個使うが完全なブラインドでのドッキングではnear-native構造が得られない可能性がある

bull リファインメントとリランキング性能評価のために（near-native decoyを作るために）結合部位情報を用いた

bull PatchDockは形状相補性スコアに基づく

ndash PatchDock FireDock FiberDockを比較

bull PatchDockでnear-native decoyを500個生成

bull FireDockとFiberDockでリファインメントリランキング

bull R(unbound) L(bound)を使用 72

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

73

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

ID

PatchDock FireDock FiberDock

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First Acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

1A0O 1 (766 379) 3dagger 7 (634 230) 29 (920 315) 3dagger 16 (525 333) 108 (519 326) 1

1ACB 3 (617 312) 2 3 (824 431) 259 (867 437) 1 2 (684 401) 42 (612 356) 4dagger

1AY7 14 (978 527) 3 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger

1BTH 1 (1210 365) 1 2 (1011 328) 72 (1147 363) 2 1 (798 197) 403 (1480 355) 5dagger

1CGI 2 (382 231) 1 1 (282 225) 2 (382 231) 10dagger 1 (542 272) 279 (750 297) 9

1DFJ 1 (684 276) 4 1 (555 203) 2 (478 233) 6dagger 1 (310 153) 5 (428 213) 6dagger

1E6E None 0 474 (601 332) 134 (1020 425) 0 2 (838 344) 327 (2064 746) 2dagger

1FIN None 0 None None 0 None None 0

1GGI 3 (606 324) 6dagger 25 (683 337) 3 (606 324) 0 1 (1239 377) 281 (1123 329) 2

1GOT None 0 None None 0 None None 0

1IBR 32 (699 278) 0 2 (501 250) 208 (638 285) 1 2 (667 261) 32 (699 278) 3dagger

1OAZ 58 (1847 384) 0 9 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger 16 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger

1PXV 51 (854 403) 0 17 (694 349) 54 (578 339) 1 1 (886 451) 63 (986 457) 2dagger

1T6G 4 (810 175) 1 1 (683 133) 129 (1478 308) 10 1 (961 180) 70 (1351 233) 11dagger

1TGS 15 (269 154) 1 1 (194 143) 15 (269 154) 10 1 (194 143) 15 (269 154) 11dagger

1WQ1 6 (224 142) 1dagger 20 (564 235) 82 (540 217) 1dagger 29 (892 444) 445 (718 295) 0

1ZHI 134 (1344 281) 0 10 (752 273) 311 (843 303) 2 4 (718 348) 311 (843 303) 3dagger

2BUO 1 (938 539) 9dagger 3 (505 391) 32 (487 398) 3 12 (63 461) 203 (83 471)) 2

2KAI 17 (1246 323) 1 1 (194 084) 257 (111 077) 3dagger 1 (218 094) 257 (111 077) 2

3HHR 214 (1161 327) 0 497 (919 551) 420 (917 459) 0 214 (1359 395) 261 (1538 377) 0

wins 6 4 8 7 14 11

Table IV

bull Table IVの見かた

ndash First acceptable

RMSD＜100Aring or IRMSD＜40Aring となった(acceptable)

decoyの中で一番良い順位のものの順位bull FireFiberDockのPatchDockはFirst acceptable decoyが

PatchDock(リファインメント前)では何位だったか

ndash Acceptables

上位20個の中に含まれていたacceptable decoyの個数

ndash 3手法の中でFirst acceptableの順位が一番良かった

ndash dagger 3手法の中でAcceptablesの個数が一番多かった

ndash wins行 と dagger の集計

74

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

bull PatchDock＜FireDock＜FiberDockと性能向上

ndash まぁ割と良くなっているbull First acceptable (wins)6 ＜ 8 ＜ 14

bull Acceptables (wins) 4 ＜ 7 ＜ 11

ndash 主鎖リファインメントがnear-native decoyのランキングを改善できるということを示しているbull 構造上の衝突をなくせるようなときに効果を発揮（低いエネルギー値と良い順位が得られるようになる）

75

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

76

実験3 1T6G

bull 1位の結果はCAPRI基準でmedium accuracy

ndash 2位はhighly accurate (IRMSD 092Aring RMSD 304Aring）(表には書いてない)

bull 結合の際に動くループを特定した

ndash 矢印部分のループが開いている

ndash 他の部位はほとんど動いていない

Figure 8 1T6G

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

77

実験3 1BTH

bull 1BTHの結果について(FiberDock)

ndash 403位 RMSD 1480Aring IRMSD 355Aring を釣り上げた

ndash RMSD 798Aring IRMSD 197Aringに改善しエネルギー値1位

ndash FireDockでは悪化していた（RMSD 1890Aring IRMSD 464Aring）

bull FiberDockはRの主鎖構造をほとんど変えなかったが微妙には動いていた（RMSD 015Aring）

ndash この微動が衝突を解決している

ndash 相互作用部位にdecoyが集中するのを可能にしてるのかも

78

Figure 9 1BTH

Refinement by FireDock Refinement by FiberDock

緑色bound(R)

灰色bound(L)

青色PatchDock

橙色FireDock

赤色FiberDock

実験3 1BTH

Discussion and Conclusions

79

bull ドッキング予測は2つのステージに分かれる

ndash剛体ドッキングステージ

bull near-nativeを出せても衝突があったりする

bull decoyのランキングで上位にこない

ndash フレキシブルリファインメントステージ

bull 衝突を解決してリランキング

bull とても重要なステージ

80

タンパク質ドッキング

bull FiberDockを提案したndash フレキシブルリファインメントのための手法

ndash 側鎖と主鎖の両方を対象

ndash vdW力に基づいた基準振動解析によるモデリング

ndash RMSDとエネルギー値（ランキング）両方を改善

ndash エネルギーファネルの形状も改善

bull 主鎖のフレキシビリティの重要性ndash 立体構造がなくモデリングされた場合においても重要

ndash 主鎖リファインメントでモデルの丌正確性に対処できるかもしれない

ndash 抗原抗体複合体予測にもいけるかもbull 今回は1例のみ(1GGI)

bull CDR Loopがあると難しいがうまくいった

bull 抗原抗体複合体におけるFiberDockの性能評価を計画中81

まとめ

bull 基準振動モード選択基準の改良

ndash vdWだけでなく他にも取り入れるbull attrVdW

bull クーロン力

bull 水素結合

bull 主鎖のリファインメントをRとLで同時に行うようにする

ndash RとLのモードの中から関連しているモードを選択して使う

82

Future work

bull リファインメント前の初期構造生成がうまくいかない場合の対応

ndash 剛体ドッキング前にフレキシビリティの評価をしたい

ndash Hinge bending motion（蝶番型モーション）

bull Hinge bending motionはnear-native decoyを生成するのを妨げる大きな動きの1つ

bull Hinge plot法によって最小周波数モード2つで解析できる

bull FrexDockという手法とFiberDockを組み合わせてもいけるかも

83

Future work

[52] Emekli U Schneidman-Duhovny D Wolfson HJ Nussinov R Haliloglu T HingeProt

automated prediction of hinges in protein structures Proteins 2008 70 1219ndash1227

[53] Schneidman-Duhovny D Nussinov R Wolfson HJ Automatic prediction of protein

interactions with large scale motion Proteins2007 69 764ndash773

bull 主鎖のフレキシビリティが予測できる場合

ndash アンサンブル(cross)ドッキングとリファインメントの組み合わせbull Conformational selectionとinfuced-fitの両方をモデル化

ndash near-native decoyの評価がより難しくなるbull より正確なエネルギー関数が必要

bull 最小エネルギーの周辺でのエネルギーファネルを探索するべき

84

Future work

[14] Chaudhury S Gray JJ Conformer selection and induced fit in flexible backbone

proteinndashprotein docking using computational and NMR ensembles J Mol

Biol 2008 381 1068ndash1087

Generating many decoys

Selecting near-native decoys by cluster analysis (IFP)

Refinement

near-native

decoy

内古閑伸之広川貴次秋山泰相互作用プロファイルによるタンパク質複合体予測のポストドッキング解析第38回構造活性相関シンポジウム 2010

bull エネルギー値

ndash多くの例でFiberDockの方が低エネルギー構造

ndash 8 9 10 11 20はFireDockだと全然だめ

bull Motion type Opening

bull リガンドと結合するときにレセプターの結合部位が開かれる

bull FiberDockが開口運動をうまくモデル化できている

bull RMSD値

ndash 7例でRMSD値改善

bull 9 14はrecIRMSDが25改善

ndash 8 10 18はRMSD値が悪化

ndash残りの10例は変化なし52

実験1 エネルギー値とRMSD値

bull PDB ID 1GGI(9)ndash HIV-1 neutralizing antibody in complex

with its V3 loop peptide antigen

ndash レセプター

bull 赤色FiberDock

bull 緑色bound

bull 青色unbound

ndash リガンド

bull 灰色bound

ndash結合するところのリファインメントがうまくいっている（矢印部分）

53

実験1 1GGI

Figure 2

54

実験1 1GGI

bull 1GGIのNormal Mode

bull 低周波と高周波が混在

ndash 番目の基準振動(小さいほど低周波振動)

ndash 16番目の基準振動の振幅が最も大きい(ｰ792)

55

実験1 1GGI

Flexible loop領域 220-305番残基Lowest freq

Higher freq

Figure 3

bull 低周波数モードが全体の振動を高周波数モードはループ構造などの局所的な振動を表している

ndash 29番残基の周辺のピークはunboundの欠損領域のせい

56

実験1 1GGI

bull CAPRI 3rd Assessment Meeting

ndash ドッキングの課題はdecoyのランク付けとfalse-positiveをふるい落とすこと

ndash最終的なランキングはエネルギー値による

ndashせっかく低いRMSD値を持っていてもエネルギー値が高かったら抽出できない

rarrリファインメントによってエネルギー値が改善されることは素晴らしい

57

実験1 1GGI

[49] Janin JWodak S The third CAPRI assessment meeting Toronto Canada

April 20ndash21 2007 Structure 2007 15 755ndash759

bull nativeの結合サイトにLを置いてリファインメント

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndash 500構造をつくってリファインメント

ndash good solution

エネルギー値が負でIRMSDが4Aring以下

58

実験2

(Local Docking)

59

実験2 FireDockとの比較

17例で精度向上（ ）8例は40以上の向上1FIN（一番左）は1個も見つからず（recIRMSD=608Aring）

Figure 4

bull リファインメントが正しかった例

ndash 重要な主鎖矢印

ndash 衝突がうまく回避できている

60

実験2 FireDockとの比較

18 2BUO

11 1IBR

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5

61

実験2 1IBR

bull 1IBRでの基準振動

62Figure 6

実験2 1IBR

bull 低周波数モードは全体高周波数モードはループ構造の振動を表している(D)

bull 4つの大きな距離のピーク(ABCD)について

ndash最大のピークC(残基番号288~316)は相互作用面と反対側なので重要ではない

ndash最も重要なピークはDでありFiberDockの主鎖リファインメント( )によって実現した

63

実験2 1IBR

bull R(unbound)とL(bound)は衝突

ndash bound構造は開いている

bull FiberDockでうまく開いた

bull ついでにLのヘリックスも移動した

rarr主鎖のリファインメントがないと低エネルギー構造にならない

64

実験2 2BUO(Lはbound)

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5(a) 2BUO

bull Local Docking

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndashエネルギーtop10構造の中の最も良いIRMSDを比較

bull ΔIRMSD gt 02Aring 良くなった

bull -02Aring lt ΔIRMSD lt 02Aring 変わらず

bull ΔIRMSD lt -02Aring 悪くなった

65

実験2 RosettaDockとの比較

ΔIRMSD = IRMSDFiberDock - IRMSDRosettaDock

66

Complex IDBest IRMSD in top 10

FiberDock RosettaDock30 ΔIRMSD

1 1A0O 180 311 -131

2 1ACB 221 249 -028

3 1AY7dagger 089 072 017

4 1BTH 124 124 000

5 1CGI 200 204 -004

6 1DFJdagger 111 580 -469

7 1E6E 063 171 -108

8 1FINdagger 590 593 -003

9 1GGIdagger 170 258 -188

10 1GOTdagger 259 389 -130

11 1IBRdagger 198 901 -703

12 1OAZ 262 155 107

13 1PXV 323 334 -011

14 1T6Gdagger 077 234 -157

15 1TGS 138 131 007

16 1WQ1 141 506 -365

17 1ZHI 112 090 022

18 2BUOdagger 362 424 -062

19 2KAI 075 067 008

20 3HHRdagger 189 430 -241

Table III Local Docking Results of FiberDock and RosettaDock

daggerReceptorの結合部位が閉じているもの(Opening) ΔIRMSDlt-02Aring

実験2 RosettaDockとの比較

bull 11例でIRMSDが向上(ΔIRMSDlt-02Aring)

ndash Motion type Openingが多数

ndash 2例は悪化7例は変わらず(ΔIRMSDplusmn02Aring以内)

ndash FiberDockはOpening motionのモデル化がウマい

bull 最近のRosettaDockについて

ndash Wangら[22]が主鎖のフレキシビリティを導入bull MCのステップの最中に主鎖振動のランダマイズ

bull 主鎖柔軟性を完全に表現することを可能にした

ndash FiberDockの人たちの主張bull WangらのRosettaDockは自由度が高いために計算が大変

ndash fold-tree[22]によってあらかじめフレキシブルな領域を定義して実時間内におさえる

bull FiberDockは事前知識いらずでしかも速いndash 当時の最新ver(RosettaDock30)に含まれていないため性能比較していない

67

実験2 RosettaDockとの比較

bull ファネル状エネルギー地形(energy funnels)

ndash near-native構造の評価に有用

bull 500構造のRMSD-Energy plots(Figure 7)

ndash R(unbound)ampL(bound)

ndash 横軸(IRMSD)

ndash 縦軸(Energy score)

bull RosettaとFireFiberのスケールは違う

68

実験2 エネルギー地形

Position

En

erg

y

[51] Schueler-Furman O Wang C Bradley P Misura K

Baker D Progress in modeling of protein structures

and interactions Science 2005 310 638ndash642

69

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1C

GI

1IB

R

70

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1T

6G

2B

UO

bull FireDock vs FiberDock

ndash FiberDockの方がファネルの形が良い

ndash 主鎖リファインメントの効果

bull RosettaDock vs FireDock

ndash FireDockの方が見た目的に良い形bull 似たような方法なのになぜ（両方とも側鎖のリファインメント）

ndash ファネルの形の違いに対する2つの解釈bull RosettaDockが衝突に敏感過ぎるかも

bull 側鎖最適化手法の違いndash FireDock 整数計画法によるロータマー選択

ndash RosettaDock ヒューリスティックMCによる側鎖のrepacking

bull ファネル形状の違いを本当に理解するためにはもっと研究が必要（本研究の範囲外とする）

71

実験2 エネルギー地形

bull (rigid)ドッキング結果のリファインメントとリランキング

ndash各例に対し相互作用残基(lt6Aring)を不える

ndashその結合部位の情報をもとにPatchDockを実行

bull decoyを500個使うが完全なブラインドでのドッキングではnear-native構造が得られない可能性がある

bull リファインメントとリランキング性能評価のために（near-native decoyを作るために）結合部位情報を用いた

bull PatchDockは形状相補性スコアに基づく

ndash PatchDock FireDock FiberDockを比較

bull PatchDockでnear-native decoyを500個生成

bull FireDockとFiberDockでリファインメントリランキング

bull R(unbound) L(bound)を使用 72

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

73

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

ID

PatchDock FireDock FiberDock

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First Acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

1A0O 1 (766 379) 3dagger 7 (634 230) 29 (920 315) 3dagger 16 (525 333) 108 (519 326) 1

1ACB 3 (617 312) 2 3 (824 431) 259 (867 437) 1 2 (684 401) 42 (612 356) 4dagger

1AY7 14 (978 527) 3 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger

1BTH 1 (1210 365) 1 2 (1011 328) 72 (1147 363) 2 1 (798 197) 403 (1480 355) 5dagger

1CGI 2 (382 231) 1 1 (282 225) 2 (382 231) 10dagger 1 (542 272) 279 (750 297) 9

1DFJ 1 (684 276) 4 1 (555 203) 2 (478 233) 6dagger 1 (310 153) 5 (428 213) 6dagger

1E6E None 0 474 (601 332) 134 (1020 425) 0 2 (838 344) 327 (2064 746) 2dagger

1FIN None 0 None None 0 None None 0

1GGI 3 (606 324) 6dagger 25 (683 337) 3 (606 324) 0 1 (1239 377) 281 (1123 329) 2

1GOT None 0 None None 0 None None 0

1IBR 32 (699 278) 0 2 (501 250) 208 (638 285) 1 2 (667 261) 32 (699 278) 3dagger

1OAZ 58 (1847 384) 0 9 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger 16 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger

1PXV 51 (854 403) 0 17 (694 349) 54 (578 339) 1 1 (886 451) 63 (986 457) 2dagger

1T6G 4 (810 175) 1 1 (683 133) 129 (1478 308) 10 1 (961 180) 70 (1351 233) 11dagger

1TGS 15 (269 154) 1 1 (194 143) 15 (269 154) 10 1 (194 143) 15 (269 154) 11dagger

1WQ1 6 (224 142) 1dagger 20 (564 235) 82 (540 217) 1dagger 29 (892 444) 445 (718 295) 0

1ZHI 134 (1344 281) 0 10 (752 273) 311 (843 303) 2 4 (718 348) 311 (843 303) 3dagger

2BUO 1 (938 539) 9dagger 3 (505 391) 32 (487 398) 3 12 (63 461) 203 (83 471)) 2

2KAI 17 (1246 323) 1 1 (194 084) 257 (111 077) 3dagger 1 (218 094) 257 (111 077) 2

3HHR 214 (1161 327) 0 497 (919 551) 420 (917 459) 0 214 (1359 395) 261 (1538 377) 0

wins 6 4 8 7 14 11

Table IV

bull Table IVの見かた

ndash First acceptable

RMSD＜100Aring or IRMSD＜40Aring となった(acceptable)

decoyの中で一番良い順位のものの順位bull FireFiberDockのPatchDockはFirst acceptable decoyが

PatchDock(リファインメント前)では何位だったか

ndash Acceptables

上位20個の中に含まれていたacceptable decoyの個数

ndash 3手法の中でFirst acceptableの順位が一番良かった

ndash dagger 3手法の中でAcceptablesの個数が一番多かった

ndash wins行 と dagger の集計

74

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

bull PatchDock＜FireDock＜FiberDockと性能向上

ndash まぁ割と良くなっているbull First acceptable (wins)6 ＜ 8 ＜ 14

bull Acceptables (wins) 4 ＜ 7 ＜ 11

ndash 主鎖リファインメントがnear-native decoyのランキングを改善できるということを示しているbull 構造上の衝突をなくせるようなときに効果を発揮（低いエネルギー値と良い順位が得られるようになる）

75

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

76

実験3 1T6G

bull 1位の結果はCAPRI基準でmedium accuracy

ndash 2位はhighly accurate (IRMSD 092Aring RMSD 304Aring）(表には書いてない)

bull 結合の際に動くループを特定した

ndash 矢印部分のループが開いている

ndash 他の部位はほとんど動いていない

Figure 8 1T6G

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

77

実験3 1BTH

bull 1BTHの結果について(FiberDock)

ndash 403位 RMSD 1480Aring IRMSD 355Aring を釣り上げた

ndash RMSD 798Aring IRMSD 197Aringに改善しエネルギー値1位

ndash FireDockでは悪化していた（RMSD 1890Aring IRMSD 464Aring）

bull FiberDockはRの主鎖構造をほとんど変えなかったが微妙には動いていた（RMSD 015Aring）

ndash この微動が衝突を解決している

ndash 相互作用部位にdecoyが集中するのを可能にしてるのかも

78

Figure 9 1BTH

Refinement by FireDock Refinement by FiberDock

緑色bound(R)

灰色bound(L)

青色PatchDock

橙色FireDock

赤色FiberDock

実験3 1BTH

Discussion and Conclusions

79

bull ドッキング予測は2つのステージに分かれる

ndash剛体ドッキングステージ

bull near-nativeを出せても衝突があったりする

bull decoyのランキングで上位にこない

ndash フレキシブルリファインメントステージ

bull 衝突を解決してリランキング

bull とても重要なステージ

80

タンパク質ドッキング

bull FiberDockを提案したndash フレキシブルリファインメントのための手法

ndash 側鎖と主鎖の両方を対象

ndash vdW力に基づいた基準振動解析によるモデリング

ndash RMSDとエネルギー値（ランキング）両方を改善

ndash エネルギーファネルの形状も改善

bull 主鎖のフレキシビリティの重要性ndash 立体構造がなくモデリングされた場合においても重要

ndash 主鎖リファインメントでモデルの丌正確性に対処できるかもしれない

ndash 抗原抗体複合体予測にもいけるかもbull 今回は1例のみ(1GGI)

bull CDR Loopがあると難しいがうまくいった

bull 抗原抗体複合体におけるFiberDockの性能評価を計画中81

まとめ

bull 基準振動モード選択基準の改良

ndash vdWだけでなく他にも取り入れるbull attrVdW

bull クーロン力

bull 水素結合

bull 主鎖のリファインメントをRとLで同時に行うようにする

ndash RとLのモードの中から関連しているモードを選択して使う

82

Future work

bull リファインメント前の初期構造生成がうまくいかない場合の対応

ndash 剛体ドッキング前にフレキシビリティの評価をしたい

ndash Hinge bending motion（蝶番型モーション）

bull Hinge bending motionはnear-native decoyを生成するのを妨げる大きな動きの1つ

bull Hinge plot法によって最小周波数モード2つで解析できる

bull FrexDockという手法とFiberDockを組み合わせてもいけるかも

83

Future work

[52] Emekli U Schneidman-Duhovny D Wolfson HJ Nussinov R Haliloglu T HingeProt

automated prediction of hinges in protein structures Proteins 2008 70 1219ndash1227

[53] Schneidman-Duhovny D Nussinov R Wolfson HJ Automatic prediction of protein

interactions with large scale motion Proteins2007 69 764ndash773

bull 主鎖のフレキシビリティが予測できる場合

ndash アンサンブル(cross)ドッキングとリファインメントの組み合わせbull Conformational selectionとinfuced-fitの両方をモデル化

ndash near-native decoyの評価がより難しくなるbull より正確なエネルギー関数が必要

bull 最小エネルギーの周辺でのエネルギーファネルを探索するべき

84

Future work

[14] Chaudhury S Gray JJ Conformer selection and induced fit in flexible backbone

proteinndashprotein docking using computational and NMR ensembles J Mol

Biol 2008 381 1068ndash1087

Generating many decoys

Selecting near-native decoys by cluster analysis (IFP)

Refinement

near-native

decoy

内古閑伸之広川貴次秋山泰相互作用プロファイルによるタンパク質複合体予測のポストドッキング解析第38回構造活性相関シンポジウム 2010

bull PDB ID 1GGI(9)ndash HIV-1 neutralizing antibody in complex

with its V3 loop peptide antigen

ndash レセプター

bull 赤色FiberDock

bull 緑色bound

bull 青色unbound

ndash リガンド

bull 灰色bound

ndash結合するところのリファインメントがうまくいっている（矢印部分）

53

実験1 1GGI

Figure 2

54

実験1 1GGI

bull 1GGIのNormal Mode

bull 低周波と高周波が混在

ndash 番目の基準振動(小さいほど低周波振動)

ndash 16番目の基準振動の振幅が最も大きい(ｰ792)

55

実験1 1GGI

Flexible loop領域 220-305番残基Lowest freq

Higher freq

Figure 3

bull 低周波数モードが全体の振動を高周波数モードはループ構造などの局所的な振動を表している

ndash 29番残基の周辺のピークはunboundの欠損領域のせい

56

実験1 1GGI

bull CAPRI 3rd Assessment Meeting

ndash ドッキングの課題はdecoyのランク付けとfalse-positiveをふるい落とすこと

ndash最終的なランキングはエネルギー値による

ndashせっかく低いRMSD値を持っていてもエネルギー値が高かったら抽出できない

rarrリファインメントによってエネルギー値が改善されることは素晴らしい

57

実験1 1GGI

[49] Janin JWodak S The third CAPRI assessment meeting Toronto Canada

April 20ndash21 2007 Structure 2007 15 755ndash759

bull nativeの結合サイトにLを置いてリファインメント

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndash 500構造をつくってリファインメント

ndash good solution

エネルギー値が負でIRMSDが4Aring以下

58

実験2

(Local Docking)

59

実験2 FireDockとの比較

17例で精度向上（ ）8例は40以上の向上1FIN（一番左）は1個も見つからず（recIRMSD=608Aring）

Figure 4

bull リファインメントが正しかった例

ndash 重要な主鎖矢印

ndash 衝突がうまく回避できている

60

実験2 FireDockとの比較

18 2BUO

11 1IBR

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5

61

実験2 1IBR

bull 1IBRでの基準振動

62Figure 6

実験2 1IBR

bull 低周波数モードは全体高周波数モードはループ構造の振動を表している(D)

bull 4つの大きな距離のピーク(ABCD)について

ndash最大のピークC(残基番号288~316)は相互作用面と反対側なので重要ではない

ndash最も重要なピークはDでありFiberDockの主鎖リファインメント( )によって実現した

63

実験2 1IBR

bull R(unbound)とL(bound)は衝突

ndash bound構造は開いている

bull FiberDockでうまく開いた

bull ついでにLのヘリックスも移動した

rarr主鎖のリファインメントがないと低エネルギー構造にならない

64

実験2 2BUO(Lはbound)

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5(a) 2BUO

bull Local Docking

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndashエネルギーtop10構造の中の最も良いIRMSDを比較

bull ΔIRMSD gt 02Aring 良くなった

bull -02Aring lt ΔIRMSD lt 02Aring 変わらず

bull ΔIRMSD lt -02Aring 悪くなった

65

実験2 RosettaDockとの比較

ΔIRMSD = IRMSDFiberDock - IRMSDRosettaDock

66

Complex IDBest IRMSD in top 10

FiberDock RosettaDock30 ΔIRMSD

1 1A0O 180 311 -131

2 1ACB 221 249 -028

3 1AY7dagger 089 072 017

4 1BTH 124 124 000

5 1CGI 200 204 -004

6 1DFJdagger 111 580 -469

7 1E6E 063 171 -108

8 1FINdagger 590 593 -003

9 1GGIdagger 170 258 -188

10 1GOTdagger 259 389 -130

11 1IBRdagger 198 901 -703

12 1OAZ 262 155 107

13 1PXV 323 334 -011

14 1T6Gdagger 077 234 -157

15 1TGS 138 131 007

16 1WQ1 141 506 -365

17 1ZHI 112 090 022

18 2BUOdagger 362 424 -062

19 2KAI 075 067 008

20 3HHRdagger 189 430 -241

Table III Local Docking Results of FiberDock and RosettaDock

daggerReceptorの結合部位が閉じているもの(Opening) ΔIRMSDlt-02Aring

実験2 RosettaDockとの比較

bull 11例でIRMSDが向上(ΔIRMSDlt-02Aring)

ndash Motion type Openingが多数

ndash 2例は悪化7例は変わらず(ΔIRMSDplusmn02Aring以内)

ndash FiberDockはOpening motionのモデル化がウマい

bull 最近のRosettaDockについて

ndash Wangら[22]が主鎖のフレキシビリティを導入bull MCのステップの最中に主鎖振動のランダマイズ

bull 主鎖柔軟性を完全に表現することを可能にした

ndash FiberDockの人たちの主張bull WangらのRosettaDockは自由度が高いために計算が大変

ndash fold-tree[22]によってあらかじめフレキシブルな領域を定義して実時間内におさえる

bull FiberDockは事前知識いらずでしかも速いndash 当時の最新ver(RosettaDock30)に含まれていないため性能比較していない

67

実験2 RosettaDockとの比較

bull ファネル状エネルギー地形(energy funnels)

ndash near-native構造の評価に有用

bull 500構造のRMSD-Energy plots(Figure 7)

ndash R(unbound)ampL(bound)

ndash 横軸(IRMSD)

ndash 縦軸(Energy score)

bull RosettaとFireFiberのスケールは違う

68

実験2 エネルギー地形

Position

En

erg

y

[51] Schueler-Furman O Wang C Bradley P Misura K

Baker D Progress in modeling of protein structures

and interactions Science 2005 310 638ndash642

69

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1C

GI

1IB

R

70

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1T

6G

2B

UO

bull FireDock vs FiberDock

ndash FiberDockの方がファネルの形が良い

ndash 主鎖リファインメントの効果

bull RosettaDock vs FireDock

ndash FireDockの方が見た目的に良い形bull 似たような方法なのになぜ（両方とも側鎖のリファインメント）

ndash ファネルの形の違いに対する2つの解釈bull RosettaDockが衝突に敏感過ぎるかも

bull 側鎖最適化手法の違いndash FireDock 整数計画法によるロータマー選択

ndash RosettaDock ヒューリスティックMCによる側鎖のrepacking

bull ファネル形状の違いを本当に理解するためにはもっと研究が必要（本研究の範囲外とする）

71

実験2 エネルギー地形

bull (rigid)ドッキング結果のリファインメントとリランキング

ndash各例に対し相互作用残基(lt6Aring)を不える

ndashその結合部位の情報をもとにPatchDockを実行

bull decoyを500個使うが完全なブラインドでのドッキングではnear-native構造が得られない可能性がある

bull リファインメントとリランキング性能評価のために（near-native decoyを作るために）結合部位情報を用いた

bull PatchDockは形状相補性スコアに基づく

ndash PatchDock FireDock FiberDockを比較

bull PatchDockでnear-native decoyを500個生成

bull FireDockとFiberDockでリファインメントリランキング

bull R(unbound) L(bound)を使用 72

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

73

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

ID

PatchDock FireDock FiberDock

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First Acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

1A0O 1 (766 379) 3dagger 7 (634 230) 29 (920 315) 3dagger 16 (525 333) 108 (519 326) 1

1ACB 3 (617 312) 2 3 (824 431) 259 (867 437) 1 2 (684 401) 42 (612 356) 4dagger

1AY7 14 (978 527) 3 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger

1BTH 1 (1210 365) 1 2 (1011 328) 72 (1147 363) 2 1 (798 197) 403 (1480 355) 5dagger

1CGI 2 (382 231) 1 1 (282 225) 2 (382 231) 10dagger 1 (542 272) 279 (750 297) 9

1DFJ 1 (684 276) 4 1 (555 203) 2 (478 233) 6dagger 1 (310 153) 5 (428 213) 6dagger

1E6E None 0 474 (601 332) 134 (1020 425) 0 2 (838 344) 327 (2064 746) 2dagger

1FIN None 0 None None 0 None None 0

1GGI 3 (606 324) 6dagger 25 (683 337) 3 (606 324) 0 1 (1239 377) 281 (1123 329) 2

1GOT None 0 None None 0 None None 0

1IBR 32 (699 278) 0 2 (501 250) 208 (638 285) 1 2 (667 261) 32 (699 278) 3dagger

1OAZ 58 (1847 384) 0 9 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger 16 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger

1PXV 51 (854 403) 0 17 (694 349) 54 (578 339) 1 1 (886 451) 63 (986 457) 2dagger

1T6G 4 (810 175) 1 1 (683 133) 129 (1478 308) 10 1 (961 180) 70 (1351 233) 11dagger

1TGS 15 (269 154) 1 1 (194 143) 15 (269 154) 10 1 (194 143) 15 (269 154) 11dagger

1WQ1 6 (224 142) 1dagger 20 (564 235) 82 (540 217) 1dagger 29 (892 444) 445 (718 295) 0

1ZHI 134 (1344 281) 0 10 (752 273) 311 (843 303) 2 4 (718 348) 311 (843 303) 3dagger

2BUO 1 (938 539) 9dagger 3 (505 391) 32 (487 398) 3 12 (63 461) 203 (83 471)) 2

2KAI 17 (1246 323) 1 1 (194 084) 257 (111 077) 3dagger 1 (218 094) 257 (111 077) 2

3HHR 214 (1161 327) 0 497 (919 551) 420 (917 459) 0 214 (1359 395) 261 (1538 377) 0

wins 6 4 8 7 14 11

Table IV

bull Table IVの見かた

ndash First acceptable

RMSD＜100Aring or IRMSD＜40Aring となった(acceptable)

decoyの中で一番良い順位のものの順位bull FireFiberDockのPatchDockはFirst acceptable decoyが

PatchDock(リファインメント前)では何位だったか

ndash Acceptables

上位20個の中に含まれていたacceptable decoyの個数

ndash 3手法の中でFirst acceptableの順位が一番良かった

ndash dagger 3手法の中でAcceptablesの個数が一番多かった

ndash wins行 と dagger の集計

74

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

bull PatchDock＜FireDock＜FiberDockと性能向上

ndash まぁ割と良くなっているbull First acceptable (wins)6 ＜ 8 ＜ 14

bull Acceptables (wins) 4 ＜ 7 ＜ 11

ndash 主鎖リファインメントがnear-native decoyのランキングを改善できるということを示しているbull 構造上の衝突をなくせるようなときに効果を発揮（低いエネルギー値と良い順位が得られるようになる）

75

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

76

実験3 1T6G

bull 1位の結果はCAPRI基準でmedium accuracy

ndash 2位はhighly accurate (IRMSD 092Aring RMSD 304Aring）(表には書いてない)

bull 結合の際に動くループを特定した

ndash 矢印部分のループが開いている

ndash 他の部位はほとんど動いていない

Figure 8 1T6G

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

77

実験3 1BTH

bull 1BTHの結果について(FiberDock)

ndash 403位 RMSD 1480Aring IRMSD 355Aring を釣り上げた

ndash RMSD 798Aring IRMSD 197Aringに改善しエネルギー値1位

ndash FireDockでは悪化していた（RMSD 1890Aring IRMSD 464Aring）

bull FiberDockはRの主鎖構造をほとんど変えなかったが微妙には動いていた（RMSD 015Aring）

ndash この微動が衝突を解決している

ndash 相互作用部位にdecoyが集中するのを可能にしてるのかも

78

Figure 9 1BTH

Refinement by FireDock Refinement by FiberDock

緑色bound(R)

灰色bound(L)

青色PatchDock

橙色FireDock

赤色FiberDock

実験3 1BTH

Discussion and Conclusions

79

bull ドッキング予測は2つのステージに分かれる

ndash剛体ドッキングステージ

bull near-nativeを出せても衝突があったりする

bull decoyのランキングで上位にこない

ndash フレキシブルリファインメントステージ

bull 衝突を解決してリランキング

bull とても重要なステージ

80

タンパク質ドッキング

bull FiberDockを提案したndash フレキシブルリファインメントのための手法

ndash 側鎖と主鎖の両方を対象

ndash vdW力に基づいた基準振動解析によるモデリング

ndash RMSDとエネルギー値（ランキング）両方を改善

ndash エネルギーファネルの形状も改善

bull 主鎖のフレキシビリティの重要性ndash 立体構造がなくモデリングされた場合においても重要

ndash 主鎖リファインメントでモデルの丌正確性に対処できるかもしれない

ndash 抗原抗体複合体予測にもいけるかもbull 今回は1例のみ(1GGI)

bull CDR Loopがあると難しいがうまくいった

bull 抗原抗体複合体におけるFiberDockの性能評価を計画中81

まとめ

bull 基準振動モード選択基準の改良

ndash vdWだけでなく他にも取り入れるbull attrVdW

bull クーロン力

bull 水素結合

bull 主鎖のリファインメントをRとLで同時に行うようにする

ndash RとLのモードの中から関連しているモードを選択して使う

82

Future work

bull リファインメント前の初期構造生成がうまくいかない場合の対応

ndash 剛体ドッキング前にフレキシビリティの評価をしたい

ndash Hinge bending motion（蝶番型モーション）

bull Hinge bending motionはnear-native decoyを生成するのを妨げる大きな動きの1つ

bull Hinge plot法によって最小周波数モード2つで解析できる

bull FrexDockという手法とFiberDockを組み合わせてもいけるかも

83

Future work

[52] Emekli U Schneidman-Duhovny D Wolfson HJ Nussinov R Haliloglu T HingeProt

automated prediction of hinges in protein structures Proteins 2008 70 1219ndash1227

[53] Schneidman-Duhovny D Nussinov R Wolfson HJ Automatic prediction of protein

interactions with large scale motion Proteins2007 69 764ndash773

bull 主鎖のフレキシビリティが予測できる場合

ndash アンサンブル(cross)ドッキングとリファインメントの組み合わせbull Conformational selectionとinfuced-fitの両方をモデル化

ndash near-native decoyの評価がより難しくなるbull より正確なエネルギー関数が必要

bull 最小エネルギーの周辺でのエネルギーファネルを探索するべき

84

Future work

[14] Chaudhury S Gray JJ Conformer selection and induced fit in flexible backbone

proteinndashprotein docking using computational and NMR ensembles J Mol

Biol 2008 381 1068ndash1087

Generating many decoys

Selecting near-native decoys by cluster analysis (IFP)

Refinement

near-native

decoy

内古閑伸之広川貴次秋山泰相互作用プロファイルによるタンパク質複合体予測のポストドッキング解析第38回構造活性相関シンポジウム 2010

54

実験1 1GGI

bull 1GGIのNormal Mode

bull 低周波と高周波が混在

ndash 番目の基準振動(小さいほど低周波振動)

ndash 16番目の基準振動の振幅が最も大きい(ｰ792)

55

実験1 1GGI

Flexible loop領域 220-305番残基Lowest freq

Higher freq

Figure 3

bull 低周波数モードが全体の振動を高周波数モードはループ構造などの局所的な振動を表している

ndash 29番残基の周辺のピークはunboundの欠損領域のせい

56

実験1 1GGI

bull CAPRI 3rd Assessment Meeting

ndash ドッキングの課題はdecoyのランク付けとfalse-positiveをふるい落とすこと

ndash最終的なランキングはエネルギー値による

ndashせっかく低いRMSD値を持っていてもエネルギー値が高かったら抽出できない

rarrリファインメントによってエネルギー値が改善されることは素晴らしい

57

実験1 1GGI

[49] Janin JWodak S The third CAPRI assessment meeting Toronto Canada

April 20ndash21 2007 Structure 2007 15 755ndash759

bull nativeの結合サイトにLを置いてリファインメント

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndash 500構造をつくってリファインメント

ndash good solution

エネルギー値が負でIRMSDが4Aring以下

58

実験2

(Local Docking)

59

実験2 FireDockとの比較

17例で精度向上（ ）8例は40以上の向上1FIN（一番左）は1個も見つからず（recIRMSD=608Aring）

Figure 4

bull リファインメントが正しかった例

ndash 重要な主鎖矢印

ndash 衝突がうまく回避できている

60

実験2 FireDockとの比較

18 2BUO

11 1IBR

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5

61

実験2 1IBR

bull 1IBRでの基準振動

62Figure 6

実験2 1IBR

bull 低周波数モードは全体高周波数モードはループ構造の振動を表している(D)

bull 4つの大きな距離のピーク(ABCD)について

ndash最大のピークC(残基番号288~316)は相互作用面と反対側なので重要ではない

ndash最も重要なピークはDでありFiberDockの主鎖リファインメント( )によって実現した

63

実験2 1IBR

bull R(unbound)とL(bound)は衝突

ndash bound構造は開いている

bull FiberDockでうまく開いた

bull ついでにLのヘリックスも移動した

rarr主鎖のリファインメントがないと低エネルギー構造にならない

64

実験2 2BUO(Lはbound)

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5(a) 2BUO

bull Local Docking

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndashエネルギーtop10構造の中の最も良いIRMSDを比較

bull ΔIRMSD gt 02Aring 良くなった

bull -02Aring lt ΔIRMSD lt 02Aring 変わらず

bull ΔIRMSD lt -02Aring 悪くなった

65

実験2 RosettaDockとの比較

ΔIRMSD = IRMSDFiberDock - IRMSDRosettaDock

66

Complex IDBest IRMSD in top 10

FiberDock RosettaDock30 ΔIRMSD

1 1A0O 180 311 -131

2 1ACB 221 249 -028

3 1AY7dagger 089 072 017

4 1BTH 124 124 000

5 1CGI 200 204 -004

6 1DFJdagger 111 580 -469

7 1E6E 063 171 -108

8 1FINdagger 590 593 -003

9 1GGIdagger 170 258 -188

10 1GOTdagger 259 389 -130

11 1IBRdagger 198 901 -703

12 1OAZ 262 155 107

13 1PXV 323 334 -011

14 1T6Gdagger 077 234 -157

15 1TGS 138 131 007

16 1WQ1 141 506 -365

17 1ZHI 112 090 022

18 2BUOdagger 362 424 -062

19 2KAI 075 067 008

20 3HHRdagger 189 430 -241

Table III Local Docking Results of FiberDock and RosettaDock

daggerReceptorの結合部位が閉じているもの(Opening) ΔIRMSDlt-02Aring

実験2 RosettaDockとの比較

bull 11例でIRMSDが向上(ΔIRMSDlt-02Aring)

ndash Motion type Openingが多数

ndash 2例は悪化7例は変わらず(ΔIRMSDplusmn02Aring以内)

ndash FiberDockはOpening motionのモデル化がウマい

bull 最近のRosettaDockについて

ndash Wangら[22]が主鎖のフレキシビリティを導入bull MCのステップの最中に主鎖振動のランダマイズ

bull 主鎖柔軟性を完全に表現することを可能にした

ndash FiberDockの人たちの主張bull WangらのRosettaDockは自由度が高いために計算が大変

ndash fold-tree[22]によってあらかじめフレキシブルな領域を定義して実時間内におさえる

bull FiberDockは事前知識いらずでしかも速いndash 当時の最新ver(RosettaDock30)に含まれていないため性能比較していない

67

実験2 RosettaDockとの比較

bull ファネル状エネルギー地形(energy funnels)

ndash near-native構造の評価に有用

bull 500構造のRMSD-Energy plots(Figure 7)

ndash R(unbound)ampL(bound)

ndash 横軸(IRMSD)

ndash 縦軸(Energy score)

bull RosettaとFireFiberのスケールは違う

68

実験2 エネルギー地形

Position

En

erg

y

[51] Schueler-Furman O Wang C Bradley P Misura K

Baker D Progress in modeling of protein structures

and interactions Science 2005 310 638ndash642

69

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1C

GI

1IB

R

70

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1T

6G

2B

UO

bull FireDock vs FiberDock

ndash FiberDockの方がファネルの形が良い

ndash 主鎖リファインメントの効果

bull RosettaDock vs FireDock

ndash FireDockの方が見た目的に良い形bull 似たような方法なのになぜ（両方とも側鎖のリファインメント）

ndash ファネルの形の違いに対する2つの解釈bull RosettaDockが衝突に敏感過ぎるかも

bull 側鎖最適化手法の違いndash FireDock 整数計画法によるロータマー選択

ndash RosettaDock ヒューリスティックMCによる側鎖のrepacking

bull ファネル形状の違いを本当に理解するためにはもっと研究が必要（本研究の範囲外とする）

71

実験2 エネルギー地形

bull (rigid)ドッキング結果のリファインメントとリランキング

ndash各例に対し相互作用残基(lt6Aring)を不える

ndashその結合部位の情報をもとにPatchDockを実行

bull decoyを500個使うが完全なブラインドでのドッキングではnear-native構造が得られない可能性がある

bull リファインメントとリランキング性能評価のために（near-native decoyを作るために）結合部位情報を用いた

bull PatchDockは形状相補性スコアに基づく

ndash PatchDock FireDock FiberDockを比較

bull PatchDockでnear-native decoyを500個生成

bull FireDockとFiberDockでリファインメントリランキング

bull R(unbound) L(bound)を使用 72

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

73

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

ID

PatchDock FireDock FiberDock

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First Acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

1A0O 1 (766 379) 3dagger 7 (634 230) 29 (920 315) 3dagger 16 (525 333) 108 (519 326) 1

1ACB 3 (617 312) 2 3 (824 431) 259 (867 437) 1 2 (684 401) 42 (612 356) 4dagger

1AY7 14 (978 527) 3 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger

1BTH 1 (1210 365) 1 2 (1011 328) 72 (1147 363) 2 1 (798 197) 403 (1480 355) 5dagger

1CGI 2 (382 231) 1 1 (282 225) 2 (382 231) 10dagger 1 (542 272) 279 (750 297) 9

1DFJ 1 (684 276) 4 1 (555 203) 2 (478 233) 6dagger 1 (310 153) 5 (428 213) 6dagger

1E6E None 0 474 (601 332) 134 (1020 425) 0 2 (838 344) 327 (2064 746) 2dagger

1FIN None 0 None None 0 None None 0

1GGI 3 (606 324) 6dagger 25 (683 337) 3 (606 324) 0 1 (1239 377) 281 (1123 329) 2

1GOT None 0 None None 0 None None 0

1IBR 32 (699 278) 0 2 (501 250) 208 (638 285) 1 2 (667 261) 32 (699 278) 3dagger

1OAZ 58 (1847 384) 0 9 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger 16 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger

1PXV 51 (854 403) 0 17 (694 349) 54 (578 339) 1 1 (886 451) 63 (986 457) 2dagger

1T6G 4 (810 175) 1 1 (683 133) 129 (1478 308) 10 1 (961 180) 70 (1351 233) 11dagger

1TGS 15 (269 154) 1 1 (194 143) 15 (269 154) 10 1 (194 143) 15 (269 154) 11dagger

1WQ1 6 (224 142) 1dagger 20 (564 235) 82 (540 217) 1dagger 29 (892 444) 445 (718 295) 0

1ZHI 134 (1344 281) 0 10 (752 273) 311 (843 303) 2 4 (718 348) 311 (843 303) 3dagger

2BUO 1 (938 539) 9dagger 3 (505 391) 32 (487 398) 3 12 (63 461) 203 (83 471)) 2

2KAI 17 (1246 323) 1 1 (194 084) 257 (111 077) 3dagger 1 (218 094) 257 (111 077) 2

3HHR 214 (1161 327) 0 497 (919 551) 420 (917 459) 0 214 (1359 395) 261 (1538 377) 0

wins 6 4 8 7 14 11

Table IV

bull Table IVの見かた

ndash First acceptable

RMSD＜100Aring or IRMSD＜40Aring となった(acceptable)

decoyの中で一番良い順位のものの順位bull FireFiberDockのPatchDockはFirst acceptable decoyが

PatchDock(リファインメント前)では何位だったか

ndash Acceptables

上位20個の中に含まれていたacceptable decoyの個数

ndash 3手法の中でFirst acceptableの順位が一番良かった

ndash dagger 3手法の中でAcceptablesの個数が一番多かった

ndash wins行 と dagger の集計

74

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

bull PatchDock＜FireDock＜FiberDockと性能向上

ndash まぁ割と良くなっているbull First acceptable (wins)6 ＜ 8 ＜ 14

bull Acceptables (wins) 4 ＜ 7 ＜ 11

ndash 主鎖リファインメントがnear-native decoyのランキングを改善できるということを示しているbull 構造上の衝突をなくせるようなときに効果を発揮（低いエネルギー値と良い順位が得られるようになる）

75

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

76

実験3 1T6G

bull 1位の結果はCAPRI基準でmedium accuracy

ndash 2位はhighly accurate (IRMSD 092Aring RMSD 304Aring）(表には書いてない)

bull 結合の際に動くループを特定した

ndash 矢印部分のループが開いている

ndash 他の部位はほとんど動いていない

Figure 8 1T6G

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

77

実験3 1BTH

bull 1BTHの結果について(FiberDock)

ndash 403位 RMSD 1480Aring IRMSD 355Aring を釣り上げた

ndash RMSD 798Aring IRMSD 197Aringに改善しエネルギー値1位

ndash FireDockでは悪化していた（RMSD 1890Aring IRMSD 464Aring）

bull FiberDockはRの主鎖構造をほとんど変えなかったが微妙には動いていた（RMSD 015Aring）

ndash この微動が衝突を解決している

ndash 相互作用部位にdecoyが集中するのを可能にしてるのかも

78

Figure 9 1BTH

Refinement by FireDock Refinement by FiberDock

緑色bound(R)

灰色bound(L)

青色PatchDock

橙色FireDock

赤色FiberDock

実験3 1BTH

Discussion and Conclusions

79

bull ドッキング予測は2つのステージに分かれる

ndash剛体ドッキングステージ

bull near-nativeを出せても衝突があったりする

bull decoyのランキングで上位にこない

ndash フレキシブルリファインメントステージ

bull 衝突を解決してリランキング

bull とても重要なステージ

80

タンパク質ドッキング

bull FiberDockを提案したndash フレキシブルリファインメントのための手法

ndash 側鎖と主鎖の両方を対象

ndash vdW力に基づいた基準振動解析によるモデリング

ndash RMSDとエネルギー値（ランキング）両方を改善

ndash エネルギーファネルの形状も改善

bull 主鎖のフレキシビリティの重要性ndash 立体構造がなくモデリングされた場合においても重要

ndash 主鎖リファインメントでモデルの丌正確性に対処できるかもしれない

ndash 抗原抗体複合体予測にもいけるかもbull 今回は1例のみ(1GGI)

bull CDR Loopがあると難しいがうまくいった

bull 抗原抗体複合体におけるFiberDockの性能評価を計画中81

まとめ

bull 基準振動モード選択基準の改良

ndash vdWだけでなく他にも取り入れるbull attrVdW

bull クーロン力

bull 水素結合

bull 主鎖のリファインメントをRとLで同時に行うようにする

ndash RとLのモードの中から関連しているモードを選択して使う

82

Future work

bull リファインメント前の初期構造生成がうまくいかない場合の対応

ndash 剛体ドッキング前にフレキシビリティの評価をしたい

ndash Hinge bending motion（蝶番型モーション）

bull Hinge bending motionはnear-native decoyを生成するのを妨げる大きな動きの1つ

bull Hinge plot法によって最小周波数モード2つで解析できる

bull FrexDockという手法とFiberDockを組み合わせてもいけるかも

83

Future work

[52] Emekli U Schneidman-Duhovny D Wolfson HJ Nussinov R Haliloglu T HingeProt

automated prediction of hinges in protein structures Proteins 2008 70 1219ndash1227

[53] Schneidman-Duhovny D Nussinov R Wolfson HJ Automatic prediction of protein

interactions with large scale motion Proteins2007 69 764ndash773

bull 主鎖のフレキシビリティが予測できる場合

ndash アンサンブル(cross)ドッキングとリファインメントの組み合わせbull Conformational selectionとinfuced-fitの両方をモデル化

ndash near-native decoyの評価がより難しくなるbull より正確なエネルギー関数が必要

bull 最小エネルギーの周辺でのエネルギーファネルを探索するべき

84

Future work

[14] Chaudhury S Gray JJ Conformer selection and induced fit in flexible backbone

proteinndashprotein docking using computational and NMR ensembles J Mol

Biol 2008 381 1068ndash1087

Generating many decoys

Selecting near-native decoys by cluster analysis (IFP)

Refinement

near-native

decoy

内古閑伸之広川貴次秋山泰相互作用プロファイルによるタンパク質複合体予測のポストドッキング解析第38回構造活性相関シンポジウム 2010

55

実験1 1GGI

Flexible loop領域 220-305番残基Lowest freq

Higher freq

Figure 3

bull 低周波数モードが全体の振動を高周波数モードはループ構造などの局所的な振動を表している

ndash 29番残基の周辺のピークはunboundの欠損領域のせい

56

実験1 1GGI

bull CAPRI 3rd Assessment Meeting

ndash ドッキングの課題はdecoyのランク付けとfalse-positiveをふるい落とすこと

ndash最終的なランキングはエネルギー値による

ndashせっかく低いRMSD値を持っていてもエネルギー値が高かったら抽出できない

rarrリファインメントによってエネルギー値が改善されることは素晴らしい

57

実験1 1GGI

[49] Janin JWodak S The third CAPRI assessment meeting Toronto Canada

April 20ndash21 2007 Structure 2007 15 755ndash759

bull nativeの結合サイトにLを置いてリファインメント

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndash 500構造をつくってリファインメント

ndash good solution

エネルギー値が負でIRMSDが4Aring以下

58

実験2

(Local Docking)

59

実験2 FireDockとの比較

17例で精度向上（ ）8例は40以上の向上1FIN（一番左）は1個も見つからず（recIRMSD=608Aring）

Figure 4

bull リファインメントが正しかった例

ndash 重要な主鎖矢印

ndash 衝突がうまく回避できている

60

実験2 FireDockとの比較

18 2BUO

11 1IBR

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5

61

実験2 1IBR

bull 1IBRでの基準振動

62Figure 6

実験2 1IBR

bull 低周波数モードは全体高周波数モードはループ構造の振動を表している(D)

bull 4つの大きな距離のピーク(ABCD)について

ndash最大のピークC(残基番号288~316)は相互作用面と反対側なので重要ではない

ndash最も重要なピークはDでありFiberDockの主鎖リファインメント( )によって実現した

63

実験2 1IBR

bull R(unbound)とL(bound)は衝突

ndash bound構造は開いている

bull FiberDockでうまく開いた

bull ついでにLのヘリックスも移動した

rarr主鎖のリファインメントがないと低エネルギー構造にならない

64

実験2 2BUO(Lはbound)

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5(a) 2BUO

bull Local Docking

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndashエネルギーtop10構造の中の最も良いIRMSDを比較

bull ΔIRMSD gt 02Aring 良くなった

bull -02Aring lt ΔIRMSD lt 02Aring 変わらず

bull ΔIRMSD lt -02Aring 悪くなった

65

実験2 RosettaDockとの比較

ΔIRMSD = IRMSDFiberDock - IRMSDRosettaDock

66

Complex IDBest IRMSD in top 10

FiberDock RosettaDock30 ΔIRMSD

1 1A0O 180 311 -131

2 1ACB 221 249 -028

3 1AY7dagger 089 072 017

4 1BTH 124 124 000

5 1CGI 200 204 -004

6 1DFJdagger 111 580 -469

7 1E6E 063 171 -108

8 1FINdagger 590 593 -003

9 1GGIdagger 170 258 -188

10 1GOTdagger 259 389 -130

11 1IBRdagger 198 901 -703

12 1OAZ 262 155 107

13 1PXV 323 334 -011

14 1T6Gdagger 077 234 -157

15 1TGS 138 131 007

16 1WQ1 141 506 -365

17 1ZHI 112 090 022

18 2BUOdagger 362 424 -062

19 2KAI 075 067 008

20 3HHRdagger 189 430 -241

Table III Local Docking Results of FiberDock and RosettaDock

daggerReceptorの結合部位が閉じているもの(Opening) ΔIRMSDlt-02Aring

実験2 RosettaDockとの比較

bull 11例でIRMSDが向上(ΔIRMSDlt-02Aring)

ndash Motion type Openingが多数

ndash 2例は悪化7例は変わらず(ΔIRMSDplusmn02Aring以内)

ndash FiberDockはOpening motionのモデル化がウマい

bull 最近のRosettaDockについて

ndash Wangら[22]が主鎖のフレキシビリティを導入bull MCのステップの最中に主鎖振動のランダマイズ

bull 主鎖柔軟性を完全に表現することを可能にした

ndash FiberDockの人たちの主張bull WangらのRosettaDockは自由度が高いために計算が大変

ndash fold-tree[22]によってあらかじめフレキシブルな領域を定義して実時間内におさえる

bull FiberDockは事前知識いらずでしかも速いndash 当時の最新ver(RosettaDock30)に含まれていないため性能比較していない

67

実験2 RosettaDockとの比較

bull ファネル状エネルギー地形(energy funnels)

ndash near-native構造の評価に有用

bull 500構造のRMSD-Energy plots(Figure 7)

ndash R(unbound)ampL(bound)

ndash 横軸(IRMSD)

ndash 縦軸(Energy score)

bull RosettaとFireFiberのスケールは違う

68

実験2 エネルギー地形

Position

En

erg

y

[51] Schueler-Furman O Wang C Bradley P Misura K

Baker D Progress in modeling of protein structures

and interactions Science 2005 310 638ndash642

69

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1C

GI

1IB

R

70

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1T

6G

2B

UO

bull FireDock vs FiberDock

ndash FiberDockの方がファネルの形が良い

ndash 主鎖リファインメントの効果

bull RosettaDock vs FireDock

ndash FireDockの方が見た目的に良い形bull 似たような方法なのになぜ（両方とも側鎖のリファインメント）

ndash ファネルの形の違いに対する2つの解釈bull RosettaDockが衝突に敏感過ぎるかも

bull 側鎖最適化手法の違いndash FireDock 整数計画法によるロータマー選択

ndash RosettaDock ヒューリスティックMCによる側鎖のrepacking

bull ファネル形状の違いを本当に理解するためにはもっと研究が必要（本研究の範囲外とする）

71

実験2 エネルギー地形

bull (rigid)ドッキング結果のリファインメントとリランキング

ndash各例に対し相互作用残基(lt6Aring)を不える

ndashその結合部位の情報をもとにPatchDockを実行

bull decoyを500個使うが完全なブラインドでのドッキングではnear-native構造が得られない可能性がある

bull リファインメントとリランキング性能評価のために（near-native decoyを作るために）結合部位情報を用いた

bull PatchDockは形状相補性スコアに基づく

ndash PatchDock FireDock FiberDockを比較

bull PatchDockでnear-native decoyを500個生成

bull FireDockとFiberDockでリファインメントリランキング

bull R(unbound) L(bound)を使用 72

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

73

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

ID

PatchDock FireDock FiberDock

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First Acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

1A0O 1 (766 379) 3dagger 7 (634 230) 29 (920 315) 3dagger 16 (525 333) 108 (519 326) 1

1ACB 3 (617 312) 2 3 (824 431) 259 (867 437) 1 2 (684 401) 42 (612 356) 4dagger

1AY7 14 (978 527) 3 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger

1BTH 1 (1210 365) 1 2 (1011 328) 72 (1147 363) 2 1 (798 197) 403 (1480 355) 5dagger

1CGI 2 (382 231) 1 1 (282 225) 2 (382 231) 10dagger 1 (542 272) 279 (750 297) 9

1DFJ 1 (684 276) 4 1 (555 203) 2 (478 233) 6dagger 1 (310 153) 5 (428 213) 6dagger

1E6E None 0 474 (601 332) 134 (1020 425) 0 2 (838 344) 327 (2064 746) 2dagger

1FIN None 0 None None 0 None None 0

1GGI 3 (606 324) 6dagger 25 (683 337) 3 (606 324) 0 1 (1239 377) 281 (1123 329) 2

1GOT None 0 None None 0 None None 0

1IBR 32 (699 278) 0 2 (501 250) 208 (638 285) 1 2 (667 261) 32 (699 278) 3dagger

1OAZ 58 (1847 384) 0 9 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger 16 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger

1PXV 51 (854 403) 0 17 (694 349) 54 (578 339) 1 1 (886 451) 63 (986 457) 2dagger

1T6G 4 (810 175) 1 1 (683 133) 129 (1478 308) 10 1 (961 180) 70 (1351 233) 11dagger

1TGS 15 (269 154) 1 1 (194 143) 15 (269 154) 10 1 (194 143) 15 (269 154) 11dagger

1WQ1 6 (224 142) 1dagger 20 (564 235) 82 (540 217) 1dagger 29 (892 444) 445 (718 295) 0

1ZHI 134 (1344 281) 0 10 (752 273) 311 (843 303) 2 4 (718 348) 311 (843 303) 3dagger

2BUO 1 (938 539) 9dagger 3 (505 391) 32 (487 398) 3 12 (63 461) 203 (83 471)) 2

2KAI 17 (1246 323) 1 1 (194 084) 257 (111 077) 3dagger 1 (218 094) 257 (111 077) 2

3HHR 214 (1161 327) 0 497 (919 551) 420 (917 459) 0 214 (1359 395) 261 (1538 377) 0

wins 6 4 8 7 14 11

Table IV

bull Table IVの見かた

ndash First acceptable

RMSD＜100Aring or IRMSD＜40Aring となった(acceptable)

decoyの中で一番良い順位のものの順位bull FireFiberDockのPatchDockはFirst acceptable decoyが

PatchDock(リファインメント前)では何位だったか

ndash Acceptables

上位20個の中に含まれていたacceptable decoyの個数

ndash 3手法の中でFirst acceptableの順位が一番良かった

ndash dagger 3手法の中でAcceptablesの個数が一番多かった

ndash wins行 と dagger の集計

74

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

bull PatchDock＜FireDock＜FiberDockと性能向上

ndash まぁ割と良くなっているbull First acceptable (wins)6 ＜ 8 ＜ 14

bull Acceptables (wins) 4 ＜ 7 ＜ 11

ndash 主鎖リファインメントがnear-native decoyのランキングを改善できるということを示しているbull 構造上の衝突をなくせるようなときに効果を発揮（低いエネルギー値と良い順位が得られるようになる）

75

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

76

実験3 1T6G

bull 1位の結果はCAPRI基準でmedium accuracy

ndash 2位はhighly accurate (IRMSD 092Aring RMSD 304Aring）(表には書いてない)

bull 結合の際に動くループを特定した

ndash 矢印部分のループが開いている

ndash 他の部位はほとんど動いていない

Figure 8 1T6G

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

77

実験3 1BTH

bull 1BTHの結果について(FiberDock)

ndash 403位 RMSD 1480Aring IRMSD 355Aring を釣り上げた

ndash RMSD 798Aring IRMSD 197Aringに改善しエネルギー値1位

ndash FireDockでは悪化していた（RMSD 1890Aring IRMSD 464Aring）

bull FiberDockはRの主鎖構造をほとんど変えなかったが微妙には動いていた（RMSD 015Aring）

ndash この微動が衝突を解決している

ndash 相互作用部位にdecoyが集中するのを可能にしてるのかも

78

Figure 9 1BTH

Refinement by FireDock Refinement by FiberDock

緑色bound(R)

灰色bound(L)

青色PatchDock

橙色FireDock

赤色FiberDock

実験3 1BTH

Discussion and Conclusions

79

bull ドッキング予測は2つのステージに分かれる

ndash剛体ドッキングステージ

bull near-nativeを出せても衝突があったりする

bull decoyのランキングで上位にこない

ndash フレキシブルリファインメントステージ

bull 衝突を解決してリランキング

bull とても重要なステージ

80

タンパク質ドッキング

bull FiberDockを提案したndash フレキシブルリファインメントのための手法

ndash 側鎖と主鎖の両方を対象

ndash vdW力に基づいた基準振動解析によるモデリング

ndash RMSDとエネルギー値（ランキング）両方を改善

ndash エネルギーファネルの形状も改善

bull 主鎖のフレキシビリティの重要性ndash 立体構造がなくモデリングされた場合においても重要

ndash 主鎖リファインメントでモデルの丌正確性に対処できるかもしれない

ndash 抗原抗体複合体予測にもいけるかもbull 今回は1例のみ(1GGI)

bull CDR Loopがあると難しいがうまくいった

bull 抗原抗体複合体におけるFiberDockの性能評価を計画中81

まとめ

bull 基準振動モード選択基準の改良

ndash vdWだけでなく他にも取り入れるbull attrVdW

bull クーロン力

bull 水素結合

bull 主鎖のリファインメントをRとLで同時に行うようにする

ndash RとLのモードの中から関連しているモードを選択して使う

82

Future work

bull リファインメント前の初期構造生成がうまくいかない場合の対応

ndash 剛体ドッキング前にフレキシビリティの評価をしたい

ndash Hinge bending motion（蝶番型モーション）

bull Hinge bending motionはnear-native decoyを生成するのを妨げる大きな動きの1つ

bull Hinge plot法によって最小周波数モード2つで解析できる

bull FrexDockという手法とFiberDockを組み合わせてもいけるかも

83

Future work

[52] Emekli U Schneidman-Duhovny D Wolfson HJ Nussinov R Haliloglu T HingeProt

automated prediction of hinges in protein structures Proteins 2008 70 1219ndash1227

[53] Schneidman-Duhovny D Nussinov R Wolfson HJ Automatic prediction of protein

interactions with large scale motion Proteins2007 69 764ndash773

bull 主鎖のフレキシビリティが予測できる場合

ndash アンサンブル(cross)ドッキングとリファインメントの組み合わせbull Conformational selectionとinfuced-fitの両方をモデル化

ndash near-native decoyの評価がより難しくなるbull より正確なエネルギー関数が必要

bull 最小エネルギーの周辺でのエネルギーファネルを探索するべき

84

Future work

[14] Chaudhury S Gray JJ Conformer selection and induced fit in flexible backbone

proteinndashprotein docking using computational and NMR ensembles J Mol

Biol 2008 381 1068ndash1087

Generating many decoys

Selecting near-native decoys by cluster analysis (IFP)

Refinement

near-native

decoy

内古閑伸之広川貴次秋山泰相互作用プロファイルによるタンパク質複合体予測のポストドッキング解析第38回構造活性相関シンポジウム 2010

bull 低周波数モードが全体の振動を高周波数モードはループ構造などの局所的な振動を表している

ndash 29番残基の周辺のピークはunboundの欠損領域のせい

56

実験1 1GGI

bull CAPRI 3rd Assessment Meeting

ndash ドッキングの課題はdecoyのランク付けとfalse-positiveをふるい落とすこと

ndash最終的なランキングはエネルギー値による

ndashせっかく低いRMSD値を持っていてもエネルギー値が高かったら抽出できない

rarrリファインメントによってエネルギー値が改善されることは素晴らしい

57

実験1 1GGI

[49] Janin JWodak S The third CAPRI assessment meeting Toronto Canada

April 20ndash21 2007 Structure 2007 15 755ndash759

bull nativeの結合サイトにLを置いてリファインメント

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndash 500構造をつくってリファインメント

ndash good solution

エネルギー値が負でIRMSDが4Aring以下

58

実験2

(Local Docking)

59

実験2 FireDockとの比較

17例で精度向上（ ）8例は40以上の向上1FIN（一番左）は1個も見つからず（recIRMSD=608Aring）

Figure 4

bull リファインメントが正しかった例

ndash 重要な主鎖矢印

ndash 衝突がうまく回避できている

60

実験2 FireDockとの比較

18 2BUO

11 1IBR

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5

61

実験2 1IBR

bull 1IBRでの基準振動

62Figure 6

実験2 1IBR

bull 低周波数モードは全体高周波数モードはループ構造の振動を表している(D)

bull 4つの大きな距離のピーク(ABCD)について

ndash最大のピークC(残基番号288~316)は相互作用面と反対側なので重要ではない

ndash最も重要なピークはDでありFiberDockの主鎖リファインメント( )によって実現した

63

実験2 1IBR

bull R(unbound)とL(bound)は衝突

ndash bound構造は開いている

bull FiberDockでうまく開いた

bull ついでにLのヘリックスも移動した

rarr主鎖のリファインメントがないと低エネルギー構造にならない

64

実験2 2BUO(Lはbound)

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5(a) 2BUO

bull Local Docking

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndashエネルギーtop10構造の中の最も良いIRMSDを比較

bull ΔIRMSD gt 02Aring 良くなった

bull -02Aring lt ΔIRMSD lt 02Aring 変わらず

bull ΔIRMSD lt -02Aring 悪くなった

65

実験2 RosettaDockとの比較

ΔIRMSD = IRMSDFiberDock - IRMSDRosettaDock

66

Complex IDBest IRMSD in top 10

FiberDock RosettaDock30 ΔIRMSD

1 1A0O 180 311 -131

2 1ACB 221 249 -028

3 1AY7dagger 089 072 017

4 1BTH 124 124 000

5 1CGI 200 204 -004

6 1DFJdagger 111 580 -469

7 1E6E 063 171 -108

8 1FINdagger 590 593 -003

9 1GGIdagger 170 258 -188

10 1GOTdagger 259 389 -130

11 1IBRdagger 198 901 -703

12 1OAZ 262 155 107

13 1PXV 323 334 -011

14 1T6Gdagger 077 234 -157

15 1TGS 138 131 007

16 1WQ1 141 506 -365

17 1ZHI 112 090 022

18 2BUOdagger 362 424 -062

19 2KAI 075 067 008

20 3HHRdagger 189 430 -241

Table III Local Docking Results of FiberDock and RosettaDock

daggerReceptorの結合部位が閉じているもの(Opening) ΔIRMSDlt-02Aring

実験2 RosettaDockとの比較

bull 11例でIRMSDが向上(ΔIRMSDlt-02Aring)

ndash Motion type Openingが多数

ndash 2例は悪化7例は変わらず(ΔIRMSDplusmn02Aring以内)

ndash FiberDockはOpening motionのモデル化がウマい

bull 最近のRosettaDockについて

ndash Wangら[22]が主鎖のフレキシビリティを導入bull MCのステップの最中に主鎖振動のランダマイズ

bull 主鎖柔軟性を完全に表現することを可能にした

ndash FiberDockの人たちの主張bull WangらのRosettaDockは自由度が高いために計算が大変

ndash fold-tree[22]によってあらかじめフレキシブルな領域を定義して実時間内におさえる

bull FiberDockは事前知識いらずでしかも速いndash 当時の最新ver(RosettaDock30)に含まれていないため性能比較していない

67

実験2 RosettaDockとの比較

bull ファネル状エネルギー地形(energy funnels)

ndash near-native構造の評価に有用

bull 500構造のRMSD-Energy plots(Figure 7)

ndash R(unbound)ampL(bound)

ndash 横軸(IRMSD)

ndash 縦軸(Energy score)

bull RosettaとFireFiberのスケールは違う

68

実験2 エネルギー地形

Position

En

erg

y

[51] Schueler-Furman O Wang C Bradley P Misura K

Baker D Progress in modeling of protein structures

and interactions Science 2005 310 638ndash642

69

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1C

GI

1IB

R

70

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1T

6G

2B

UO

bull FireDock vs FiberDock

ndash FiberDockの方がファネルの形が良い

ndash 主鎖リファインメントの効果

bull RosettaDock vs FireDock

ndash FireDockの方が見た目的に良い形bull 似たような方法なのになぜ（両方とも側鎖のリファインメント）

ndash ファネルの形の違いに対する2つの解釈bull RosettaDockが衝突に敏感過ぎるかも

bull 側鎖最適化手法の違いndash FireDock 整数計画法によるロータマー選択

ndash RosettaDock ヒューリスティックMCによる側鎖のrepacking

bull ファネル形状の違いを本当に理解するためにはもっと研究が必要（本研究の範囲外とする）

71

実験2 エネルギー地形

bull (rigid)ドッキング結果のリファインメントとリランキング

ndash各例に対し相互作用残基(lt6Aring)を不える

ndashその結合部位の情報をもとにPatchDockを実行

bull decoyを500個使うが完全なブラインドでのドッキングではnear-native構造が得られない可能性がある

bull リファインメントとリランキング性能評価のために（near-native decoyを作るために）結合部位情報を用いた

bull PatchDockは形状相補性スコアに基づく

ndash PatchDock FireDock FiberDockを比較

bull PatchDockでnear-native decoyを500個生成

bull FireDockとFiberDockでリファインメントリランキング

bull R(unbound) L(bound)を使用 72

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

73

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

ID

PatchDock FireDock FiberDock

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First Acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

1A0O 1 (766 379) 3dagger 7 (634 230) 29 (920 315) 3dagger 16 (525 333) 108 (519 326) 1

1ACB 3 (617 312) 2 3 (824 431) 259 (867 437) 1 2 (684 401) 42 (612 356) 4dagger

1AY7 14 (978 527) 3 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger

1BTH 1 (1210 365) 1 2 (1011 328) 72 (1147 363) 2 1 (798 197) 403 (1480 355) 5dagger

1CGI 2 (382 231) 1 1 (282 225) 2 (382 231) 10dagger 1 (542 272) 279 (750 297) 9

1DFJ 1 (684 276) 4 1 (555 203) 2 (478 233) 6dagger 1 (310 153) 5 (428 213) 6dagger

1E6E None 0 474 (601 332) 134 (1020 425) 0 2 (838 344) 327 (2064 746) 2dagger

1FIN None 0 None None 0 None None 0

1GGI 3 (606 324) 6dagger 25 (683 337) 3 (606 324) 0 1 (1239 377) 281 (1123 329) 2

1GOT None 0 None None 0 None None 0

1IBR 32 (699 278) 0 2 (501 250) 208 (638 285) 1 2 (667 261) 32 (699 278) 3dagger

1OAZ 58 (1847 384) 0 9 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger 16 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger

1PXV 51 (854 403) 0 17 (694 349) 54 (578 339) 1 1 (886 451) 63 (986 457) 2dagger

1T6G 4 (810 175) 1 1 (683 133) 129 (1478 308) 10 1 (961 180) 70 (1351 233) 11dagger

1TGS 15 (269 154) 1 1 (194 143) 15 (269 154) 10 1 (194 143) 15 (269 154) 11dagger

1WQ1 6 (224 142) 1dagger 20 (564 235) 82 (540 217) 1dagger 29 (892 444) 445 (718 295) 0

1ZHI 134 (1344 281) 0 10 (752 273) 311 (843 303) 2 4 (718 348) 311 (843 303) 3dagger

2BUO 1 (938 539) 9dagger 3 (505 391) 32 (487 398) 3 12 (63 461) 203 (83 471)) 2

2KAI 17 (1246 323) 1 1 (194 084) 257 (111 077) 3dagger 1 (218 094) 257 (111 077) 2

3HHR 214 (1161 327) 0 497 (919 551) 420 (917 459) 0 214 (1359 395) 261 (1538 377) 0

wins 6 4 8 7 14 11

Table IV

bull Table IVの見かた

ndash First acceptable

RMSD＜100Aring or IRMSD＜40Aring となった(acceptable)

decoyの中で一番良い順位のものの順位bull FireFiberDockのPatchDockはFirst acceptable decoyが

PatchDock(リファインメント前)では何位だったか

ndash Acceptables

上位20個の中に含まれていたacceptable decoyの個数

ndash 3手法の中でFirst acceptableの順位が一番良かった

ndash dagger 3手法の中でAcceptablesの個数が一番多かった

ndash wins行 と dagger の集計

74

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

bull PatchDock＜FireDock＜FiberDockと性能向上

ndash まぁ割と良くなっているbull First acceptable (wins)6 ＜ 8 ＜ 14

bull Acceptables (wins) 4 ＜ 7 ＜ 11

ndash 主鎖リファインメントがnear-native decoyのランキングを改善できるということを示しているbull 構造上の衝突をなくせるようなときに効果を発揮（低いエネルギー値と良い順位が得られるようになる）

75

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

76

実験3 1T6G

bull 1位の結果はCAPRI基準でmedium accuracy

ndash 2位はhighly accurate (IRMSD 092Aring RMSD 304Aring）(表には書いてない)

bull 結合の際に動くループを特定した

ndash 矢印部分のループが開いている

ndash 他の部位はほとんど動いていない

Figure 8 1T6G

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

77

実験3 1BTH

bull 1BTHの結果について(FiberDock)

ndash 403位 RMSD 1480Aring IRMSD 355Aring を釣り上げた

ndash RMSD 798Aring IRMSD 197Aringに改善しエネルギー値1位

ndash FireDockでは悪化していた（RMSD 1890Aring IRMSD 464Aring）

bull FiberDockはRの主鎖構造をほとんど変えなかったが微妙には動いていた（RMSD 015Aring）

ndash この微動が衝突を解決している

ndash 相互作用部位にdecoyが集中するのを可能にしてるのかも

78

Figure 9 1BTH

Refinement by FireDock Refinement by FiberDock

緑色bound(R)

灰色bound(L)

青色PatchDock

橙色FireDock

赤色FiberDock

実験3 1BTH

Discussion and Conclusions

79

bull ドッキング予測は2つのステージに分かれる

ndash剛体ドッキングステージ

bull near-nativeを出せても衝突があったりする

bull decoyのランキングで上位にこない

ndash フレキシブルリファインメントステージ

bull 衝突を解決してリランキング

bull とても重要なステージ

80

タンパク質ドッキング

bull FiberDockを提案したndash フレキシブルリファインメントのための手法

ndash 側鎖と主鎖の両方を対象

ndash vdW力に基づいた基準振動解析によるモデリング

ndash RMSDとエネルギー値（ランキング）両方を改善

ndash エネルギーファネルの形状も改善

bull 主鎖のフレキシビリティの重要性ndash 立体構造がなくモデリングされた場合においても重要

ndash 主鎖リファインメントでモデルの丌正確性に対処できるかもしれない

ndash 抗原抗体複合体予測にもいけるかもbull 今回は1例のみ(1GGI)

bull CDR Loopがあると難しいがうまくいった

bull 抗原抗体複合体におけるFiberDockの性能評価を計画中81

まとめ

bull 基準振動モード選択基準の改良

ndash vdWだけでなく他にも取り入れるbull attrVdW

bull クーロン力

bull 水素結合

bull 主鎖のリファインメントをRとLで同時に行うようにする

ndash RとLのモードの中から関連しているモードを選択して使う

82

Future work

bull リファインメント前の初期構造生成がうまくいかない場合の対応

ndash 剛体ドッキング前にフレキシビリティの評価をしたい

ndash Hinge bending motion（蝶番型モーション）

bull Hinge bending motionはnear-native decoyを生成するのを妨げる大きな動きの1つ

bull Hinge plot法によって最小周波数モード2つで解析できる

bull FrexDockという手法とFiberDockを組み合わせてもいけるかも

83

Future work

[52] Emekli U Schneidman-Duhovny D Wolfson HJ Nussinov R Haliloglu T HingeProt

automated prediction of hinges in protein structures Proteins 2008 70 1219ndash1227

[53] Schneidman-Duhovny D Nussinov R Wolfson HJ Automatic prediction of protein

interactions with large scale motion Proteins2007 69 764ndash773

bull 主鎖のフレキシビリティが予測できる場合

ndash アンサンブル(cross)ドッキングとリファインメントの組み合わせbull Conformational selectionとinfuced-fitの両方をモデル化

ndash near-native decoyの評価がより難しくなるbull より正確なエネルギー関数が必要

bull 最小エネルギーの周辺でのエネルギーファネルを探索するべき

84

Future work

[14] Chaudhury S Gray JJ Conformer selection and induced fit in flexible backbone

proteinndashprotein docking using computational and NMR ensembles J Mol

Biol 2008 381 1068ndash1087

Generating many decoys

Selecting near-native decoys by cluster analysis (IFP)

Refinement

near-native

decoy

内古閑伸之広川貴次秋山泰相互作用プロファイルによるタンパク質複合体予測のポストドッキング解析第38回構造活性相関シンポジウム 2010

bull CAPRI 3rd Assessment Meeting

ndash ドッキングの課題はdecoyのランク付けとfalse-positiveをふるい落とすこと

ndash最終的なランキングはエネルギー値による

ndashせっかく低いRMSD値を持っていてもエネルギー値が高かったら抽出できない

rarrリファインメントによってエネルギー値が改善されることは素晴らしい

57

実験1 1GGI

[49] Janin JWodak S The third CAPRI assessment meeting Toronto Canada

April 20ndash21 2007 Structure 2007 15 755ndash759

bull nativeの結合サイトにLを置いてリファインメント

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndash 500構造をつくってリファインメント

ndash good solution

エネルギー値が負でIRMSDが4Aring以下

58

実験2

(Local Docking)

59

実験2 FireDockとの比較

17例で精度向上（ ）8例は40以上の向上1FIN（一番左）は1個も見つからず（recIRMSD=608Aring）

Figure 4

bull リファインメントが正しかった例

ndash 重要な主鎖矢印

ndash 衝突がうまく回避できている

60

実験2 FireDockとの比較

18 2BUO

11 1IBR

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5

61

実験2 1IBR

bull 1IBRでの基準振動

62Figure 6

実験2 1IBR

bull 低周波数モードは全体高周波数モードはループ構造の振動を表している(D)

bull 4つの大きな距離のピーク(ABCD)について

ndash最大のピークC(残基番号288~316)は相互作用面と反対側なので重要ではない

ndash最も重要なピークはDでありFiberDockの主鎖リファインメント( )によって実現した

63

実験2 1IBR

bull R(unbound)とL(bound)は衝突

ndash bound構造は開いている

bull FiberDockでうまく開いた

bull ついでにLのヘリックスも移動した

rarr主鎖のリファインメントがないと低エネルギー構造にならない

64

実験2 2BUO(Lはbound)

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5(a) 2BUO

bull Local Docking

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndashエネルギーtop10構造の中の最も良いIRMSDを比較

bull ΔIRMSD gt 02Aring 良くなった

bull -02Aring lt ΔIRMSD lt 02Aring 変わらず

bull ΔIRMSD lt -02Aring 悪くなった

65

実験2 RosettaDockとの比較

ΔIRMSD = IRMSDFiberDock - IRMSDRosettaDock

66

Complex IDBest IRMSD in top 10

FiberDock RosettaDock30 ΔIRMSD

1 1A0O 180 311 -131

2 1ACB 221 249 -028

3 1AY7dagger 089 072 017

4 1BTH 124 124 000

5 1CGI 200 204 -004

6 1DFJdagger 111 580 -469

7 1E6E 063 171 -108

8 1FINdagger 590 593 -003

9 1GGIdagger 170 258 -188

10 1GOTdagger 259 389 -130

11 1IBRdagger 198 901 -703

12 1OAZ 262 155 107

13 1PXV 323 334 -011

14 1T6Gdagger 077 234 -157

15 1TGS 138 131 007

16 1WQ1 141 506 -365

17 1ZHI 112 090 022

18 2BUOdagger 362 424 -062

19 2KAI 075 067 008

20 3HHRdagger 189 430 -241

Table III Local Docking Results of FiberDock and RosettaDock

daggerReceptorの結合部位が閉じているもの(Opening) ΔIRMSDlt-02Aring

実験2 RosettaDockとの比較

bull 11例でIRMSDが向上(ΔIRMSDlt-02Aring)

ndash Motion type Openingが多数

ndash 2例は悪化7例は変わらず(ΔIRMSDplusmn02Aring以内)

ndash FiberDockはOpening motionのモデル化がウマい

bull 最近のRosettaDockについて

ndash Wangら[22]が主鎖のフレキシビリティを導入bull MCのステップの最中に主鎖振動のランダマイズ

bull 主鎖柔軟性を完全に表現することを可能にした

ndash FiberDockの人たちの主張bull WangらのRosettaDockは自由度が高いために計算が大変

ndash fold-tree[22]によってあらかじめフレキシブルな領域を定義して実時間内におさえる

bull FiberDockは事前知識いらずでしかも速いndash 当時の最新ver(RosettaDock30)に含まれていないため性能比較していない

67

実験2 RosettaDockとの比較

bull ファネル状エネルギー地形(energy funnels)

ndash near-native構造の評価に有用

bull 500構造のRMSD-Energy plots(Figure 7)

ndash R(unbound)ampL(bound)

ndash 横軸(IRMSD)

ndash 縦軸(Energy score)

bull RosettaとFireFiberのスケールは違う

68

実験2 エネルギー地形

Position

En

erg

y

[51] Schueler-Furman O Wang C Bradley P Misura K

Baker D Progress in modeling of protein structures

and interactions Science 2005 310 638ndash642

69

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1C

GI

1IB

R

70

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1T

6G

2B

UO

bull FireDock vs FiberDock

ndash FiberDockの方がファネルの形が良い

ndash 主鎖リファインメントの効果

bull RosettaDock vs FireDock

ndash FireDockの方が見た目的に良い形bull 似たような方法なのになぜ（両方とも側鎖のリファインメント）

ndash ファネルの形の違いに対する2つの解釈bull RosettaDockが衝突に敏感過ぎるかも

bull 側鎖最適化手法の違いndash FireDock 整数計画法によるロータマー選択

ndash RosettaDock ヒューリスティックMCによる側鎖のrepacking

bull ファネル形状の違いを本当に理解するためにはもっと研究が必要（本研究の範囲外とする）

71

実験2 エネルギー地形

bull (rigid)ドッキング結果のリファインメントとリランキング

ndash各例に対し相互作用残基(lt6Aring)を不える

ndashその結合部位の情報をもとにPatchDockを実行

bull decoyを500個使うが完全なブラインドでのドッキングではnear-native構造が得られない可能性がある

bull リファインメントとリランキング性能評価のために（near-native decoyを作るために）結合部位情報を用いた

bull PatchDockは形状相補性スコアに基づく

ndash PatchDock FireDock FiberDockを比較

bull PatchDockでnear-native decoyを500個生成

bull FireDockとFiberDockでリファインメントリランキング

bull R(unbound) L(bound)を使用 72

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

73

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

ID

PatchDock FireDock FiberDock

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First Acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

1A0O 1 (766 379) 3dagger 7 (634 230) 29 (920 315) 3dagger 16 (525 333) 108 (519 326) 1

1ACB 3 (617 312) 2 3 (824 431) 259 (867 437) 1 2 (684 401) 42 (612 356) 4dagger

1AY7 14 (978 527) 3 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger

1BTH 1 (1210 365) 1 2 (1011 328) 72 (1147 363) 2 1 (798 197) 403 (1480 355) 5dagger

1CGI 2 (382 231) 1 1 (282 225) 2 (382 231) 10dagger 1 (542 272) 279 (750 297) 9

1DFJ 1 (684 276) 4 1 (555 203) 2 (478 233) 6dagger 1 (310 153) 5 (428 213) 6dagger

1E6E None 0 474 (601 332) 134 (1020 425) 0 2 (838 344) 327 (2064 746) 2dagger

1FIN None 0 None None 0 None None 0

1GGI 3 (606 324) 6dagger 25 (683 337) 3 (606 324) 0 1 (1239 377) 281 (1123 329) 2

1GOT None 0 None None 0 None None 0

1IBR 32 (699 278) 0 2 (501 250) 208 (638 285) 1 2 (667 261) 32 (699 278) 3dagger

1OAZ 58 (1847 384) 0 9 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger 16 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger

1PXV 51 (854 403) 0 17 (694 349) 54 (578 339) 1 1 (886 451) 63 (986 457) 2dagger

1T6G 4 (810 175) 1 1 (683 133) 129 (1478 308) 10 1 (961 180) 70 (1351 233) 11dagger

1TGS 15 (269 154) 1 1 (194 143) 15 (269 154) 10 1 (194 143) 15 (269 154) 11dagger

1WQ1 6 (224 142) 1dagger 20 (564 235) 82 (540 217) 1dagger 29 (892 444) 445 (718 295) 0

1ZHI 134 (1344 281) 0 10 (752 273) 311 (843 303) 2 4 (718 348) 311 (843 303) 3dagger

2BUO 1 (938 539) 9dagger 3 (505 391) 32 (487 398) 3 12 (63 461) 203 (83 471)) 2

2KAI 17 (1246 323) 1 1 (194 084) 257 (111 077) 3dagger 1 (218 094) 257 (111 077) 2

3HHR 214 (1161 327) 0 497 (919 551) 420 (917 459) 0 214 (1359 395) 261 (1538 377) 0

wins 6 4 8 7 14 11

Table IV

bull Table IVの見かた

ndash First acceptable

RMSD＜100Aring or IRMSD＜40Aring となった(acceptable)

decoyの中で一番良い順位のものの順位bull FireFiberDockのPatchDockはFirst acceptable decoyが

PatchDock(リファインメント前)では何位だったか

ndash Acceptables

上位20個の中に含まれていたacceptable decoyの個数

ndash 3手法の中でFirst acceptableの順位が一番良かった

ndash dagger 3手法の中でAcceptablesの個数が一番多かった

ndash wins行 と dagger の集計

74

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

bull PatchDock＜FireDock＜FiberDockと性能向上

ndash まぁ割と良くなっているbull First acceptable (wins)6 ＜ 8 ＜ 14

bull Acceptables (wins) 4 ＜ 7 ＜ 11

ndash 主鎖リファインメントがnear-native decoyのランキングを改善できるということを示しているbull 構造上の衝突をなくせるようなときに効果を発揮（低いエネルギー値と良い順位が得られるようになる）

75

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

76

実験3 1T6G

bull 1位の結果はCAPRI基準でmedium accuracy

ndash 2位はhighly accurate (IRMSD 092Aring RMSD 304Aring）(表には書いてない)

bull 結合の際に動くループを特定した

ndash 矢印部分のループが開いている

ndash 他の部位はほとんど動いていない

Figure 8 1T6G

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

77

実験3 1BTH

bull 1BTHの結果について(FiberDock)

ndash 403位 RMSD 1480Aring IRMSD 355Aring を釣り上げた

ndash RMSD 798Aring IRMSD 197Aringに改善しエネルギー値1位

ndash FireDockでは悪化していた（RMSD 1890Aring IRMSD 464Aring）

bull FiberDockはRの主鎖構造をほとんど変えなかったが微妙には動いていた（RMSD 015Aring）

ndash この微動が衝突を解決している

ndash 相互作用部位にdecoyが集中するのを可能にしてるのかも

78

Figure 9 1BTH

Refinement by FireDock Refinement by FiberDock

緑色bound(R)

灰色bound(L)

青色PatchDock

橙色FireDock

赤色FiberDock

実験3 1BTH

Discussion and Conclusions

79

bull ドッキング予測は2つのステージに分かれる

ndash剛体ドッキングステージ

bull near-nativeを出せても衝突があったりする

bull decoyのランキングで上位にこない

ndash フレキシブルリファインメントステージ

bull 衝突を解決してリランキング

bull とても重要なステージ

80

タンパク質ドッキング

bull FiberDockを提案したndash フレキシブルリファインメントのための手法

ndash 側鎖と主鎖の両方を対象

ndash vdW力に基づいた基準振動解析によるモデリング

ndash RMSDとエネルギー値（ランキング）両方を改善

ndash エネルギーファネルの形状も改善

bull 主鎖のフレキシビリティの重要性ndash 立体構造がなくモデリングされた場合においても重要

ndash 主鎖リファインメントでモデルの丌正確性に対処できるかもしれない

ndash 抗原抗体複合体予測にもいけるかもbull 今回は1例のみ(1GGI)

bull CDR Loopがあると難しいがうまくいった

bull 抗原抗体複合体におけるFiberDockの性能評価を計画中81

まとめ

bull 基準振動モード選択基準の改良

ndash vdWだけでなく他にも取り入れるbull attrVdW

bull クーロン力

bull 水素結合

bull 主鎖のリファインメントをRとLで同時に行うようにする

ndash RとLのモードの中から関連しているモードを選択して使う

82

Future work

bull リファインメント前の初期構造生成がうまくいかない場合の対応

ndash 剛体ドッキング前にフレキシビリティの評価をしたい

ndash Hinge bending motion（蝶番型モーション）

bull Hinge bending motionはnear-native decoyを生成するのを妨げる大きな動きの1つ

bull Hinge plot法によって最小周波数モード2つで解析できる

bull FrexDockという手法とFiberDockを組み合わせてもいけるかも

83

Future work

[52] Emekli U Schneidman-Duhovny D Wolfson HJ Nussinov R Haliloglu T HingeProt

automated prediction of hinges in protein structures Proteins 2008 70 1219ndash1227

[53] Schneidman-Duhovny D Nussinov R Wolfson HJ Automatic prediction of protein

interactions with large scale motion Proteins2007 69 764ndash773

bull 主鎖のフレキシビリティが予測できる場合

ndash アンサンブル(cross)ドッキングとリファインメントの組み合わせbull Conformational selectionとinfuced-fitの両方をモデル化

ndash near-native decoyの評価がより難しくなるbull より正確なエネルギー関数が必要

bull 最小エネルギーの周辺でのエネルギーファネルを探索するべき

84

Future work

[14] Chaudhury S Gray JJ Conformer selection and induced fit in flexible backbone

proteinndashprotein docking using computational and NMR ensembles J Mol

Biol 2008 381 1068ndash1087

Generating many decoys

Selecting near-native decoys by cluster analysis (IFP)

Refinement

near-native

decoy

内古閑伸之広川貴次秋山泰相互作用プロファイルによるタンパク質複合体予測のポストドッキング解析第38回構造活性相関シンポジウム 2010

bull nativeの結合サイトにLを置いてリファインメント

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndash 500構造をつくってリファインメント

ndash good solution

エネルギー値が負でIRMSDが4Aring以下

58

実験2

(Local Docking)

59

実験2 FireDockとの比較

17例で精度向上（ ）8例は40以上の向上1FIN（一番左）は1個も見つからず（recIRMSD=608Aring）

Figure 4

bull リファインメントが正しかった例

ndash 重要な主鎖矢印

ndash 衝突がうまく回避できている

60

実験2 FireDockとの比較

18 2BUO

11 1IBR

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5

61

実験2 1IBR

bull 1IBRでの基準振動

62Figure 6

実験2 1IBR

bull 低周波数モードは全体高周波数モードはループ構造の振動を表している(D)

bull 4つの大きな距離のピーク(ABCD)について

ndash最大のピークC(残基番号288~316)は相互作用面と反対側なので重要ではない

ndash最も重要なピークはDでありFiberDockの主鎖リファインメント( )によって実現した

63

実験2 1IBR

bull R(unbound)とL(bound)は衝突

ndash bound構造は開いている

bull FiberDockでうまく開いた

bull ついでにLのヘリックスも移動した

rarr主鎖のリファインメントがないと低エネルギー構造にならない

64

実験2 2BUO(Lはbound)

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5(a) 2BUO

bull Local Docking

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndashエネルギーtop10構造の中の最も良いIRMSDを比較

bull ΔIRMSD gt 02Aring 良くなった

bull -02Aring lt ΔIRMSD lt 02Aring 変わらず

bull ΔIRMSD lt -02Aring 悪くなった

65

実験2 RosettaDockとの比較

ΔIRMSD = IRMSDFiberDock - IRMSDRosettaDock

66

Complex IDBest IRMSD in top 10

FiberDock RosettaDock30 ΔIRMSD

1 1A0O 180 311 -131

2 1ACB 221 249 -028

3 1AY7dagger 089 072 017

4 1BTH 124 124 000

5 1CGI 200 204 -004

6 1DFJdagger 111 580 -469

7 1E6E 063 171 -108

8 1FINdagger 590 593 -003

9 1GGIdagger 170 258 -188

10 1GOTdagger 259 389 -130

11 1IBRdagger 198 901 -703

12 1OAZ 262 155 107

13 1PXV 323 334 -011

14 1T6Gdagger 077 234 -157

15 1TGS 138 131 007

16 1WQ1 141 506 -365

17 1ZHI 112 090 022

18 2BUOdagger 362 424 -062

19 2KAI 075 067 008

20 3HHRdagger 189 430 -241

Table III Local Docking Results of FiberDock and RosettaDock

daggerReceptorの結合部位が閉じているもの(Opening) ΔIRMSDlt-02Aring

実験2 RosettaDockとの比較

bull 11例でIRMSDが向上(ΔIRMSDlt-02Aring)

ndash Motion type Openingが多数

ndash 2例は悪化7例は変わらず(ΔIRMSDplusmn02Aring以内)

ndash FiberDockはOpening motionのモデル化がウマい

bull 最近のRosettaDockについて

ndash Wangら[22]が主鎖のフレキシビリティを導入bull MCのステップの最中に主鎖振動のランダマイズ

bull 主鎖柔軟性を完全に表現することを可能にした

ndash FiberDockの人たちの主張bull WangらのRosettaDockは自由度が高いために計算が大変

ndash fold-tree[22]によってあらかじめフレキシブルな領域を定義して実時間内におさえる

bull FiberDockは事前知識いらずでしかも速いndash 当時の最新ver(RosettaDock30)に含まれていないため性能比較していない

67

実験2 RosettaDockとの比較

bull ファネル状エネルギー地形(energy funnels)

ndash near-native構造の評価に有用

bull 500構造のRMSD-Energy plots(Figure 7)

ndash R(unbound)ampL(bound)

ndash 横軸(IRMSD)

ndash 縦軸(Energy score)

bull RosettaとFireFiberのスケールは違う

68

実験2 エネルギー地形

Position

En

erg

y

[51] Schueler-Furman O Wang C Bradley P Misura K

Baker D Progress in modeling of protein structures

and interactions Science 2005 310 638ndash642

69

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1C

GI

1IB

R

70

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1T

6G

2B

UO

bull FireDock vs FiberDock

ndash FiberDockの方がファネルの形が良い

ndash 主鎖リファインメントの効果

bull RosettaDock vs FireDock

ndash FireDockの方が見た目的に良い形bull 似たような方法なのになぜ（両方とも側鎖のリファインメント）

ndash ファネルの形の違いに対する2つの解釈bull RosettaDockが衝突に敏感過ぎるかも

bull 側鎖最適化手法の違いndash FireDock 整数計画法によるロータマー選択

ndash RosettaDock ヒューリスティックMCによる側鎖のrepacking

bull ファネル形状の違いを本当に理解するためにはもっと研究が必要（本研究の範囲外とする）

71

実験2 エネルギー地形

bull (rigid)ドッキング結果のリファインメントとリランキング

ndash各例に対し相互作用残基(lt6Aring)を不える

ndashその結合部位の情報をもとにPatchDockを実行

bull decoyを500個使うが完全なブラインドでのドッキングではnear-native構造が得られない可能性がある

bull リファインメントとリランキング性能評価のために（near-native decoyを作るために）結合部位情報を用いた

bull PatchDockは形状相補性スコアに基づく

ndash PatchDock FireDock FiberDockを比較

bull PatchDockでnear-native decoyを500個生成

bull FireDockとFiberDockでリファインメントリランキング

bull R(unbound) L(bound)を使用 72

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

73

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

ID

PatchDock FireDock FiberDock

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First Acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

1A0O 1 (766 379) 3dagger 7 (634 230) 29 (920 315) 3dagger 16 (525 333) 108 (519 326) 1

1ACB 3 (617 312) 2 3 (824 431) 259 (867 437) 1 2 (684 401) 42 (612 356) 4dagger

1AY7 14 (978 527) 3 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger

1BTH 1 (1210 365) 1 2 (1011 328) 72 (1147 363) 2 1 (798 197) 403 (1480 355) 5dagger

1CGI 2 (382 231) 1 1 (282 225) 2 (382 231) 10dagger 1 (542 272) 279 (750 297) 9

1DFJ 1 (684 276) 4 1 (555 203) 2 (478 233) 6dagger 1 (310 153) 5 (428 213) 6dagger

1E6E None 0 474 (601 332) 134 (1020 425) 0 2 (838 344) 327 (2064 746) 2dagger

1FIN None 0 None None 0 None None 0

1GGI 3 (606 324) 6dagger 25 (683 337) 3 (606 324) 0 1 (1239 377) 281 (1123 329) 2

1GOT None 0 None None 0 None None 0

1IBR 32 (699 278) 0 2 (501 250) 208 (638 285) 1 2 (667 261) 32 (699 278) 3dagger

1OAZ 58 (1847 384) 0 9 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger 16 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger

1PXV 51 (854 403) 0 17 (694 349) 54 (578 339) 1 1 (886 451) 63 (986 457) 2dagger

1T6G 4 (810 175) 1 1 (683 133) 129 (1478 308) 10 1 (961 180) 70 (1351 233) 11dagger

1TGS 15 (269 154) 1 1 (194 143) 15 (269 154) 10 1 (194 143) 15 (269 154) 11dagger

1WQ1 6 (224 142) 1dagger 20 (564 235) 82 (540 217) 1dagger 29 (892 444) 445 (718 295) 0

1ZHI 134 (1344 281) 0 10 (752 273) 311 (843 303) 2 4 (718 348) 311 (843 303) 3dagger

2BUO 1 (938 539) 9dagger 3 (505 391) 32 (487 398) 3 12 (63 461) 203 (83 471)) 2

2KAI 17 (1246 323) 1 1 (194 084) 257 (111 077) 3dagger 1 (218 094) 257 (111 077) 2

3HHR 214 (1161 327) 0 497 (919 551) 420 (917 459) 0 214 (1359 395) 261 (1538 377) 0

wins 6 4 8 7 14 11

Table IV

bull Table IVの見かた

ndash First acceptable

RMSD＜100Aring or IRMSD＜40Aring となった(acceptable)

decoyの中で一番良い順位のものの順位bull FireFiberDockのPatchDockはFirst acceptable decoyが

PatchDock(リファインメント前)では何位だったか

ndash Acceptables

上位20個の中に含まれていたacceptable decoyの個数

ndash 3手法の中でFirst acceptableの順位が一番良かった

ndash dagger 3手法の中でAcceptablesの個数が一番多かった

ndash wins行 と dagger の集計

74

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

bull PatchDock＜FireDock＜FiberDockと性能向上

ndash まぁ割と良くなっているbull First acceptable (wins)6 ＜ 8 ＜ 14

bull Acceptables (wins) 4 ＜ 7 ＜ 11

ndash 主鎖リファインメントがnear-native decoyのランキングを改善できるということを示しているbull 構造上の衝突をなくせるようなときに効果を発揮（低いエネルギー値と良い順位が得られるようになる）

75

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

76

実験3 1T6G

bull 1位の結果はCAPRI基準でmedium accuracy

ndash 2位はhighly accurate (IRMSD 092Aring RMSD 304Aring）(表には書いてない)

bull 結合の際に動くループを特定した

ndash 矢印部分のループが開いている

ndash 他の部位はほとんど動いていない

Figure 8 1T6G

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

77

実験3 1BTH

bull 1BTHの結果について(FiberDock)

ndash 403位 RMSD 1480Aring IRMSD 355Aring を釣り上げた

ndash RMSD 798Aring IRMSD 197Aringに改善しエネルギー値1位

ndash FireDockでは悪化していた（RMSD 1890Aring IRMSD 464Aring）

bull FiberDockはRの主鎖構造をほとんど変えなかったが微妙には動いていた（RMSD 015Aring）

ndash この微動が衝突を解決している

ndash 相互作用部位にdecoyが集中するのを可能にしてるのかも

78

Figure 9 1BTH

Refinement by FireDock Refinement by FiberDock

緑色bound(R)

灰色bound(L)

青色PatchDock

橙色FireDock

赤色FiberDock

実験3 1BTH

Discussion and Conclusions

79

bull ドッキング予測は2つのステージに分かれる

ndash剛体ドッキングステージ

bull near-nativeを出せても衝突があったりする

bull decoyのランキングで上位にこない

ndash フレキシブルリファインメントステージ

bull 衝突を解決してリランキング

bull とても重要なステージ

80

タンパク質ドッキング

bull FiberDockを提案したndash フレキシブルリファインメントのための手法

ndash 側鎖と主鎖の両方を対象

ndash vdW力に基づいた基準振動解析によるモデリング

ndash RMSDとエネルギー値（ランキング）両方を改善

ndash エネルギーファネルの形状も改善

bull 主鎖のフレキシビリティの重要性ndash 立体構造がなくモデリングされた場合においても重要

ndash 主鎖リファインメントでモデルの丌正確性に対処できるかもしれない

ndash 抗原抗体複合体予測にもいけるかもbull 今回は1例のみ(1GGI)

bull CDR Loopがあると難しいがうまくいった

bull 抗原抗体複合体におけるFiberDockの性能評価を計画中81

まとめ

bull 基準振動モード選択基準の改良

ndash vdWだけでなく他にも取り入れるbull attrVdW

bull クーロン力

bull 水素結合

bull 主鎖のリファインメントをRとLで同時に行うようにする

ndash RとLのモードの中から関連しているモードを選択して使う

82

Future work

bull リファインメント前の初期構造生成がうまくいかない場合の対応

ndash 剛体ドッキング前にフレキシビリティの評価をしたい

ndash Hinge bending motion（蝶番型モーション）

bull Hinge bending motionはnear-native decoyを生成するのを妨げる大きな動きの1つ

bull Hinge plot法によって最小周波数モード2つで解析できる

bull FrexDockという手法とFiberDockを組み合わせてもいけるかも

83

Future work

[52] Emekli U Schneidman-Duhovny D Wolfson HJ Nussinov R Haliloglu T HingeProt

automated prediction of hinges in protein structures Proteins 2008 70 1219ndash1227

[53] Schneidman-Duhovny D Nussinov R Wolfson HJ Automatic prediction of protein

interactions with large scale motion Proteins2007 69 764ndash773

bull 主鎖のフレキシビリティが予測できる場合

ndash アンサンブル(cross)ドッキングとリファインメントの組み合わせbull Conformational selectionとinfuced-fitの両方をモデル化

ndash near-native decoyの評価がより難しくなるbull より正確なエネルギー関数が必要

bull 最小エネルギーの周辺でのエネルギーファネルを探索するべき

84

Future work

[14] Chaudhury S Gray JJ Conformer selection and induced fit in flexible backbone

proteinndashprotein docking using computational and NMR ensembles J Mol

Biol 2008 381 1068ndash1087

Generating many decoys

Selecting near-native decoys by cluster analysis (IFP)

Refinement

near-native

decoy

内古閑伸之広川貴次秋山泰相互作用プロファイルによるタンパク質複合体予測のポストドッキング解析第38回構造活性相関シンポジウム 2010

59

実験2 FireDockとの比較

17例で精度向上（ ）8例は40以上の向上1FIN（一番左）は1個も見つからず（recIRMSD=608Aring）

Figure 4

bull リファインメントが正しかった例

ndash 重要な主鎖矢印

ndash 衝突がうまく回避できている

60

実験2 FireDockとの比較

18 2BUO

11 1IBR

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5

61

実験2 1IBR

bull 1IBRでの基準振動

62Figure 6

実験2 1IBR

bull 低周波数モードは全体高周波数モードはループ構造の振動を表している(D)

bull 4つの大きな距離のピーク(ABCD)について

ndash最大のピークC(残基番号288~316)は相互作用面と反対側なので重要ではない

ndash最も重要なピークはDでありFiberDockの主鎖リファインメント( )によって実現した

63

実験2 1IBR

bull R(unbound)とL(bound)は衝突

ndash bound構造は開いている

bull FiberDockでうまく開いた

bull ついでにLのヘリックスも移動した

rarr主鎖のリファインメントがないと低エネルギー構造にならない

64

実験2 2BUO(Lはbound)

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5(a) 2BUO

bull Local Docking

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndashエネルギーtop10構造の中の最も良いIRMSDを比較

bull ΔIRMSD gt 02Aring 良くなった

bull -02Aring lt ΔIRMSD lt 02Aring 変わらず

bull ΔIRMSD lt -02Aring 悪くなった

65

実験2 RosettaDockとの比較

ΔIRMSD = IRMSDFiberDock - IRMSDRosettaDock

66

Complex IDBest IRMSD in top 10

FiberDock RosettaDock30 ΔIRMSD

1 1A0O 180 311 -131

2 1ACB 221 249 -028

3 1AY7dagger 089 072 017

4 1BTH 124 124 000

5 1CGI 200 204 -004

6 1DFJdagger 111 580 -469

7 1E6E 063 171 -108

8 1FINdagger 590 593 -003

9 1GGIdagger 170 258 -188

10 1GOTdagger 259 389 -130

11 1IBRdagger 198 901 -703

12 1OAZ 262 155 107

13 1PXV 323 334 -011

14 1T6Gdagger 077 234 -157

15 1TGS 138 131 007

16 1WQ1 141 506 -365

17 1ZHI 112 090 022

18 2BUOdagger 362 424 -062

19 2KAI 075 067 008

20 3HHRdagger 189 430 -241

Table III Local Docking Results of FiberDock and RosettaDock

daggerReceptorの結合部位が閉じているもの(Opening) ΔIRMSDlt-02Aring

実験2 RosettaDockとの比較

bull 11例でIRMSDが向上(ΔIRMSDlt-02Aring)

ndash Motion type Openingが多数

ndash 2例は悪化7例は変わらず(ΔIRMSDplusmn02Aring以内)

ndash FiberDockはOpening motionのモデル化がウマい

bull 最近のRosettaDockについて

ndash Wangら[22]が主鎖のフレキシビリティを導入bull MCのステップの最中に主鎖振動のランダマイズ

bull 主鎖柔軟性を完全に表現することを可能にした

ndash FiberDockの人たちの主張bull WangらのRosettaDockは自由度が高いために計算が大変

ndash fold-tree[22]によってあらかじめフレキシブルな領域を定義して実時間内におさえる

bull FiberDockは事前知識いらずでしかも速いndash 当時の最新ver(RosettaDock30)に含まれていないため性能比較していない

67

実験2 RosettaDockとの比較

bull ファネル状エネルギー地形(energy funnels)

ndash near-native構造の評価に有用

bull 500構造のRMSD-Energy plots(Figure 7)

ndash R(unbound)ampL(bound)

ndash 横軸(IRMSD)

ndash 縦軸(Energy score)

bull RosettaとFireFiberのスケールは違う

68

実験2 エネルギー地形

Position

En

erg

y

[51] Schueler-Furman O Wang C Bradley P Misura K

Baker D Progress in modeling of protein structures

and interactions Science 2005 310 638ndash642

69

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1C

GI

1IB

R

70

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1T

6G

2B

UO

bull FireDock vs FiberDock

ndash FiberDockの方がファネルの形が良い

ndash 主鎖リファインメントの効果

bull RosettaDock vs FireDock

ndash FireDockの方が見た目的に良い形bull 似たような方法なのになぜ（両方とも側鎖のリファインメント）

ndash ファネルの形の違いに対する2つの解釈bull RosettaDockが衝突に敏感過ぎるかも

bull 側鎖最適化手法の違いndash FireDock 整数計画法によるロータマー選択

ndash RosettaDock ヒューリスティックMCによる側鎖のrepacking

bull ファネル形状の違いを本当に理解するためにはもっと研究が必要（本研究の範囲外とする）

71

実験2 エネルギー地形

bull (rigid)ドッキング結果のリファインメントとリランキング

ndash各例に対し相互作用残基(lt6Aring)を不える

ndashその結合部位の情報をもとにPatchDockを実行

bull decoyを500個使うが完全なブラインドでのドッキングではnear-native構造が得られない可能性がある

bull リファインメントとリランキング性能評価のために（near-native decoyを作るために）結合部位情報を用いた

bull PatchDockは形状相補性スコアに基づく

ndash PatchDock FireDock FiberDockを比較

bull PatchDockでnear-native decoyを500個生成

bull FireDockとFiberDockでリファインメントリランキング

bull R(unbound) L(bound)を使用 72

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

73

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

ID

PatchDock FireDock FiberDock

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First Acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

1A0O 1 (766 379) 3dagger 7 (634 230) 29 (920 315) 3dagger 16 (525 333) 108 (519 326) 1

1ACB 3 (617 312) 2 3 (824 431) 259 (867 437) 1 2 (684 401) 42 (612 356) 4dagger

1AY7 14 (978 527) 3 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger

1BTH 1 (1210 365) 1 2 (1011 328) 72 (1147 363) 2 1 (798 197) 403 (1480 355) 5dagger

1CGI 2 (382 231) 1 1 (282 225) 2 (382 231) 10dagger 1 (542 272) 279 (750 297) 9

1DFJ 1 (684 276) 4 1 (555 203) 2 (478 233) 6dagger 1 (310 153) 5 (428 213) 6dagger

1E6E None 0 474 (601 332) 134 (1020 425) 0 2 (838 344) 327 (2064 746) 2dagger

1FIN None 0 None None 0 None None 0

1GGI 3 (606 324) 6dagger 25 (683 337) 3 (606 324) 0 1 (1239 377) 281 (1123 329) 2

1GOT None 0 None None 0 None None 0

1IBR 32 (699 278) 0 2 (501 250) 208 (638 285) 1 2 (667 261) 32 (699 278) 3dagger

1OAZ 58 (1847 384) 0 9 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger 16 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger

1PXV 51 (854 403) 0 17 (694 349) 54 (578 339) 1 1 (886 451) 63 (986 457) 2dagger

1T6G 4 (810 175) 1 1 (683 133) 129 (1478 308) 10 1 (961 180) 70 (1351 233) 11dagger

1TGS 15 (269 154) 1 1 (194 143) 15 (269 154) 10 1 (194 143) 15 (269 154) 11dagger

1WQ1 6 (224 142) 1dagger 20 (564 235) 82 (540 217) 1dagger 29 (892 444) 445 (718 295) 0

1ZHI 134 (1344 281) 0 10 (752 273) 311 (843 303) 2 4 (718 348) 311 (843 303) 3dagger

2BUO 1 (938 539) 9dagger 3 (505 391) 32 (487 398) 3 12 (63 461) 203 (83 471)) 2

2KAI 17 (1246 323) 1 1 (194 084) 257 (111 077) 3dagger 1 (218 094) 257 (111 077) 2

3HHR 214 (1161 327) 0 497 (919 551) 420 (917 459) 0 214 (1359 395) 261 (1538 377) 0

wins 6 4 8 7 14 11

Table IV

bull Table IVの見かた

ndash First acceptable

RMSD＜100Aring or IRMSD＜40Aring となった(acceptable)

decoyの中で一番良い順位のものの順位bull FireFiberDockのPatchDockはFirst acceptable decoyが

PatchDock(リファインメント前)では何位だったか

ndash Acceptables

上位20個の中に含まれていたacceptable decoyの個数

ndash 3手法の中でFirst acceptableの順位が一番良かった

ndash dagger 3手法の中でAcceptablesの個数が一番多かった

ndash wins行 と dagger の集計

74

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

bull PatchDock＜FireDock＜FiberDockと性能向上

ndash まぁ割と良くなっているbull First acceptable (wins)6 ＜ 8 ＜ 14

bull Acceptables (wins) 4 ＜ 7 ＜ 11

ndash 主鎖リファインメントがnear-native decoyのランキングを改善できるということを示しているbull 構造上の衝突をなくせるようなときに効果を発揮（低いエネルギー値と良い順位が得られるようになる）

75

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

76

実験3 1T6G

bull 1位の結果はCAPRI基準でmedium accuracy

ndash 2位はhighly accurate (IRMSD 092Aring RMSD 304Aring）(表には書いてない)

bull 結合の際に動くループを特定した

ndash 矢印部分のループが開いている

ndash 他の部位はほとんど動いていない

Figure 8 1T6G

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

77

実験3 1BTH

bull 1BTHの結果について(FiberDock)

ndash 403位 RMSD 1480Aring IRMSD 355Aring を釣り上げた

ndash RMSD 798Aring IRMSD 197Aringに改善しエネルギー値1位

ndash FireDockでは悪化していた（RMSD 1890Aring IRMSD 464Aring）

bull FiberDockはRの主鎖構造をほとんど変えなかったが微妙には動いていた（RMSD 015Aring）

ndash この微動が衝突を解決している

ndash 相互作用部位にdecoyが集中するのを可能にしてるのかも

78

Figure 9 1BTH

Refinement by FireDock Refinement by FiberDock

緑色bound(R)

灰色bound(L)

青色PatchDock

橙色FireDock

赤色FiberDock

実験3 1BTH

Discussion and Conclusions

79

bull ドッキング予測は2つのステージに分かれる

ndash剛体ドッキングステージ

bull near-nativeを出せても衝突があったりする

bull decoyのランキングで上位にこない

ndash フレキシブルリファインメントステージ

bull 衝突を解決してリランキング

bull とても重要なステージ

80

タンパク質ドッキング

bull FiberDockを提案したndash フレキシブルリファインメントのための手法

ndash 側鎖と主鎖の両方を対象

ndash vdW力に基づいた基準振動解析によるモデリング

ndash RMSDとエネルギー値（ランキング）両方を改善

ndash エネルギーファネルの形状も改善

bull 主鎖のフレキシビリティの重要性ndash 立体構造がなくモデリングされた場合においても重要

ndash 主鎖リファインメントでモデルの丌正確性に対処できるかもしれない

ndash 抗原抗体複合体予測にもいけるかもbull 今回は1例のみ(1GGI)

bull CDR Loopがあると難しいがうまくいった

bull 抗原抗体複合体におけるFiberDockの性能評価を計画中81

まとめ

bull 基準振動モード選択基準の改良

ndash vdWだけでなく他にも取り入れるbull attrVdW

bull クーロン力

bull 水素結合

bull 主鎖のリファインメントをRとLで同時に行うようにする

ndash RとLのモードの中から関連しているモードを選択して使う

82

Future work

bull リファインメント前の初期構造生成がうまくいかない場合の対応

ndash 剛体ドッキング前にフレキシビリティの評価をしたい

ndash Hinge bending motion（蝶番型モーション）

bull Hinge bending motionはnear-native decoyを生成するのを妨げる大きな動きの1つ

bull Hinge plot法によって最小周波数モード2つで解析できる

bull FrexDockという手法とFiberDockを組み合わせてもいけるかも

83

Future work

[52] Emekli U Schneidman-Duhovny D Wolfson HJ Nussinov R Haliloglu T HingeProt

automated prediction of hinges in protein structures Proteins 2008 70 1219ndash1227

[53] Schneidman-Duhovny D Nussinov R Wolfson HJ Automatic prediction of protein

interactions with large scale motion Proteins2007 69 764ndash773

bull 主鎖のフレキシビリティが予測できる場合

ndash アンサンブル(cross)ドッキングとリファインメントの組み合わせbull Conformational selectionとinfuced-fitの両方をモデル化

ndash near-native decoyの評価がより難しくなるbull より正確なエネルギー関数が必要

bull 最小エネルギーの周辺でのエネルギーファネルを探索するべき

84

Future work

[14] Chaudhury S Gray JJ Conformer selection and induced fit in flexible backbone

proteinndashprotein docking using computational and NMR ensembles J Mol

Biol 2008 381 1068ndash1087

Generating many decoys

Selecting near-native decoys by cluster analysis (IFP)

Refinement

near-native

decoy

内古閑伸之広川貴次秋山泰相互作用プロファイルによるタンパク質複合体予測のポストドッキング解析第38回構造活性相関シンポジウム 2010

bull リファインメントが正しかった例

ndash 重要な主鎖矢印

ndash 衝突がうまく回避できている

60

実験2 FireDockとの比較

18 2BUO

11 1IBR

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5

61

実験2 1IBR

bull 1IBRでの基準振動

62Figure 6

実験2 1IBR

bull 低周波数モードは全体高周波数モードはループ構造の振動を表している(D)

bull 4つの大きな距離のピーク(ABCD)について

ndash最大のピークC(残基番号288~316)は相互作用面と反対側なので重要ではない

ndash最も重要なピークはDでありFiberDockの主鎖リファインメント( )によって実現した

63

実験2 1IBR

bull R(unbound)とL(bound)は衝突

ndash bound構造は開いている

bull FiberDockでうまく開いた

bull ついでにLのヘリックスも移動した

rarr主鎖のリファインメントがないと低エネルギー構造にならない

64

実験2 2BUO(Lはbound)

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5(a) 2BUO

bull Local Docking

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndashエネルギーtop10構造の中の最も良いIRMSDを比較

bull ΔIRMSD gt 02Aring 良くなった

bull -02Aring lt ΔIRMSD lt 02Aring 変わらず

bull ΔIRMSD lt -02Aring 悪くなった

65

実験2 RosettaDockとの比較

ΔIRMSD = IRMSDFiberDock - IRMSDRosettaDock

66

Complex IDBest IRMSD in top 10

FiberDock RosettaDock30 ΔIRMSD

1 1A0O 180 311 -131

2 1ACB 221 249 -028

3 1AY7dagger 089 072 017

4 1BTH 124 124 000

5 1CGI 200 204 -004

6 1DFJdagger 111 580 -469

7 1E6E 063 171 -108

8 1FINdagger 590 593 -003

9 1GGIdagger 170 258 -188

10 1GOTdagger 259 389 -130

11 1IBRdagger 198 901 -703

12 1OAZ 262 155 107

13 1PXV 323 334 -011

14 1T6Gdagger 077 234 -157

15 1TGS 138 131 007

16 1WQ1 141 506 -365

17 1ZHI 112 090 022

18 2BUOdagger 362 424 -062

19 2KAI 075 067 008

20 3HHRdagger 189 430 -241

Table III Local Docking Results of FiberDock and RosettaDock

daggerReceptorの結合部位が閉じているもの(Opening) ΔIRMSDlt-02Aring

実験2 RosettaDockとの比較

bull 11例でIRMSDが向上(ΔIRMSDlt-02Aring)

ndash Motion type Openingが多数

ndash 2例は悪化7例は変わらず(ΔIRMSDplusmn02Aring以内)

ndash FiberDockはOpening motionのモデル化がウマい

bull 最近のRosettaDockについて

ndash Wangら[22]が主鎖のフレキシビリティを導入bull MCのステップの最中に主鎖振動のランダマイズ

bull 主鎖柔軟性を完全に表現することを可能にした

ndash FiberDockの人たちの主張bull WangらのRosettaDockは自由度が高いために計算が大変

ndash fold-tree[22]によってあらかじめフレキシブルな領域を定義して実時間内におさえる

bull FiberDockは事前知識いらずでしかも速いndash 当時の最新ver(RosettaDock30)に含まれていないため性能比較していない

67

実験2 RosettaDockとの比較

bull ファネル状エネルギー地形(energy funnels)

ndash near-native構造の評価に有用

bull 500構造のRMSD-Energy plots(Figure 7)

ndash R(unbound)ampL(bound)

ndash 横軸(IRMSD)

ndash 縦軸(Energy score)

bull RosettaとFireFiberのスケールは違う

68

実験2 エネルギー地形

Position

En

erg

y

[51] Schueler-Furman O Wang C Bradley P Misura K

Baker D Progress in modeling of protein structures

and interactions Science 2005 310 638ndash642

69

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1C

GI

1IB

R

70

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1T

6G

2B

UO

bull FireDock vs FiberDock

ndash FiberDockの方がファネルの形が良い

ndash 主鎖リファインメントの効果

bull RosettaDock vs FireDock

ndash FireDockの方が見た目的に良い形bull 似たような方法なのになぜ（両方とも側鎖のリファインメント）

ndash ファネルの形の違いに対する2つの解釈bull RosettaDockが衝突に敏感過ぎるかも

bull 側鎖最適化手法の違いndash FireDock 整数計画法によるロータマー選択

ndash RosettaDock ヒューリスティックMCによる側鎖のrepacking

bull ファネル形状の違いを本当に理解するためにはもっと研究が必要（本研究の範囲外とする）

71

実験2 エネルギー地形

bull (rigid)ドッキング結果のリファインメントとリランキング

ndash各例に対し相互作用残基(lt6Aring)を不える

ndashその結合部位の情報をもとにPatchDockを実行

bull decoyを500個使うが完全なブラインドでのドッキングではnear-native構造が得られない可能性がある

bull リファインメントとリランキング性能評価のために（near-native decoyを作るために）結合部位情報を用いた

bull PatchDockは形状相補性スコアに基づく

ndash PatchDock FireDock FiberDockを比較

bull PatchDockでnear-native decoyを500個生成

bull FireDockとFiberDockでリファインメントリランキング

bull R(unbound) L(bound)を使用 72

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

73

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

ID

PatchDock FireDock FiberDock

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First Acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

1A0O 1 (766 379) 3dagger 7 (634 230) 29 (920 315) 3dagger 16 (525 333) 108 (519 326) 1

1ACB 3 (617 312) 2 3 (824 431) 259 (867 437) 1 2 (684 401) 42 (612 356) 4dagger

1AY7 14 (978 527) 3 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger

1BTH 1 (1210 365) 1 2 (1011 328) 72 (1147 363) 2 1 (798 197) 403 (1480 355) 5dagger

1CGI 2 (382 231) 1 1 (282 225) 2 (382 231) 10dagger 1 (542 272) 279 (750 297) 9

1DFJ 1 (684 276) 4 1 (555 203) 2 (478 233) 6dagger 1 (310 153) 5 (428 213) 6dagger

1E6E None 0 474 (601 332) 134 (1020 425) 0 2 (838 344) 327 (2064 746) 2dagger

1FIN None 0 None None 0 None None 0

1GGI 3 (606 324) 6dagger 25 (683 337) 3 (606 324) 0 1 (1239 377) 281 (1123 329) 2

1GOT None 0 None None 0 None None 0

1IBR 32 (699 278) 0 2 (501 250) 208 (638 285) 1 2 (667 261) 32 (699 278) 3dagger

1OAZ 58 (1847 384) 0 9 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger 16 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger

1PXV 51 (854 403) 0 17 (694 349) 54 (578 339) 1 1 (886 451) 63 (986 457) 2dagger

1T6G 4 (810 175) 1 1 (683 133) 129 (1478 308) 10 1 (961 180) 70 (1351 233) 11dagger

1TGS 15 (269 154) 1 1 (194 143) 15 (269 154) 10 1 (194 143) 15 (269 154) 11dagger

1WQ1 6 (224 142) 1dagger 20 (564 235) 82 (540 217) 1dagger 29 (892 444) 445 (718 295) 0

1ZHI 134 (1344 281) 0 10 (752 273) 311 (843 303) 2 4 (718 348) 311 (843 303) 3dagger

2BUO 1 (938 539) 9dagger 3 (505 391) 32 (487 398) 3 12 (63 461) 203 (83 471)) 2

2KAI 17 (1246 323) 1 1 (194 084) 257 (111 077) 3dagger 1 (218 094) 257 (111 077) 2

3HHR 214 (1161 327) 0 497 (919 551) 420 (917 459) 0 214 (1359 395) 261 (1538 377) 0

wins 6 4 8 7 14 11

Table IV

bull Table IVの見かた

ndash First acceptable

RMSD＜100Aring or IRMSD＜40Aring となった(acceptable)

decoyの中で一番良い順位のものの順位bull FireFiberDockのPatchDockはFirst acceptable decoyが

PatchDock(リファインメント前)では何位だったか

ndash Acceptables

上位20個の中に含まれていたacceptable decoyの個数

ndash 3手法の中でFirst acceptableの順位が一番良かった

ndash dagger 3手法の中でAcceptablesの個数が一番多かった

ndash wins行 と dagger の集計

74

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

bull PatchDock＜FireDock＜FiberDockと性能向上

ndash まぁ割と良くなっているbull First acceptable (wins)6 ＜ 8 ＜ 14

bull Acceptables (wins) 4 ＜ 7 ＜ 11

ndash 主鎖リファインメントがnear-native decoyのランキングを改善できるということを示しているbull 構造上の衝突をなくせるようなときに効果を発揮（低いエネルギー値と良い順位が得られるようになる）

75

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

76

実験3 1T6G

bull 1位の結果はCAPRI基準でmedium accuracy

ndash 2位はhighly accurate (IRMSD 092Aring RMSD 304Aring）(表には書いてない)

bull 結合の際に動くループを特定した

ndash 矢印部分のループが開いている

ndash 他の部位はほとんど動いていない

Figure 8 1T6G

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

77

実験3 1BTH

bull 1BTHの結果について(FiberDock)

ndash 403位 RMSD 1480Aring IRMSD 355Aring を釣り上げた

ndash RMSD 798Aring IRMSD 197Aringに改善しエネルギー値1位

ndash FireDockでは悪化していた（RMSD 1890Aring IRMSD 464Aring）

bull FiberDockはRの主鎖構造をほとんど変えなかったが微妙には動いていた（RMSD 015Aring）

ndash この微動が衝突を解決している

ndash 相互作用部位にdecoyが集中するのを可能にしてるのかも

78

Figure 9 1BTH

Refinement by FireDock Refinement by FiberDock

緑色bound(R)

灰色bound(L)

青色PatchDock

橙色FireDock

赤色FiberDock

実験3 1BTH

Discussion and Conclusions

79

bull ドッキング予測は2つのステージに分かれる

ndash剛体ドッキングステージ

bull near-nativeを出せても衝突があったりする

bull decoyのランキングで上位にこない

ndash フレキシブルリファインメントステージ

bull 衝突を解決してリランキング

bull とても重要なステージ

80

タンパク質ドッキング

bull FiberDockを提案したndash フレキシブルリファインメントのための手法

ndash 側鎖と主鎖の両方を対象

ndash vdW力に基づいた基準振動解析によるモデリング

ndash RMSDとエネルギー値（ランキング）両方を改善

ndash エネルギーファネルの形状も改善

bull 主鎖のフレキシビリティの重要性ndash 立体構造がなくモデリングされた場合においても重要

ndash 主鎖リファインメントでモデルの丌正確性に対処できるかもしれない

ndash 抗原抗体複合体予測にもいけるかもbull 今回は1例のみ(1GGI)

bull CDR Loopがあると難しいがうまくいった

bull 抗原抗体複合体におけるFiberDockの性能評価を計画中81

まとめ

bull 基準振動モード選択基準の改良

ndash vdWだけでなく他にも取り入れるbull attrVdW

bull クーロン力

bull 水素結合

bull 主鎖のリファインメントをRとLで同時に行うようにする

ndash RとLのモードの中から関連しているモードを選択して使う

82

Future work

bull リファインメント前の初期構造生成がうまくいかない場合の対応

ndash 剛体ドッキング前にフレキシビリティの評価をしたい

ndash Hinge bending motion（蝶番型モーション）

bull Hinge bending motionはnear-native decoyを生成するのを妨げる大きな動きの1つ

bull Hinge plot法によって最小周波数モード2つで解析できる

bull FrexDockという手法とFiberDockを組み合わせてもいけるかも

83

Future work

[52] Emekli U Schneidman-Duhovny D Wolfson HJ Nussinov R Haliloglu T HingeProt

automated prediction of hinges in protein structures Proteins 2008 70 1219ndash1227

[53] Schneidman-Duhovny D Nussinov R Wolfson HJ Automatic prediction of protein

interactions with large scale motion Proteins2007 69 764ndash773

bull 主鎖のフレキシビリティが予測できる場合

ndash アンサンブル(cross)ドッキングとリファインメントの組み合わせbull Conformational selectionとinfuced-fitの両方をモデル化

ndash near-native decoyの評価がより難しくなるbull より正確なエネルギー関数が必要

bull 最小エネルギーの周辺でのエネルギーファネルを探索するべき

84

Future work

[14] Chaudhury S Gray JJ Conformer selection and induced fit in flexible backbone

proteinndashprotein docking using computational and NMR ensembles J Mol

Biol 2008 381 1068ndash1087

Generating many decoys

Selecting near-native decoys by cluster analysis (IFP)

Refinement

near-native

decoy

内古閑伸之広川貴次秋山泰相互作用プロファイルによるタンパク質複合体予測のポストドッキング解析第38回構造活性相関シンポジウム 2010

61

実験2 1IBR

bull 1IBRでの基準振動

62Figure 6

実験2 1IBR

bull 低周波数モードは全体高周波数モードはループ構造の振動を表している(D)

bull 4つの大きな距離のピーク(ABCD)について

ndash最大のピークC(残基番号288~316)は相互作用面と反対側なので重要ではない

ndash最も重要なピークはDでありFiberDockの主鎖リファインメント( )によって実現した

63

実験2 1IBR

bull R(unbound)とL(bound)は衝突

ndash bound構造は開いている

bull FiberDockでうまく開いた

bull ついでにLのヘリックスも移動した

rarr主鎖のリファインメントがないと低エネルギー構造にならない

64

実験2 2BUO(Lはbound)

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5(a) 2BUO

bull Local Docking

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndashエネルギーtop10構造の中の最も良いIRMSDを比較

bull ΔIRMSD gt 02Aring 良くなった

bull -02Aring lt ΔIRMSD lt 02Aring 変わらず

bull ΔIRMSD lt -02Aring 悪くなった

65

実験2 RosettaDockとの比較

ΔIRMSD = IRMSDFiberDock - IRMSDRosettaDock

66

Complex IDBest IRMSD in top 10

FiberDock RosettaDock30 ΔIRMSD

1 1A0O 180 311 -131

2 1ACB 221 249 -028

3 1AY7dagger 089 072 017

4 1BTH 124 124 000

5 1CGI 200 204 -004

6 1DFJdagger 111 580 -469

7 1E6E 063 171 -108

8 1FINdagger 590 593 -003

9 1GGIdagger 170 258 -188

10 1GOTdagger 259 389 -130

11 1IBRdagger 198 901 -703

12 1OAZ 262 155 107

13 1PXV 323 334 -011

14 1T6Gdagger 077 234 -157

15 1TGS 138 131 007

16 1WQ1 141 506 -365

17 1ZHI 112 090 022

18 2BUOdagger 362 424 -062

19 2KAI 075 067 008

20 3HHRdagger 189 430 -241

Table III Local Docking Results of FiberDock and RosettaDock

daggerReceptorの結合部位が閉じているもの(Opening) ΔIRMSDlt-02Aring

実験2 RosettaDockとの比較

bull 11例でIRMSDが向上(ΔIRMSDlt-02Aring)

ndash Motion type Openingが多数

ndash 2例は悪化7例は変わらず(ΔIRMSDplusmn02Aring以内)

ndash FiberDockはOpening motionのモデル化がウマい

bull 最近のRosettaDockについて

ndash Wangら[22]が主鎖のフレキシビリティを導入bull MCのステップの最中に主鎖振動のランダマイズ

bull 主鎖柔軟性を完全に表現することを可能にした

ndash FiberDockの人たちの主張bull WangらのRosettaDockは自由度が高いために計算が大変

ndash fold-tree[22]によってあらかじめフレキシブルな領域を定義して実時間内におさえる

bull FiberDockは事前知識いらずでしかも速いndash 当時の最新ver(RosettaDock30)に含まれていないため性能比較していない

67

実験2 RosettaDockとの比較

bull ファネル状エネルギー地形(energy funnels)

ndash near-native構造の評価に有用

bull 500構造のRMSD-Energy plots(Figure 7)

ndash R(unbound)ampL(bound)

ndash 横軸(IRMSD)

ndash 縦軸(Energy score)

bull RosettaとFireFiberのスケールは違う

68

実験2 エネルギー地形

Position

En

erg

y

[51] Schueler-Furman O Wang C Bradley P Misura K

Baker D Progress in modeling of protein structures

and interactions Science 2005 310 638ndash642

69

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1C

GI

1IB

R

70

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1T

6G

2B

UO

bull FireDock vs FiberDock

ndash FiberDockの方がファネルの形が良い

ndash 主鎖リファインメントの効果

bull RosettaDock vs FireDock

ndash FireDockの方が見た目的に良い形bull 似たような方法なのになぜ（両方とも側鎖のリファインメント）

ndash ファネルの形の違いに対する2つの解釈bull RosettaDockが衝突に敏感過ぎるかも

bull 側鎖最適化手法の違いndash FireDock 整数計画法によるロータマー選択

ndash RosettaDock ヒューリスティックMCによる側鎖のrepacking

bull ファネル形状の違いを本当に理解するためにはもっと研究が必要（本研究の範囲外とする）

71

実験2 エネルギー地形

bull (rigid)ドッキング結果のリファインメントとリランキング

ndash各例に対し相互作用残基(lt6Aring)を不える

ndashその結合部位の情報をもとにPatchDockを実行

bull decoyを500個使うが完全なブラインドでのドッキングではnear-native構造が得られない可能性がある

bull リファインメントとリランキング性能評価のために（near-native decoyを作るために）結合部位情報を用いた

bull PatchDockは形状相補性スコアに基づく

ndash PatchDock FireDock FiberDockを比較

bull PatchDockでnear-native decoyを500個生成

bull FireDockとFiberDockでリファインメントリランキング

bull R(unbound) L(bound)を使用 72

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

73

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

ID

PatchDock FireDock FiberDock

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First Acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

1A0O 1 (766 379) 3dagger 7 (634 230) 29 (920 315) 3dagger 16 (525 333) 108 (519 326) 1

1ACB 3 (617 312) 2 3 (824 431) 259 (867 437) 1 2 (684 401) 42 (612 356) 4dagger

1AY7 14 (978 527) 3 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger

1BTH 1 (1210 365) 1 2 (1011 328) 72 (1147 363) 2 1 (798 197) 403 (1480 355) 5dagger

1CGI 2 (382 231) 1 1 (282 225) 2 (382 231) 10dagger 1 (542 272) 279 (750 297) 9

1DFJ 1 (684 276) 4 1 (555 203) 2 (478 233) 6dagger 1 (310 153) 5 (428 213) 6dagger

1E6E None 0 474 (601 332) 134 (1020 425) 0 2 (838 344) 327 (2064 746) 2dagger

1FIN None 0 None None 0 None None 0

1GGI 3 (606 324) 6dagger 25 (683 337) 3 (606 324) 0 1 (1239 377) 281 (1123 329) 2

1GOT None 0 None None 0 None None 0

1IBR 32 (699 278) 0 2 (501 250) 208 (638 285) 1 2 (667 261) 32 (699 278) 3dagger

1OAZ 58 (1847 384) 0 9 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger 16 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger

1PXV 51 (854 403) 0 17 (694 349) 54 (578 339) 1 1 (886 451) 63 (986 457) 2dagger

1T6G 4 (810 175) 1 1 (683 133) 129 (1478 308) 10 1 (961 180) 70 (1351 233) 11dagger

1TGS 15 (269 154) 1 1 (194 143) 15 (269 154) 10 1 (194 143) 15 (269 154) 11dagger

1WQ1 6 (224 142) 1dagger 20 (564 235) 82 (540 217) 1dagger 29 (892 444) 445 (718 295) 0

1ZHI 134 (1344 281) 0 10 (752 273) 311 (843 303) 2 4 (718 348) 311 (843 303) 3dagger

2BUO 1 (938 539) 9dagger 3 (505 391) 32 (487 398) 3 12 (63 461) 203 (83 471)) 2

2KAI 17 (1246 323) 1 1 (194 084) 257 (111 077) 3dagger 1 (218 094) 257 (111 077) 2

3HHR 214 (1161 327) 0 497 (919 551) 420 (917 459) 0 214 (1359 395) 261 (1538 377) 0

wins 6 4 8 7 14 11

Table IV

bull Table IVの見かた

ndash First acceptable

RMSD＜100Aring or IRMSD＜40Aring となった(acceptable)

decoyの中で一番良い順位のものの順位bull FireFiberDockのPatchDockはFirst acceptable decoyが

PatchDock(リファインメント前)では何位だったか

ndash Acceptables

上位20個の中に含まれていたacceptable decoyの個数

ndash 3手法の中でFirst acceptableの順位が一番良かった

ndash dagger 3手法の中でAcceptablesの個数が一番多かった

ndash wins行 と dagger の集計

74

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

bull PatchDock＜FireDock＜FiberDockと性能向上

ndash まぁ割と良くなっているbull First acceptable (wins)6 ＜ 8 ＜ 14

bull Acceptables (wins) 4 ＜ 7 ＜ 11

ndash 主鎖リファインメントがnear-native decoyのランキングを改善できるということを示しているbull 構造上の衝突をなくせるようなときに効果を発揮（低いエネルギー値と良い順位が得られるようになる）

75

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

76

実験3 1T6G

bull 1位の結果はCAPRI基準でmedium accuracy

ndash 2位はhighly accurate (IRMSD 092Aring RMSD 304Aring）(表には書いてない)

bull 結合の際に動くループを特定した

ndash 矢印部分のループが開いている

ndash 他の部位はほとんど動いていない

Figure 8 1T6G

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

77

実験3 1BTH

bull 1BTHの結果について(FiberDock)

ndash 403位 RMSD 1480Aring IRMSD 355Aring を釣り上げた

ndash RMSD 798Aring IRMSD 197Aringに改善しエネルギー値1位

ndash FireDockでは悪化していた（RMSD 1890Aring IRMSD 464Aring）

bull FiberDockはRの主鎖構造をほとんど変えなかったが微妙には動いていた（RMSD 015Aring）

ndash この微動が衝突を解決している

ndash 相互作用部位にdecoyが集中するのを可能にしてるのかも

78

Figure 9 1BTH

Refinement by FireDock Refinement by FiberDock

緑色bound(R)

灰色bound(L)

青色PatchDock

橙色FireDock

赤色FiberDock

実験3 1BTH

Discussion and Conclusions

79

bull ドッキング予測は2つのステージに分かれる

ndash剛体ドッキングステージ

bull near-nativeを出せても衝突があったりする

bull decoyのランキングで上位にこない

ndash フレキシブルリファインメントステージ

bull 衝突を解決してリランキング

bull とても重要なステージ

80

タンパク質ドッキング

bull FiberDockを提案したndash フレキシブルリファインメントのための手法

ndash 側鎖と主鎖の両方を対象

ndash vdW力に基づいた基準振動解析によるモデリング

ndash RMSDとエネルギー値（ランキング）両方を改善

ndash エネルギーファネルの形状も改善

bull 主鎖のフレキシビリティの重要性ndash 立体構造がなくモデリングされた場合においても重要

ndash 主鎖リファインメントでモデルの丌正確性に対処できるかもしれない

ndash 抗原抗体複合体予測にもいけるかもbull 今回は1例のみ(1GGI)

bull CDR Loopがあると難しいがうまくいった

bull 抗原抗体複合体におけるFiberDockの性能評価を計画中81

まとめ

bull 基準振動モード選択基準の改良

ndash vdWだけでなく他にも取り入れるbull attrVdW

bull クーロン力

bull 水素結合

bull 主鎖のリファインメントをRとLで同時に行うようにする

ndash RとLのモードの中から関連しているモードを選択して使う

82

Future work

bull リファインメント前の初期構造生成がうまくいかない場合の対応

ndash 剛体ドッキング前にフレキシビリティの評価をしたい

ndash Hinge bending motion（蝶番型モーション）

bull Hinge bending motionはnear-native decoyを生成するのを妨げる大きな動きの1つ

bull Hinge plot法によって最小周波数モード2つで解析できる

bull FrexDockという手法とFiberDockを組み合わせてもいけるかも

83

Future work

[52] Emekli U Schneidman-Duhovny D Wolfson HJ Nussinov R Haliloglu T HingeProt

automated prediction of hinges in protein structures Proteins 2008 70 1219ndash1227

[53] Schneidman-Duhovny D Nussinov R Wolfson HJ Automatic prediction of protein

interactions with large scale motion Proteins2007 69 764ndash773

bull 主鎖のフレキシビリティが予測できる場合

ndash アンサンブル(cross)ドッキングとリファインメントの組み合わせbull Conformational selectionとinfuced-fitの両方をモデル化

ndash near-native decoyの評価がより難しくなるbull より正確なエネルギー関数が必要

bull 最小エネルギーの周辺でのエネルギーファネルを探索するべき

84

Future work

[14] Chaudhury S Gray JJ Conformer selection and induced fit in flexible backbone

proteinndashprotein docking using computational and NMR ensembles J Mol

Biol 2008 381 1068ndash1087

Generating many decoys

Selecting near-native decoys by cluster analysis (IFP)

Refinement

near-native

decoy

内古閑伸之広川貴次秋山泰相互作用プロファイルによるタンパク質複合体予測のポストドッキング解析第38回構造活性相関シンポジウム 2010

62Figure 6

実験2 1IBR

bull 低周波数モードは全体高周波数モードはループ構造の振動を表している(D)

bull 4つの大きな距離のピーク(ABCD)について

ndash最大のピークC(残基番号288~316)は相互作用面と反対側なので重要ではない

ndash最も重要なピークはDでありFiberDockの主鎖リファインメント( )によって実現した

63

実験2 1IBR

bull R(unbound)とL(bound)は衝突

ndash bound構造は開いている

bull FiberDockでうまく開いた

bull ついでにLのヘリックスも移動した

rarr主鎖のリファインメントがないと低エネルギー構造にならない

64

実験2 2BUO(Lはbound)

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5(a) 2BUO

bull Local Docking

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndashエネルギーtop10構造の中の最も良いIRMSDを比較

bull ΔIRMSD gt 02Aring 良くなった

bull -02Aring lt ΔIRMSD lt 02Aring 変わらず

bull ΔIRMSD lt -02Aring 悪くなった

65

実験2 RosettaDockとの比較

ΔIRMSD = IRMSDFiberDock - IRMSDRosettaDock

66

Complex IDBest IRMSD in top 10

FiberDock RosettaDock30 ΔIRMSD

1 1A0O 180 311 -131

2 1ACB 221 249 -028

3 1AY7dagger 089 072 017

4 1BTH 124 124 000

5 1CGI 200 204 -004

6 1DFJdagger 111 580 -469

7 1E6E 063 171 -108

8 1FINdagger 590 593 -003

9 1GGIdagger 170 258 -188

10 1GOTdagger 259 389 -130

11 1IBRdagger 198 901 -703

12 1OAZ 262 155 107

13 1PXV 323 334 -011

14 1T6Gdagger 077 234 -157

15 1TGS 138 131 007

16 1WQ1 141 506 -365

17 1ZHI 112 090 022

18 2BUOdagger 362 424 -062

19 2KAI 075 067 008

20 3HHRdagger 189 430 -241

Table III Local Docking Results of FiberDock and RosettaDock

daggerReceptorの結合部位が閉じているもの(Opening) ΔIRMSDlt-02Aring

実験2 RosettaDockとの比較

bull 11例でIRMSDが向上(ΔIRMSDlt-02Aring)

ndash Motion type Openingが多数

ndash 2例は悪化7例は変わらず(ΔIRMSDplusmn02Aring以内)

ndash FiberDockはOpening motionのモデル化がウマい

bull 最近のRosettaDockについて

ndash Wangら[22]が主鎖のフレキシビリティを導入bull MCのステップの最中に主鎖振動のランダマイズ

bull 主鎖柔軟性を完全に表現することを可能にした

ndash FiberDockの人たちの主張bull WangらのRosettaDockは自由度が高いために計算が大変

ndash fold-tree[22]によってあらかじめフレキシブルな領域を定義して実時間内におさえる

bull FiberDockは事前知識いらずでしかも速いndash 当時の最新ver(RosettaDock30)に含まれていないため性能比較していない

67

実験2 RosettaDockとの比較

bull ファネル状エネルギー地形(energy funnels)

ndash near-native構造の評価に有用

bull 500構造のRMSD-Energy plots(Figure 7)

ndash R(unbound)ampL(bound)

ndash 横軸(IRMSD)

ndash 縦軸(Energy score)

bull RosettaとFireFiberのスケールは違う

68

実験2 エネルギー地形

Position

En

erg

y

[51] Schueler-Furman O Wang C Bradley P Misura K

Baker D Progress in modeling of protein structures

and interactions Science 2005 310 638ndash642

69

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1C

GI

1IB

R

70

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1T

6G

2B

UO

bull FireDock vs FiberDock

ndash FiberDockの方がファネルの形が良い

ndash 主鎖リファインメントの効果

bull RosettaDock vs FireDock

ndash FireDockの方が見た目的に良い形bull 似たような方法なのになぜ（両方とも側鎖のリファインメント）

ndash ファネルの形の違いに対する2つの解釈bull RosettaDockが衝突に敏感過ぎるかも

bull 側鎖最適化手法の違いndash FireDock 整数計画法によるロータマー選択

ndash RosettaDock ヒューリスティックMCによる側鎖のrepacking

bull ファネル形状の違いを本当に理解するためにはもっと研究が必要（本研究の範囲外とする）

71

実験2 エネルギー地形

bull (rigid)ドッキング結果のリファインメントとリランキング

ndash各例に対し相互作用残基(lt6Aring)を不える

ndashその結合部位の情報をもとにPatchDockを実行

bull decoyを500個使うが完全なブラインドでのドッキングではnear-native構造が得られない可能性がある

bull リファインメントとリランキング性能評価のために（near-native decoyを作るために）結合部位情報を用いた

bull PatchDockは形状相補性スコアに基づく

ndash PatchDock FireDock FiberDockを比較

bull PatchDockでnear-native decoyを500個生成

bull FireDockとFiberDockでリファインメントリランキング

bull R(unbound) L(bound)を使用 72

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

73

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

ID

PatchDock FireDock FiberDock

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First Acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

1A0O 1 (766 379) 3dagger 7 (634 230) 29 (920 315) 3dagger 16 (525 333) 108 (519 326) 1

1ACB 3 (617 312) 2 3 (824 431) 259 (867 437) 1 2 (684 401) 42 (612 356) 4dagger

1AY7 14 (978 527) 3 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger

1BTH 1 (1210 365) 1 2 (1011 328) 72 (1147 363) 2 1 (798 197) 403 (1480 355) 5dagger

1CGI 2 (382 231) 1 1 (282 225) 2 (382 231) 10dagger 1 (542 272) 279 (750 297) 9

1DFJ 1 (684 276) 4 1 (555 203) 2 (478 233) 6dagger 1 (310 153) 5 (428 213) 6dagger

1E6E None 0 474 (601 332) 134 (1020 425) 0 2 (838 344) 327 (2064 746) 2dagger

1FIN None 0 None None 0 None None 0

1GGI 3 (606 324) 6dagger 25 (683 337) 3 (606 324) 0 1 (1239 377) 281 (1123 329) 2

1GOT None 0 None None 0 None None 0

1IBR 32 (699 278) 0 2 (501 250) 208 (638 285) 1 2 (667 261) 32 (699 278) 3dagger

1OAZ 58 (1847 384) 0 9 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger 16 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger

1PXV 51 (854 403) 0 17 (694 349) 54 (578 339) 1 1 (886 451) 63 (986 457) 2dagger

1T6G 4 (810 175) 1 1 (683 133) 129 (1478 308) 10 1 (961 180) 70 (1351 233) 11dagger

1TGS 15 (269 154) 1 1 (194 143) 15 (269 154) 10 1 (194 143) 15 (269 154) 11dagger

1WQ1 6 (224 142) 1dagger 20 (564 235) 82 (540 217) 1dagger 29 (892 444) 445 (718 295) 0

1ZHI 134 (1344 281) 0 10 (752 273) 311 (843 303) 2 4 (718 348) 311 (843 303) 3dagger

2BUO 1 (938 539) 9dagger 3 (505 391) 32 (487 398) 3 12 (63 461) 203 (83 471)) 2

2KAI 17 (1246 323) 1 1 (194 084) 257 (111 077) 3dagger 1 (218 094) 257 (111 077) 2

3HHR 214 (1161 327) 0 497 (919 551) 420 (917 459) 0 214 (1359 395) 261 (1538 377) 0

wins 6 4 8 7 14 11

Table IV

bull Table IVの見かた

ndash First acceptable

RMSD＜100Aring or IRMSD＜40Aring となった(acceptable)

decoyの中で一番良い順位のものの順位bull FireFiberDockのPatchDockはFirst acceptable decoyが

PatchDock(リファインメント前)では何位だったか

ndash Acceptables

上位20個の中に含まれていたacceptable decoyの個数

ndash 3手法の中でFirst acceptableの順位が一番良かった

ndash dagger 3手法の中でAcceptablesの個数が一番多かった

ndash wins行 と dagger の集計

74

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

bull PatchDock＜FireDock＜FiberDockと性能向上

ndash まぁ割と良くなっているbull First acceptable (wins)6 ＜ 8 ＜ 14

bull Acceptables (wins) 4 ＜ 7 ＜ 11

ndash 主鎖リファインメントがnear-native decoyのランキングを改善できるということを示しているbull 構造上の衝突をなくせるようなときに効果を発揮（低いエネルギー値と良い順位が得られるようになる）

75

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

76

実験3 1T6G

bull 1位の結果はCAPRI基準でmedium accuracy

ndash 2位はhighly accurate (IRMSD 092Aring RMSD 304Aring）(表には書いてない)

bull 結合の際に動くループを特定した

ndash 矢印部分のループが開いている

ndash 他の部位はほとんど動いていない

Figure 8 1T6G

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

77

実験3 1BTH

bull 1BTHの結果について(FiberDock)

ndash 403位 RMSD 1480Aring IRMSD 355Aring を釣り上げた

ndash RMSD 798Aring IRMSD 197Aringに改善しエネルギー値1位

ndash FireDockでは悪化していた（RMSD 1890Aring IRMSD 464Aring）

bull FiberDockはRの主鎖構造をほとんど変えなかったが微妙には動いていた（RMSD 015Aring）

ndash この微動が衝突を解決している

ndash 相互作用部位にdecoyが集中するのを可能にしてるのかも

78

Figure 9 1BTH

Refinement by FireDock Refinement by FiberDock

緑色bound(R)

灰色bound(L)

青色PatchDock

橙色FireDock

赤色FiberDock

実験3 1BTH

Discussion and Conclusions

79

bull ドッキング予測は2つのステージに分かれる

ndash剛体ドッキングステージ

bull near-nativeを出せても衝突があったりする

bull decoyのランキングで上位にこない

ndash フレキシブルリファインメントステージ

bull 衝突を解決してリランキング

bull とても重要なステージ

80

タンパク質ドッキング

bull FiberDockを提案したndash フレキシブルリファインメントのための手法

ndash 側鎖と主鎖の両方を対象

ndash vdW力に基づいた基準振動解析によるモデリング

ndash RMSDとエネルギー値（ランキング）両方を改善

ndash エネルギーファネルの形状も改善

bull 主鎖のフレキシビリティの重要性ndash 立体構造がなくモデリングされた場合においても重要

ndash 主鎖リファインメントでモデルの丌正確性に対処できるかもしれない

ndash 抗原抗体複合体予測にもいけるかもbull 今回は1例のみ(1GGI)

bull CDR Loopがあると難しいがうまくいった

bull 抗原抗体複合体におけるFiberDockの性能評価を計画中81

まとめ

bull 基準振動モード選択基準の改良

ndash vdWだけでなく他にも取り入れるbull attrVdW

bull クーロン力

bull 水素結合

bull 主鎖のリファインメントをRとLで同時に行うようにする

ndash RとLのモードの中から関連しているモードを選択して使う

82

Future work

bull リファインメント前の初期構造生成がうまくいかない場合の対応

ndash 剛体ドッキング前にフレキシビリティの評価をしたい

ndash Hinge bending motion（蝶番型モーション）

bull Hinge bending motionはnear-native decoyを生成するのを妨げる大きな動きの1つ

bull Hinge plot法によって最小周波数モード2つで解析できる

bull FrexDockという手法とFiberDockを組み合わせてもいけるかも

83

Future work

[52] Emekli U Schneidman-Duhovny D Wolfson HJ Nussinov R Haliloglu T HingeProt

automated prediction of hinges in protein structures Proteins 2008 70 1219ndash1227

[53] Schneidman-Duhovny D Nussinov R Wolfson HJ Automatic prediction of protein

interactions with large scale motion Proteins2007 69 764ndash773

bull 主鎖のフレキシビリティが予測できる場合

ndash アンサンブル(cross)ドッキングとリファインメントの組み合わせbull Conformational selectionとinfuced-fitの両方をモデル化

ndash near-native decoyの評価がより難しくなるbull より正確なエネルギー関数が必要

bull 最小エネルギーの周辺でのエネルギーファネルを探索するべき

84

Future work

[14] Chaudhury S Gray JJ Conformer selection and induced fit in flexible backbone

proteinndashprotein docking using computational and NMR ensembles J Mol

Biol 2008 381 1068ndash1087

Generating many decoys

Selecting near-native decoys by cluster analysis (IFP)

Refinement

near-native

decoy

内古閑伸之広川貴次秋山泰相互作用プロファイルによるタンパク質複合体予測のポストドッキング解析第38回構造活性相関シンポジウム 2010

bull 低周波数モードは全体高周波数モードはループ構造の振動を表している(D)

bull 4つの大きな距離のピーク(ABCD)について

ndash最大のピークC(残基番号288~316)は相互作用面と反対側なので重要ではない

ndash最も重要なピークはDでありFiberDockの主鎖リファインメント( )によって実現した

63

実験2 1IBR

bull R(unbound)とL(bound)は衝突

ndash bound構造は開いている

bull FiberDockでうまく開いた

bull ついでにLのヘリックスも移動した

rarr主鎖のリファインメントがないと低エネルギー構造にならない

64

実験2 2BUO(Lはbound)

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5(a) 2BUO

bull Local Docking

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndashエネルギーtop10構造の中の最も良いIRMSDを比較

bull ΔIRMSD gt 02Aring 良くなった

bull -02Aring lt ΔIRMSD lt 02Aring 変わらず

bull ΔIRMSD lt -02Aring 悪くなった

65

実験2 RosettaDockとの比較

ΔIRMSD = IRMSDFiberDock - IRMSDRosettaDock

66

Complex IDBest IRMSD in top 10

FiberDock RosettaDock30 ΔIRMSD

1 1A0O 180 311 -131

2 1ACB 221 249 -028

3 1AY7dagger 089 072 017

4 1BTH 124 124 000

5 1CGI 200 204 -004

6 1DFJdagger 111 580 -469

7 1E6E 063 171 -108

8 1FINdagger 590 593 -003

9 1GGIdagger 170 258 -188

10 1GOTdagger 259 389 -130

11 1IBRdagger 198 901 -703

12 1OAZ 262 155 107

13 1PXV 323 334 -011

14 1T6Gdagger 077 234 -157

15 1TGS 138 131 007

16 1WQ1 141 506 -365

17 1ZHI 112 090 022

18 2BUOdagger 362 424 -062

19 2KAI 075 067 008

20 3HHRdagger 189 430 -241

Table III Local Docking Results of FiberDock and RosettaDock

daggerReceptorの結合部位が閉じているもの(Opening) ΔIRMSDlt-02Aring

実験2 RosettaDockとの比較

bull 11例でIRMSDが向上(ΔIRMSDlt-02Aring)

ndash Motion type Openingが多数

ndash 2例は悪化7例は変わらず(ΔIRMSDplusmn02Aring以内)

ndash FiberDockはOpening motionのモデル化がウマい

bull 最近のRosettaDockについて

ndash Wangら[22]が主鎖のフレキシビリティを導入bull MCのステップの最中に主鎖振動のランダマイズ

bull 主鎖柔軟性を完全に表現することを可能にした

ndash FiberDockの人たちの主張bull WangらのRosettaDockは自由度が高いために計算が大変

ndash fold-tree[22]によってあらかじめフレキシブルな領域を定義して実時間内におさえる

bull FiberDockは事前知識いらずでしかも速いndash 当時の最新ver(RosettaDock30)に含まれていないため性能比較していない

67

実験2 RosettaDockとの比較

bull ファネル状エネルギー地形(energy funnels)

ndash near-native構造の評価に有用

bull 500構造のRMSD-Energy plots(Figure 7)

ndash R(unbound)ampL(bound)

ndash 横軸(IRMSD)

ndash 縦軸(Energy score)

bull RosettaとFireFiberのスケールは違う

68

実験2 エネルギー地形

Position

En

erg

y

[51] Schueler-Furman O Wang C Bradley P Misura K

Baker D Progress in modeling of protein structures

and interactions Science 2005 310 638ndash642

69

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1C

GI

1IB

R

70

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1T

6G

2B

UO

bull FireDock vs FiberDock

ndash FiberDockの方がファネルの形が良い

ndash 主鎖リファインメントの効果

bull RosettaDock vs FireDock

ndash FireDockの方が見た目的に良い形bull 似たような方法なのになぜ（両方とも側鎖のリファインメント）

ndash ファネルの形の違いに対する2つの解釈bull RosettaDockが衝突に敏感過ぎるかも

bull 側鎖最適化手法の違いndash FireDock 整数計画法によるロータマー選択

ndash RosettaDock ヒューリスティックMCによる側鎖のrepacking

bull ファネル形状の違いを本当に理解するためにはもっと研究が必要（本研究の範囲外とする）

71

実験2 エネルギー地形

bull (rigid)ドッキング結果のリファインメントとリランキング

ndash各例に対し相互作用残基(lt6Aring)を不える

ndashその結合部位の情報をもとにPatchDockを実行

bull decoyを500個使うが完全なブラインドでのドッキングではnear-native構造が得られない可能性がある

bull リファインメントとリランキング性能評価のために（near-native decoyを作るために）結合部位情報を用いた

bull PatchDockは形状相補性スコアに基づく

ndash PatchDock FireDock FiberDockを比較

bull PatchDockでnear-native decoyを500個生成

bull FireDockとFiberDockでリファインメントリランキング

bull R(unbound) L(bound)を使用 72

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

73

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

ID

PatchDock FireDock FiberDock

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First Acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

1A0O 1 (766 379) 3dagger 7 (634 230) 29 (920 315) 3dagger 16 (525 333) 108 (519 326) 1

1ACB 3 (617 312) 2 3 (824 431) 259 (867 437) 1 2 (684 401) 42 (612 356) 4dagger

1AY7 14 (978 527) 3 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger

1BTH 1 (1210 365) 1 2 (1011 328) 72 (1147 363) 2 1 (798 197) 403 (1480 355) 5dagger

1CGI 2 (382 231) 1 1 (282 225) 2 (382 231) 10dagger 1 (542 272) 279 (750 297) 9

1DFJ 1 (684 276) 4 1 (555 203) 2 (478 233) 6dagger 1 (310 153) 5 (428 213) 6dagger

1E6E None 0 474 (601 332) 134 (1020 425) 0 2 (838 344) 327 (2064 746) 2dagger

1FIN None 0 None None 0 None None 0

1GGI 3 (606 324) 6dagger 25 (683 337) 3 (606 324) 0 1 (1239 377) 281 (1123 329) 2

1GOT None 0 None None 0 None None 0

1IBR 32 (699 278) 0 2 (501 250) 208 (638 285) 1 2 (667 261) 32 (699 278) 3dagger

1OAZ 58 (1847 384) 0 9 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger 16 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger

1PXV 51 (854 403) 0 17 (694 349) 54 (578 339) 1 1 (886 451) 63 (986 457) 2dagger

1T6G 4 (810 175) 1 1 (683 133) 129 (1478 308) 10 1 (961 180) 70 (1351 233) 11dagger

1TGS 15 (269 154) 1 1 (194 143) 15 (269 154) 10 1 (194 143) 15 (269 154) 11dagger

1WQ1 6 (224 142) 1dagger 20 (564 235) 82 (540 217) 1dagger 29 (892 444) 445 (718 295) 0

1ZHI 134 (1344 281) 0 10 (752 273) 311 (843 303) 2 4 (718 348) 311 (843 303) 3dagger

2BUO 1 (938 539) 9dagger 3 (505 391) 32 (487 398) 3 12 (63 461) 203 (83 471)) 2

2KAI 17 (1246 323) 1 1 (194 084) 257 (111 077) 3dagger 1 (218 094) 257 (111 077) 2

3HHR 214 (1161 327) 0 497 (919 551) 420 (917 459) 0 214 (1359 395) 261 (1538 377) 0

wins 6 4 8 7 14 11

Table IV

bull Table IVの見かた

ndash First acceptable

RMSD＜100Aring or IRMSD＜40Aring となった(acceptable)

decoyの中で一番良い順位のものの順位bull FireFiberDockのPatchDockはFirst acceptable decoyが

PatchDock(リファインメント前)では何位だったか

ndash Acceptables

上位20個の中に含まれていたacceptable decoyの個数

ndash 3手法の中でFirst acceptableの順位が一番良かった

ndash dagger 3手法の中でAcceptablesの個数が一番多かった

ndash wins行 と dagger の集計

74

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

bull PatchDock＜FireDock＜FiberDockと性能向上

ndash まぁ割と良くなっているbull First acceptable (wins)6 ＜ 8 ＜ 14

bull Acceptables (wins) 4 ＜ 7 ＜ 11

ndash 主鎖リファインメントがnear-native decoyのランキングを改善できるということを示しているbull 構造上の衝突をなくせるようなときに効果を発揮（低いエネルギー値と良い順位が得られるようになる）

75

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

76

実験3 1T6G

bull 1位の結果はCAPRI基準でmedium accuracy

ndash 2位はhighly accurate (IRMSD 092Aring RMSD 304Aring）(表には書いてない)

bull 結合の際に動くループを特定した

ndash 矢印部分のループが開いている

ndash 他の部位はほとんど動いていない

Figure 8 1T6G

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

77

実験3 1BTH

bull 1BTHの結果について(FiberDock)

ndash 403位 RMSD 1480Aring IRMSD 355Aring を釣り上げた

ndash RMSD 798Aring IRMSD 197Aringに改善しエネルギー値1位

ndash FireDockでは悪化していた（RMSD 1890Aring IRMSD 464Aring）

bull FiberDockはRの主鎖構造をほとんど変えなかったが微妙には動いていた（RMSD 015Aring）

ndash この微動が衝突を解決している

ndash 相互作用部位にdecoyが集中するのを可能にしてるのかも

78

Figure 9 1BTH

Refinement by FireDock Refinement by FiberDock

緑色bound(R)

灰色bound(L)

青色PatchDock

橙色FireDock

赤色FiberDock

実験3 1BTH

Discussion and Conclusions

79

bull ドッキング予測は2つのステージに分かれる

ndash剛体ドッキングステージ

bull near-nativeを出せても衝突があったりする

bull decoyのランキングで上位にこない

ndash フレキシブルリファインメントステージ

bull 衝突を解決してリランキング

bull とても重要なステージ

80

タンパク質ドッキング

bull FiberDockを提案したndash フレキシブルリファインメントのための手法

ndash 側鎖と主鎖の両方を対象

ndash vdW力に基づいた基準振動解析によるモデリング

ndash RMSDとエネルギー値（ランキング）両方を改善

ndash エネルギーファネルの形状も改善

bull 主鎖のフレキシビリティの重要性ndash 立体構造がなくモデリングされた場合においても重要

ndash 主鎖リファインメントでモデルの丌正確性に対処できるかもしれない

ndash 抗原抗体複合体予測にもいけるかもbull 今回は1例のみ(1GGI)

bull CDR Loopがあると難しいがうまくいった

bull 抗原抗体複合体におけるFiberDockの性能評価を計画中81

まとめ

bull 基準振動モード選択基準の改良

ndash vdWだけでなく他にも取り入れるbull attrVdW

bull クーロン力

bull 水素結合

bull 主鎖のリファインメントをRとLで同時に行うようにする

ndash RとLのモードの中から関連しているモードを選択して使う

82

Future work

bull リファインメント前の初期構造生成がうまくいかない場合の対応

ndash 剛体ドッキング前にフレキシビリティの評価をしたい

ndash Hinge bending motion（蝶番型モーション）

bull Hinge bending motionはnear-native decoyを生成するのを妨げる大きな動きの1つ

bull Hinge plot法によって最小周波数モード2つで解析できる

bull FrexDockという手法とFiberDockを組み合わせてもいけるかも

83

Future work

[52] Emekli U Schneidman-Duhovny D Wolfson HJ Nussinov R Haliloglu T HingeProt

automated prediction of hinges in protein structures Proteins 2008 70 1219ndash1227

[53] Schneidman-Duhovny D Nussinov R Wolfson HJ Automatic prediction of protein

interactions with large scale motion Proteins2007 69 764ndash773

bull 主鎖のフレキシビリティが予測できる場合

ndash アンサンブル(cross)ドッキングとリファインメントの組み合わせbull Conformational selectionとinfuced-fitの両方をモデル化

ndash near-native decoyの評価がより難しくなるbull より正確なエネルギー関数が必要

bull 最小エネルギーの周辺でのエネルギーファネルを探索するべき

84

Future work

[14] Chaudhury S Gray JJ Conformer selection and induced fit in flexible backbone

proteinndashprotein docking using computational and NMR ensembles J Mol

Biol 2008 381 1068ndash1087

Generating many decoys

Selecting near-native decoys by cluster analysis (IFP)

Refinement

near-native

decoy

内古閑伸之広川貴次秋山泰相互作用プロファイルによるタンパク質複合体予測のポストドッキング解析第38回構造活性相関シンポジウム 2010

bull R(unbound)とL(bound)は衝突

ndash bound構造は開いている

bull FiberDockでうまく開いた

bull ついでにLのヘリックスも移動した

rarr主鎖のリファインメントがないと低エネルギー構造にならない

64

実験2 2BUO(Lはbound)

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

Figure 5(a) 2BUO

bull Local Docking

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndashエネルギーtop10構造の中の最も良いIRMSDを比較

bull ΔIRMSD gt 02Aring 良くなった

bull -02Aring lt ΔIRMSD lt 02Aring 変わらず

bull ΔIRMSD lt -02Aring 悪くなった

65

実験2 RosettaDockとの比較

ΔIRMSD = IRMSDFiberDock - IRMSDRosettaDock

66

Complex IDBest IRMSD in top 10

FiberDock RosettaDock30 ΔIRMSD

1 1A0O 180 311 -131

2 1ACB 221 249 -028

3 1AY7dagger 089 072 017

4 1BTH 124 124 000

5 1CGI 200 204 -004

6 1DFJdagger 111 580 -469

7 1E6E 063 171 -108

8 1FINdagger 590 593 -003

9 1GGIdagger 170 258 -188

10 1GOTdagger 259 389 -130

11 1IBRdagger 198 901 -703

12 1OAZ 262 155 107

13 1PXV 323 334 -011

14 1T6Gdagger 077 234 -157

15 1TGS 138 131 007

16 1WQ1 141 506 -365

17 1ZHI 112 090 022

18 2BUOdagger 362 424 -062

19 2KAI 075 067 008

20 3HHRdagger 189 430 -241

Table III Local Docking Results of FiberDock and RosettaDock

daggerReceptorの結合部位が閉じているもの(Opening) ΔIRMSDlt-02Aring

実験2 RosettaDockとの比較

bull 11例でIRMSDが向上(ΔIRMSDlt-02Aring)

ndash Motion type Openingが多数

ndash 2例は悪化7例は変わらず(ΔIRMSDplusmn02Aring以内)

ndash FiberDockはOpening motionのモデル化がウマい

bull 最近のRosettaDockについて

ndash Wangら[22]が主鎖のフレキシビリティを導入bull MCのステップの最中に主鎖振動のランダマイズ

bull 主鎖柔軟性を完全に表現することを可能にした

ndash FiberDockの人たちの主張bull WangらのRosettaDockは自由度が高いために計算が大変

ndash fold-tree[22]によってあらかじめフレキシブルな領域を定義して実時間内におさえる

bull FiberDockは事前知識いらずでしかも速いndash 当時の最新ver(RosettaDock30)に含まれていないため性能比較していない

67

実験2 RosettaDockとの比較

bull ファネル状エネルギー地形(energy funnels)

ndash near-native構造の評価に有用

bull 500構造のRMSD-Energy plots(Figure 7)

ndash R(unbound)ampL(bound)

ndash 横軸(IRMSD)

ndash 縦軸(Energy score)

bull RosettaとFireFiberのスケールは違う

68

実験2 エネルギー地形

Position

En

erg

y

[51] Schueler-Furman O Wang C Bradley P Misura K

Baker D Progress in modeling of protein structures

and interactions Science 2005 310 638ndash642

69

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1C

GI

1IB

R

70

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1T

6G

2B

UO

bull FireDock vs FiberDock

ndash FiberDockの方がファネルの形が良い

ndash 主鎖リファインメントの効果

bull RosettaDock vs FireDock

ndash FireDockの方が見た目的に良い形bull 似たような方法なのになぜ（両方とも側鎖のリファインメント）

ndash ファネルの形の違いに対する2つの解釈bull RosettaDockが衝突に敏感過ぎるかも

bull 側鎖最適化手法の違いndash FireDock 整数計画法によるロータマー選択

ndash RosettaDock ヒューリスティックMCによる側鎖のrepacking

bull ファネル形状の違いを本当に理解するためにはもっと研究が必要（本研究の範囲外とする）

71

実験2 エネルギー地形

bull (rigid)ドッキング結果のリファインメントとリランキング

ndash各例に対し相互作用残基(lt6Aring)を不える

ndashその結合部位の情報をもとにPatchDockを実行

bull decoyを500個使うが完全なブラインドでのドッキングではnear-native構造が得られない可能性がある

bull リファインメントとリランキング性能評価のために（near-native decoyを作るために）結合部位情報を用いた

bull PatchDockは形状相補性スコアに基づく

ndash PatchDock FireDock FiberDockを比較

bull PatchDockでnear-native decoyを500個生成

bull FireDockとFiberDockでリファインメントリランキング

bull R(unbound) L(bound)を使用 72

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

73

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

ID

PatchDock FireDock FiberDock

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First Acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

1A0O 1 (766 379) 3dagger 7 (634 230) 29 (920 315) 3dagger 16 (525 333) 108 (519 326) 1

1ACB 3 (617 312) 2 3 (824 431) 259 (867 437) 1 2 (684 401) 42 (612 356) 4dagger

1AY7 14 (978 527) 3 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger

1BTH 1 (1210 365) 1 2 (1011 328) 72 (1147 363) 2 1 (798 197) 403 (1480 355) 5dagger

1CGI 2 (382 231) 1 1 (282 225) 2 (382 231) 10dagger 1 (542 272) 279 (750 297) 9

1DFJ 1 (684 276) 4 1 (555 203) 2 (478 233) 6dagger 1 (310 153) 5 (428 213) 6dagger

1E6E None 0 474 (601 332) 134 (1020 425) 0 2 (838 344) 327 (2064 746) 2dagger

1FIN None 0 None None 0 None None 0

1GGI 3 (606 324) 6dagger 25 (683 337) 3 (606 324) 0 1 (1239 377) 281 (1123 329) 2

1GOT None 0 None None 0 None None 0

1IBR 32 (699 278) 0 2 (501 250) 208 (638 285) 1 2 (667 261) 32 (699 278) 3dagger

1OAZ 58 (1847 384) 0 9 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger 16 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger

1PXV 51 (854 403) 0 17 (694 349) 54 (578 339) 1 1 (886 451) 63 (986 457) 2dagger

1T6G 4 (810 175) 1 1 (683 133) 129 (1478 308) 10 1 (961 180) 70 (1351 233) 11dagger

1TGS 15 (269 154) 1 1 (194 143) 15 (269 154) 10 1 (194 143) 15 (269 154) 11dagger

1WQ1 6 (224 142) 1dagger 20 (564 235) 82 (540 217) 1dagger 29 (892 444) 445 (718 295) 0

1ZHI 134 (1344 281) 0 10 (752 273) 311 (843 303) 2 4 (718 348) 311 (843 303) 3dagger

2BUO 1 (938 539) 9dagger 3 (505 391) 32 (487 398) 3 12 (63 461) 203 (83 471)) 2

2KAI 17 (1246 323) 1 1 (194 084) 257 (111 077) 3dagger 1 (218 094) 257 (111 077) 2

3HHR 214 (1161 327) 0 497 (919 551) 420 (917 459) 0 214 (1359 395) 261 (1538 377) 0

wins 6 4 8 7 14 11

Table IV

bull Table IVの見かた

ndash First acceptable

RMSD＜100Aring or IRMSD＜40Aring となった(acceptable)

decoyの中で一番良い順位のものの順位bull FireFiberDockのPatchDockはFirst acceptable decoyが

PatchDock(リファインメント前)では何位だったか

ndash Acceptables

上位20個の中に含まれていたacceptable decoyの個数

ndash 3手法の中でFirst acceptableの順位が一番良かった

ndash dagger 3手法の中でAcceptablesの個数が一番多かった

ndash wins行 と dagger の集計

74

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

bull PatchDock＜FireDock＜FiberDockと性能向上

ndash まぁ割と良くなっているbull First acceptable (wins)6 ＜ 8 ＜ 14

bull Acceptables (wins) 4 ＜ 7 ＜ 11

ndash 主鎖リファインメントがnear-native decoyのランキングを改善できるということを示しているbull 構造上の衝突をなくせるようなときに効果を発揮（低いエネルギー値と良い順位が得られるようになる）

75

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

76

実験3 1T6G

bull 1位の結果はCAPRI基準でmedium accuracy

ndash 2位はhighly accurate (IRMSD 092Aring RMSD 304Aring）(表には書いてない)

bull 結合の際に動くループを特定した

ndash 矢印部分のループが開いている

ndash 他の部位はほとんど動いていない

Figure 8 1T6G

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

77

実験3 1BTH

bull 1BTHの結果について(FiberDock)

ndash 403位 RMSD 1480Aring IRMSD 355Aring を釣り上げた

ndash RMSD 798Aring IRMSD 197Aringに改善しエネルギー値1位

ndash FireDockでは悪化していた（RMSD 1890Aring IRMSD 464Aring）

bull FiberDockはRの主鎖構造をほとんど変えなかったが微妙には動いていた（RMSD 015Aring）

ndash この微動が衝突を解決している

ndash 相互作用部位にdecoyが集中するのを可能にしてるのかも

78

Figure 9 1BTH

Refinement by FireDock Refinement by FiberDock

緑色bound(R)

灰色bound(L)

青色PatchDock

橙色FireDock

赤色FiberDock

実験3 1BTH

Discussion and Conclusions

79

bull ドッキング予測は2つのステージに分かれる

ndash剛体ドッキングステージ

bull near-nativeを出せても衝突があったりする

bull decoyのランキングで上位にこない

ndash フレキシブルリファインメントステージ

bull 衝突を解決してリランキング

bull とても重要なステージ

80

タンパク質ドッキング

bull FiberDockを提案したndash フレキシブルリファインメントのための手法

ndash 側鎖と主鎖の両方を対象

ndash vdW力に基づいた基準振動解析によるモデリング

ndash RMSDとエネルギー値（ランキング）両方を改善

ndash エネルギーファネルの形状も改善

bull 主鎖のフレキシビリティの重要性ndash 立体構造がなくモデリングされた場合においても重要

ndash 主鎖リファインメントでモデルの丌正確性に対処できるかもしれない

ndash 抗原抗体複合体予測にもいけるかもbull 今回は1例のみ(1GGI)

bull CDR Loopがあると難しいがうまくいった

bull 抗原抗体複合体におけるFiberDockの性能評価を計画中81

まとめ

bull 基準振動モード選択基準の改良

ndash vdWだけでなく他にも取り入れるbull attrVdW

bull クーロン力

bull 水素結合

bull 主鎖のリファインメントをRとLで同時に行うようにする

ndash RとLのモードの中から関連しているモードを選択して使う

82

Future work

bull リファインメント前の初期構造生成がうまくいかない場合の対応

ndash 剛体ドッキング前にフレキシビリティの評価をしたい

ndash Hinge bending motion（蝶番型モーション）

bull Hinge bending motionはnear-native decoyを生成するのを妨げる大きな動きの1つ

bull Hinge plot法によって最小周波数モード2つで解析できる

bull FrexDockという手法とFiberDockを組み合わせてもいけるかも

83

Future work

[52] Emekli U Schneidman-Duhovny D Wolfson HJ Nussinov R Haliloglu T HingeProt

automated prediction of hinges in protein structures Proteins 2008 70 1219ndash1227

[53] Schneidman-Duhovny D Nussinov R Wolfson HJ Automatic prediction of protein

interactions with large scale motion Proteins2007 69 764ndash773

bull 主鎖のフレキシビリティが予測できる場合

ndash アンサンブル(cross)ドッキングとリファインメントの組み合わせbull Conformational selectionとinfuced-fitの両方をモデル化

ndash near-native decoyの評価がより難しくなるbull より正確なエネルギー関数が必要

bull 最小エネルギーの周辺でのエネルギーファネルを探索するべき

84

Future work

[14] Chaudhury S Gray JJ Conformer selection and induced fit in flexible backbone

proteinndashprotein docking using computational and NMR ensembles J Mol

Biol 2008 381 1068ndash1087

Generating many decoys

Selecting near-native decoys by cluster analysis (IFP)

Refinement

near-native

decoy

内古閑伸之広川貴次秋山泰相互作用プロファイルによるタンパク質複合体予測のポストドッキング解析第38回構造活性相関シンポジウム 2010

bull Local Docking

ndash Lに対して

bull x y z軸に平行移動の正規乱数(平均0AringSTD3Aring)

bull x y z軸回りに回転角の正規乱数（平均0deg STD8deg）

の構造変化を加える

ndashエネルギーtop10構造の中の最も良いIRMSDを比較

bull ΔIRMSD gt 02Aring 良くなった

bull -02Aring lt ΔIRMSD lt 02Aring 変わらず

bull ΔIRMSD lt -02Aring 悪くなった

65

実験2 RosettaDockとの比較

ΔIRMSD = IRMSDFiberDock - IRMSDRosettaDock

66

Complex IDBest IRMSD in top 10

FiberDock RosettaDock30 ΔIRMSD

1 1A0O 180 311 -131

2 1ACB 221 249 -028

3 1AY7dagger 089 072 017

4 1BTH 124 124 000

5 1CGI 200 204 -004

6 1DFJdagger 111 580 -469

7 1E6E 063 171 -108

8 1FINdagger 590 593 -003

9 1GGIdagger 170 258 -188

10 1GOTdagger 259 389 -130

11 1IBRdagger 198 901 -703

12 1OAZ 262 155 107

13 1PXV 323 334 -011

14 1T6Gdagger 077 234 -157

15 1TGS 138 131 007

16 1WQ1 141 506 -365

17 1ZHI 112 090 022

18 2BUOdagger 362 424 -062

19 2KAI 075 067 008

20 3HHRdagger 189 430 -241

Table III Local Docking Results of FiberDock and RosettaDock

daggerReceptorの結合部位が閉じているもの(Opening) ΔIRMSDlt-02Aring

実験2 RosettaDockとの比較

bull 11例でIRMSDが向上(ΔIRMSDlt-02Aring)

ndash Motion type Openingが多数

ndash 2例は悪化7例は変わらず(ΔIRMSDplusmn02Aring以内)

ndash FiberDockはOpening motionのモデル化がウマい

bull 最近のRosettaDockについて

ndash Wangら[22]が主鎖のフレキシビリティを導入bull MCのステップの最中に主鎖振動のランダマイズ

bull 主鎖柔軟性を完全に表現することを可能にした

ndash FiberDockの人たちの主張bull WangらのRosettaDockは自由度が高いために計算が大変

ndash fold-tree[22]によってあらかじめフレキシブルな領域を定義して実時間内におさえる

bull FiberDockは事前知識いらずでしかも速いndash 当時の最新ver(RosettaDock30)に含まれていないため性能比較していない

67

実験2 RosettaDockとの比較

bull ファネル状エネルギー地形(energy funnels)

ndash near-native構造の評価に有用

bull 500構造のRMSD-Energy plots(Figure 7)

ndash R(unbound)ampL(bound)

ndash 横軸(IRMSD)

ndash 縦軸(Energy score)

bull RosettaとFireFiberのスケールは違う

68

実験2 エネルギー地形

Position

En

erg

y

[51] Schueler-Furman O Wang C Bradley P Misura K

Baker D Progress in modeling of protein structures

and interactions Science 2005 310 638ndash642

69

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1C

GI

1IB

R

70

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1T

6G

2B

UO

bull FireDock vs FiberDock

ndash FiberDockの方がファネルの形が良い

ndash 主鎖リファインメントの効果

bull RosettaDock vs FireDock

ndash FireDockの方が見た目的に良い形bull 似たような方法なのになぜ（両方とも側鎖のリファインメント）

ndash ファネルの形の違いに対する2つの解釈bull RosettaDockが衝突に敏感過ぎるかも

bull 側鎖最適化手法の違いndash FireDock 整数計画法によるロータマー選択

ndash RosettaDock ヒューリスティックMCによる側鎖のrepacking

bull ファネル形状の違いを本当に理解するためにはもっと研究が必要（本研究の範囲外とする）

71

実験2 エネルギー地形

bull (rigid)ドッキング結果のリファインメントとリランキング

ndash各例に対し相互作用残基(lt6Aring)を不える

ndashその結合部位の情報をもとにPatchDockを実行

bull decoyを500個使うが完全なブラインドでのドッキングではnear-native構造が得られない可能性がある

bull リファインメントとリランキング性能評価のために（near-native decoyを作るために）結合部位情報を用いた

bull PatchDockは形状相補性スコアに基づく

ndash PatchDock FireDock FiberDockを比較

bull PatchDockでnear-native decoyを500個生成

bull FireDockとFiberDockでリファインメントリランキング

bull R(unbound) L(bound)を使用 72

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

73

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

ID

PatchDock FireDock FiberDock

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First Acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

1A0O 1 (766 379) 3dagger 7 (634 230) 29 (920 315) 3dagger 16 (525 333) 108 (519 326) 1

1ACB 3 (617 312) 2 3 (824 431) 259 (867 437) 1 2 (684 401) 42 (612 356) 4dagger

1AY7 14 (978 527) 3 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger

1BTH 1 (1210 365) 1 2 (1011 328) 72 (1147 363) 2 1 (798 197) 403 (1480 355) 5dagger

1CGI 2 (382 231) 1 1 (282 225) 2 (382 231) 10dagger 1 (542 272) 279 (750 297) 9

1DFJ 1 (684 276) 4 1 (555 203) 2 (478 233) 6dagger 1 (310 153) 5 (428 213) 6dagger

1E6E None 0 474 (601 332) 134 (1020 425) 0 2 (838 344) 327 (2064 746) 2dagger

1FIN None 0 None None 0 None None 0

1GGI 3 (606 324) 6dagger 25 (683 337) 3 (606 324) 0 1 (1239 377) 281 (1123 329) 2

1GOT None 0 None None 0 None None 0

1IBR 32 (699 278) 0 2 (501 250) 208 (638 285) 1 2 (667 261) 32 (699 278) 3dagger

1OAZ 58 (1847 384) 0 9 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger 16 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger

1PXV 51 (854 403) 0 17 (694 349) 54 (578 339) 1 1 (886 451) 63 (986 457) 2dagger

1T6G 4 (810 175) 1 1 (683 133) 129 (1478 308) 10 1 (961 180) 70 (1351 233) 11dagger

1TGS 15 (269 154) 1 1 (194 143) 15 (269 154) 10 1 (194 143) 15 (269 154) 11dagger

1WQ1 6 (224 142) 1dagger 20 (564 235) 82 (540 217) 1dagger 29 (892 444) 445 (718 295) 0

1ZHI 134 (1344 281) 0 10 (752 273) 311 (843 303) 2 4 (718 348) 311 (843 303) 3dagger

2BUO 1 (938 539) 9dagger 3 (505 391) 32 (487 398) 3 12 (63 461) 203 (83 471)) 2

2KAI 17 (1246 323) 1 1 (194 084) 257 (111 077) 3dagger 1 (218 094) 257 (111 077) 2

3HHR 214 (1161 327) 0 497 (919 551) 420 (917 459) 0 214 (1359 395) 261 (1538 377) 0

wins 6 4 8 7 14 11

Table IV

bull Table IVの見かた

ndash First acceptable

RMSD＜100Aring or IRMSD＜40Aring となった(acceptable)

decoyの中で一番良い順位のものの順位bull FireFiberDockのPatchDockはFirst acceptable decoyが

PatchDock(リファインメント前)では何位だったか

ndash Acceptables

上位20個の中に含まれていたacceptable decoyの個数

ndash 3手法の中でFirst acceptableの順位が一番良かった

ndash dagger 3手法の中でAcceptablesの個数が一番多かった

ndash wins行 と dagger の集計

74

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

bull PatchDock＜FireDock＜FiberDockと性能向上

ndash まぁ割と良くなっているbull First acceptable (wins)6 ＜ 8 ＜ 14

bull Acceptables (wins) 4 ＜ 7 ＜ 11

ndash 主鎖リファインメントがnear-native decoyのランキングを改善できるということを示しているbull 構造上の衝突をなくせるようなときに効果を発揮（低いエネルギー値と良い順位が得られるようになる）

75

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

76

実験3 1T6G

bull 1位の結果はCAPRI基準でmedium accuracy

ndash 2位はhighly accurate (IRMSD 092Aring RMSD 304Aring）(表には書いてない)

bull 結合の際に動くループを特定した

ndash 矢印部分のループが開いている

ndash 他の部位はほとんど動いていない

Figure 8 1T6G

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

77

実験3 1BTH

bull 1BTHの結果について(FiberDock)

ndash 403位 RMSD 1480Aring IRMSD 355Aring を釣り上げた

ndash RMSD 798Aring IRMSD 197Aringに改善しエネルギー値1位

ndash FireDockでは悪化していた（RMSD 1890Aring IRMSD 464Aring）

bull FiberDockはRの主鎖構造をほとんど変えなかったが微妙には動いていた（RMSD 015Aring）

ndash この微動が衝突を解決している

ndash 相互作用部位にdecoyが集中するのを可能にしてるのかも

78

Figure 9 1BTH

Refinement by FireDock Refinement by FiberDock

緑色bound(R)

灰色bound(L)

青色PatchDock

橙色FireDock

赤色FiberDock

実験3 1BTH

Discussion and Conclusions

79

bull ドッキング予測は2つのステージに分かれる

ndash剛体ドッキングステージ

bull near-nativeを出せても衝突があったりする

bull decoyのランキングで上位にこない

ndash フレキシブルリファインメントステージ

bull 衝突を解決してリランキング

bull とても重要なステージ

80

タンパク質ドッキング

bull FiberDockを提案したndash フレキシブルリファインメントのための手法

ndash 側鎖と主鎖の両方を対象

ndash vdW力に基づいた基準振動解析によるモデリング

ndash RMSDとエネルギー値（ランキング）両方を改善

ndash エネルギーファネルの形状も改善

bull 主鎖のフレキシビリティの重要性ndash 立体構造がなくモデリングされた場合においても重要

ndash 主鎖リファインメントでモデルの丌正確性に対処できるかもしれない

ndash 抗原抗体複合体予測にもいけるかもbull 今回は1例のみ(1GGI)

bull CDR Loopがあると難しいがうまくいった

bull 抗原抗体複合体におけるFiberDockの性能評価を計画中81

まとめ

bull 基準振動モード選択基準の改良

ndash vdWだけでなく他にも取り入れるbull attrVdW

bull クーロン力

bull 水素結合

bull 主鎖のリファインメントをRとLで同時に行うようにする

ndash RとLのモードの中から関連しているモードを選択して使う

82

Future work

bull リファインメント前の初期構造生成がうまくいかない場合の対応

ndash 剛体ドッキング前にフレキシビリティの評価をしたい

ndash Hinge bending motion（蝶番型モーション）

bull Hinge bending motionはnear-native decoyを生成するのを妨げる大きな動きの1つ

bull Hinge plot法によって最小周波数モード2つで解析できる

bull FrexDockという手法とFiberDockを組み合わせてもいけるかも

83

Future work

[52] Emekli U Schneidman-Duhovny D Wolfson HJ Nussinov R Haliloglu T HingeProt

automated prediction of hinges in protein structures Proteins 2008 70 1219ndash1227

[53] Schneidman-Duhovny D Nussinov R Wolfson HJ Automatic prediction of protein

interactions with large scale motion Proteins2007 69 764ndash773

bull 主鎖のフレキシビリティが予測できる場合

ndash アンサンブル(cross)ドッキングとリファインメントの組み合わせbull Conformational selectionとinfuced-fitの両方をモデル化

ndash near-native decoyの評価がより難しくなるbull より正確なエネルギー関数が必要

bull 最小エネルギーの周辺でのエネルギーファネルを探索するべき

84

Future work

[14] Chaudhury S Gray JJ Conformer selection and induced fit in flexible backbone

proteinndashprotein docking using computational and NMR ensembles J Mol

Biol 2008 381 1068ndash1087

Generating many decoys

Selecting near-native decoys by cluster analysis (IFP)

Refinement

near-native

decoy

内古閑伸之広川貴次秋山泰相互作用プロファイルによるタンパク質複合体予測のポストドッキング解析第38回構造活性相関シンポジウム 2010

66

Complex IDBest IRMSD in top 10

FiberDock RosettaDock30 ΔIRMSD

1 1A0O 180 311 -131

2 1ACB 221 249 -028

3 1AY7dagger 089 072 017

4 1BTH 124 124 000

5 1CGI 200 204 -004

6 1DFJdagger 111 580 -469

7 1E6E 063 171 -108

8 1FINdagger 590 593 -003

9 1GGIdagger 170 258 -188

10 1GOTdagger 259 389 -130

11 1IBRdagger 198 901 -703

12 1OAZ 262 155 107

13 1PXV 323 334 -011

14 1T6Gdagger 077 234 -157

15 1TGS 138 131 007

16 1WQ1 141 506 -365

17 1ZHI 112 090 022

18 2BUOdagger 362 424 -062

19 2KAI 075 067 008

20 3HHRdagger 189 430 -241

Table III Local Docking Results of FiberDock and RosettaDock

daggerReceptorの結合部位が閉じているもの(Opening) ΔIRMSDlt-02Aring

実験2 RosettaDockとの比較

bull 11例でIRMSDが向上(ΔIRMSDlt-02Aring)

ndash Motion type Openingが多数

ndash 2例は悪化7例は変わらず(ΔIRMSDplusmn02Aring以内)

ndash FiberDockはOpening motionのモデル化がウマい

bull 最近のRosettaDockについて

ndash Wangら[22]が主鎖のフレキシビリティを導入bull MCのステップの最中に主鎖振動のランダマイズ

bull 主鎖柔軟性を完全に表現することを可能にした

ndash FiberDockの人たちの主張bull WangらのRosettaDockは自由度が高いために計算が大変

ndash fold-tree[22]によってあらかじめフレキシブルな領域を定義して実時間内におさえる

bull FiberDockは事前知識いらずでしかも速いndash 当時の最新ver(RosettaDock30)に含まれていないため性能比較していない

67

実験2 RosettaDockとの比較

bull ファネル状エネルギー地形(energy funnels)

ndash near-native構造の評価に有用

bull 500構造のRMSD-Energy plots(Figure 7)

ndash R(unbound)ampL(bound)

ndash 横軸(IRMSD)

ndash 縦軸(Energy score)

bull RosettaとFireFiberのスケールは違う

68

実験2 エネルギー地形

Position

En

erg

y

[51] Schueler-Furman O Wang C Bradley P Misura K

Baker D Progress in modeling of protein structures

and interactions Science 2005 310 638ndash642

69

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1C

GI

1IB

R

70

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1T

6G

2B

UO

bull FireDock vs FiberDock

ndash FiberDockの方がファネルの形が良い

ndash 主鎖リファインメントの効果

bull RosettaDock vs FireDock

ndash FireDockの方が見た目的に良い形bull 似たような方法なのになぜ（両方とも側鎖のリファインメント）

ndash ファネルの形の違いに対する2つの解釈bull RosettaDockが衝突に敏感過ぎるかも

bull 側鎖最適化手法の違いndash FireDock 整数計画法によるロータマー選択

ndash RosettaDock ヒューリスティックMCによる側鎖のrepacking

bull ファネル形状の違いを本当に理解するためにはもっと研究が必要（本研究の範囲外とする）

71

実験2 エネルギー地形

bull (rigid)ドッキング結果のリファインメントとリランキング

ndash各例に対し相互作用残基(lt6Aring)を不える

ndashその結合部位の情報をもとにPatchDockを実行

bull decoyを500個使うが完全なブラインドでのドッキングではnear-native構造が得られない可能性がある

bull リファインメントとリランキング性能評価のために（near-native decoyを作るために）結合部位情報を用いた

bull PatchDockは形状相補性スコアに基づく

ndash PatchDock FireDock FiberDockを比較

bull PatchDockでnear-native decoyを500個生成

bull FireDockとFiberDockでリファインメントリランキング

bull R(unbound) L(bound)を使用 72

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

73

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

ID

PatchDock FireDock FiberDock

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First Acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

1A0O 1 (766 379) 3dagger 7 (634 230) 29 (920 315) 3dagger 16 (525 333) 108 (519 326) 1

1ACB 3 (617 312) 2 3 (824 431) 259 (867 437) 1 2 (684 401) 42 (612 356) 4dagger

1AY7 14 (978 527) 3 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger

1BTH 1 (1210 365) 1 2 (1011 328) 72 (1147 363) 2 1 (798 197) 403 (1480 355) 5dagger

1CGI 2 (382 231) 1 1 (282 225) 2 (382 231) 10dagger 1 (542 272) 279 (750 297) 9

1DFJ 1 (684 276) 4 1 (555 203) 2 (478 233) 6dagger 1 (310 153) 5 (428 213) 6dagger

1E6E None 0 474 (601 332) 134 (1020 425) 0 2 (838 344) 327 (2064 746) 2dagger

1FIN None 0 None None 0 None None 0

1GGI 3 (606 324) 6dagger 25 (683 337) 3 (606 324) 0 1 (1239 377) 281 (1123 329) 2

1GOT None 0 None None 0 None None 0

1IBR 32 (699 278) 0 2 (501 250) 208 (638 285) 1 2 (667 261) 32 (699 278) 3dagger

1OAZ 58 (1847 384) 0 9 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger 16 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger

1PXV 51 (854 403) 0 17 (694 349) 54 (578 339) 1 1 (886 451) 63 (986 457) 2dagger

1T6G 4 (810 175) 1 1 (683 133) 129 (1478 308) 10 1 (961 180) 70 (1351 233) 11dagger

1TGS 15 (269 154) 1 1 (194 143) 15 (269 154) 10 1 (194 143) 15 (269 154) 11dagger

1WQ1 6 (224 142) 1dagger 20 (564 235) 82 (540 217) 1dagger 29 (892 444) 445 (718 295) 0

1ZHI 134 (1344 281) 0 10 (752 273) 311 (843 303) 2 4 (718 348) 311 (843 303) 3dagger

2BUO 1 (938 539) 9dagger 3 (505 391) 32 (487 398) 3 12 (63 461) 203 (83 471)) 2

2KAI 17 (1246 323) 1 1 (194 084) 257 (111 077) 3dagger 1 (218 094) 257 (111 077) 2

3HHR 214 (1161 327) 0 497 (919 551) 420 (917 459) 0 214 (1359 395) 261 (1538 377) 0

wins 6 4 8 7 14 11

Table IV

bull Table IVの見かた

ndash First acceptable

RMSD＜100Aring or IRMSD＜40Aring となった(acceptable)

decoyの中で一番良い順位のものの順位bull FireFiberDockのPatchDockはFirst acceptable decoyが

PatchDock(リファインメント前)では何位だったか

ndash Acceptables

上位20個の中に含まれていたacceptable decoyの個数

ndash 3手法の中でFirst acceptableの順位が一番良かった

ndash dagger 3手法の中でAcceptablesの個数が一番多かった

ndash wins行 と dagger の集計

74

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

bull PatchDock＜FireDock＜FiberDockと性能向上

ndash まぁ割と良くなっているbull First acceptable (wins)6 ＜ 8 ＜ 14

bull Acceptables (wins) 4 ＜ 7 ＜ 11

ndash 主鎖リファインメントがnear-native decoyのランキングを改善できるということを示しているbull 構造上の衝突をなくせるようなときに効果を発揮（低いエネルギー値と良い順位が得られるようになる）

75

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

76

実験3 1T6G

bull 1位の結果はCAPRI基準でmedium accuracy

ndash 2位はhighly accurate (IRMSD 092Aring RMSD 304Aring）(表には書いてない)

bull 結合の際に動くループを特定した

ndash 矢印部分のループが開いている

ndash 他の部位はほとんど動いていない

Figure 8 1T6G

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

77

実験3 1BTH

bull 1BTHの結果について(FiberDock)

ndash 403位 RMSD 1480Aring IRMSD 355Aring を釣り上げた

ndash RMSD 798Aring IRMSD 197Aringに改善しエネルギー値1位

ndash FireDockでは悪化していた（RMSD 1890Aring IRMSD 464Aring）

bull FiberDockはRの主鎖構造をほとんど変えなかったが微妙には動いていた（RMSD 015Aring）

ndash この微動が衝突を解決している

ndash 相互作用部位にdecoyが集中するのを可能にしてるのかも

78

Figure 9 1BTH

Refinement by FireDock Refinement by FiberDock

緑色bound(R)

灰色bound(L)

青色PatchDock

橙色FireDock

赤色FiberDock

実験3 1BTH

Discussion and Conclusions

79

bull ドッキング予測は2つのステージに分かれる

ndash剛体ドッキングステージ

bull near-nativeを出せても衝突があったりする

bull decoyのランキングで上位にこない

ndash フレキシブルリファインメントステージ

bull 衝突を解決してリランキング

bull とても重要なステージ

80

タンパク質ドッキング

bull FiberDockを提案したndash フレキシブルリファインメントのための手法

ndash 側鎖と主鎖の両方を対象

ndash vdW力に基づいた基準振動解析によるモデリング

ndash RMSDとエネルギー値（ランキング）両方を改善

ndash エネルギーファネルの形状も改善

bull 主鎖のフレキシビリティの重要性ndash 立体構造がなくモデリングされた場合においても重要

ndash 主鎖リファインメントでモデルの丌正確性に対処できるかもしれない

ndash 抗原抗体複合体予測にもいけるかもbull 今回は1例のみ(1GGI)

bull CDR Loopがあると難しいがうまくいった

bull 抗原抗体複合体におけるFiberDockの性能評価を計画中81

まとめ

bull 基準振動モード選択基準の改良

ndash vdWだけでなく他にも取り入れるbull attrVdW

bull クーロン力

bull 水素結合

bull 主鎖のリファインメントをRとLで同時に行うようにする

ndash RとLのモードの中から関連しているモードを選択して使う

82

Future work

bull リファインメント前の初期構造生成がうまくいかない場合の対応

ndash 剛体ドッキング前にフレキシビリティの評価をしたい

ndash Hinge bending motion（蝶番型モーション）

bull Hinge bending motionはnear-native decoyを生成するのを妨げる大きな動きの1つ

bull Hinge plot法によって最小周波数モード2つで解析できる

bull FrexDockという手法とFiberDockを組み合わせてもいけるかも

83

Future work

[52] Emekli U Schneidman-Duhovny D Wolfson HJ Nussinov R Haliloglu T HingeProt

automated prediction of hinges in protein structures Proteins 2008 70 1219ndash1227

[53] Schneidman-Duhovny D Nussinov R Wolfson HJ Automatic prediction of protein

interactions with large scale motion Proteins2007 69 764ndash773

bull 主鎖のフレキシビリティが予測できる場合

ndash アンサンブル(cross)ドッキングとリファインメントの組み合わせbull Conformational selectionとinfuced-fitの両方をモデル化

ndash near-native decoyの評価がより難しくなるbull より正確なエネルギー関数が必要

bull 最小エネルギーの周辺でのエネルギーファネルを探索するべき

84

Future work

[14] Chaudhury S Gray JJ Conformer selection and induced fit in flexible backbone

proteinndashprotein docking using computational and NMR ensembles J Mol

Biol 2008 381 1068ndash1087

Generating many decoys

Selecting near-native decoys by cluster analysis (IFP)

Refinement

near-native

decoy

内古閑伸之広川貴次秋山泰相互作用プロファイルによるタンパク質複合体予測のポストドッキング解析第38回構造活性相関シンポジウム 2010

bull 11例でIRMSDが向上(ΔIRMSDlt-02Aring)

ndash Motion type Openingが多数

ndash 2例は悪化7例は変わらず(ΔIRMSDplusmn02Aring以内)

ndash FiberDockはOpening motionのモデル化がウマい

bull 最近のRosettaDockについて

ndash Wangら[22]が主鎖のフレキシビリティを導入bull MCのステップの最中に主鎖振動のランダマイズ

bull 主鎖柔軟性を完全に表現することを可能にした

ndash FiberDockの人たちの主張bull WangらのRosettaDockは自由度が高いために計算が大変

ndash fold-tree[22]によってあらかじめフレキシブルな領域を定義して実時間内におさえる

bull FiberDockは事前知識いらずでしかも速いndash 当時の最新ver(RosettaDock30)に含まれていないため性能比較していない

67

実験2 RosettaDockとの比較

bull ファネル状エネルギー地形(energy funnels)

ndash near-native構造の評価に有用

bull 500構造のRMSD-Energy plots(Figure 7)

ndash R(unbound)ampL(bound)

ndash 横軸(IRMSD)

ndash 縦軸(Energy score)

bull RosettaとFireFiberのスケールは違う

68

実験2 エネルギー地形

Position

En

erg

y

[51] Schueler-Furman O Wang C Bradley P Misura K

Baker D Progress in modeling of protein structures

and interactions Science 2005 310 638ndash642

69

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1C

GI

1IB

R

70

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1T

6G

2B

UO

bull FireDock vs FiberDock

ndash FiberDockの方がファネルの形が良い

ndash 主鎖リファインメントの効果

bull RosettaDock vs FireDock

ndash FireDockの方が見た目的に良い形bull 似たような方法なのになぜ（両方とも側鎖のリファインメント）

ndash ファネルの形の違いに対する2つの解釈bull RosettaDockが衝突に敏感過ぎるかも

bull 側鎖最適化手法の違いndash FireDock 整数計画法によるロータマー選択

ndash RosettaDock ヒューリスティックMCによる側鎖のrepacking

bull ファネル形状の違いを本当に理解するためにはもっと研究が必要（本研究の範囲外とする）

71

実験2 エネルギー地形

bull (rigid)ドッキング結果のリファインメントとリランキング

ndash各例に対し相互作用残基(lt6Aring)を不える

ndashその結合部位の情報をもとにPatchDockを実行

bull decoyを500個使うが完全なブラインドでのドッキングではnear-native構造が得られない可能性がある

bull リファインメントとリランキング性能評価のために（near-native decoyを作るために）結合部位情報を用いた

bull PatchDockは形状相補性スコアに基づく

ndash PatchDock FireDock FiberDockを比較

bull PatchDockでnear-native decoyを500個生成

bull FireDockとFiberDockでリファインメントリランキング

bull R(unbound) L(bound)を使用 72

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

73

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

ID

PatchDock FireDock FiberDock

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First Acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

1A0O 1 (766 379) 3dagger 7 (634 230) 29 (920 315) 3dagger 16 (525 333) 108 (519 326) 1

1ACB 3 (617 312) 2 3 (824 431) 259 (867 437) 1 2 (684 401) 42 (612 356) 4dagger

1AY7 14 (978 527) 3 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger

1BTH 1 (1210 365) 1 2 (1011 328) 72 (1147 363) 2 1 (798 197) 403 (1480 355) 5dagger

1CGI 2 (382 231) 1 1 (282 225) 2 (382 231) 10dagger 1 (542 272) 279 (750 297) 9

1DFJ 1 (684 276) 4 1 (555 203) 2 (478 233) 6dagger 1 (310 153) 5 (428 213) 6dagger

1E6E None 0 474 (601 332) 134 (1020 425) 0 2 (838 344) 327 (2064 746) 2dagger

1FIN None 0 None None 0 None None 0

1GGI 3 (606 324) 6dagger 25 (683 337) 3 (606 324) 0 1 (1239 377) 281 (1123 329) 2

1GOT None 0 None None 0 None None 0

1IBR 32 (699 278) 0 2 (501 250) 208 (638 285) 1 2 (667 261) 32 (699 278) 3dagger

1OAZ 58 (1847 384) 0 9 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger 16 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger

1PXV 51 (854 403) 0 17 (694 349) 54 (578 339) 1 1 (886 451) 63 (986 457) 2dagger

1T6G 4 (810 175) 1 1 (683 133) 129 (1478 308) 10 1 (961 180) 70 (1351 233) 11dagger

1TGS 15 (269 154) 1 1 (194 143) 15 (269 154) 10 1 (194 143) 15 (269 154) 11dagger

1WQ1 6 (224 142) 1dagger 20 (564 235) 82 (540 217) 1dagger 29 (892 444) 445 (718 295) 0

1ZHI 134 (1344 281) 0 10 (752 273) 311 (843 303) 2 4 (718 348) 311 (843 303) 3dagger

2BUO 1 (938 539) 9dagger 3 (505 391) 32 (487 398) 3 12 (63 461) 203 (83 471)) 2

2KAI 17 (1246 323) 1 1 (194 084) 257 (111 077) 3dagger 1 (218 094) 257 (111 077) 2

3HHR 214 (1161 327) 0 497 (919 551) 420 (917 459) 0 214 (1359 395) 261 (1538 377) 0

wins 6 4 8 7 14 11

Table IV

bull Table IVの見かた

ndash First acceptable

RMSD＜100Aring or IRMSD＜40Aring となった(acceptable)

decoyの中で一番良い順位のものの順位bull FireFiberDockのPatchDockはFirst acceptable decoyが

PatchDock(リファインメント前)では何位だったか

ndash Acceptables

上位20個の中に含まれていたacceptable decoyの個数

ndash 3手法の中でFirst acceptableの順位が一番良かった

ndash dagger 3手法の中でAcceptablesの個数が一番多かった

ndash wins行 と dagger の集計

74

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

bull PatchDock＜FireDock＜FiberDockと性能向上

ndash まぁ割と良くなっているbull First acceptable (wins)6 ＜ 8 ＜ 14

bull Acceptables (wins) 4 ＜ 7 ＜ 11

ndash 主鎖リファインメントがnear-native decoyのランキングを改善できるということを示しているbull 構造上の衝突をなくせるようなときに効果を発揮（低いエネルギー値と良い順位が得られるようになる）

75

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

76

実験3 1T6G

bull 1位の結果はCAPRI基準でmedium accuracy

ndash 2位はhighly accurate (IRMSD 092Aring RMSD 304Aring）(表には書いてない)

bull 結合の際に動くループを特定した

ndash 矢印部分のループが開いている

ndash 他の部位はほとんど動いていない

Figure 8 1T6G

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

77

実験3 1BTH

bull 1BTHの結果について(FiberDock)

ndash 403位 RMSD 1480Aring IRMSD 355Aring を釣り上げた

ndash RMSD 798Aring IRMSD 197Aringに改善しエネルギー値1位

ndash FireDockでは悪化していた（RMSD 1890Aring IRMSD 464Aring）

bull FiberDockはRの主鎖構造をほとんど変えなかったが微妙には動いていた（RMSD 015Aring）

ndash この微動が衝突を解決している

ndash 相互作用部位にdecoyが集中するのを可能にしてるのかも

78

Figure 9 1BTH

Refinement by FireDock Refinement by FiberDock

緑色bound(R)

灰色bound(L)

青色PatchDock

橙色FireDock

赤色FiberDock

実験3 1BTH

Discussion and Conclusions

79

bull ドッキング予測は2つのステージに分かれる

ndash剛体ドッキングステージ

bull near-nativeを出せても衝突があったりする

bull decoyのランキングで上位にこない

ndash フレキシブルリファインメントステージ

bull 衝突を解決してリランキング

bull とても重要なステージ

80

タンパク質ドッキング

bull FiberDockを提案したndash フレキシブルリファインメントのための手法

ndash 側鎖と主鎖の両方を対象

ndash vdW力に基づいた基準振動解析によるモデリング

ndash RMSDとエネルギー値（ランキング）両方を改善

ndash エネルギーファネルの形状も改善

bull 主鎖のフレキシビリティの重要性ndash 立体構造がなくモデリングされた場合においても重要

ndash 主鎖リファインメントでモデルの丌正確性に対処できるかもしれない

ndash 抗原抗体複合体予測にもいけるかもbull 今回は1例のみ(1GGI)

bull CDR Loopがあると難しいがうまくいった

bull 抗原抗体複合体におけるFiberDockの性能評価を計画中81

まとめ

bull 基準振動モード選択基準の改良

ndash vdWだけでなく他にも取り入れるbull attrVdW

bull クーロン力

bull 水素結合

bull 主鎖のリファインメントをRとLで同時に行うようにする

ndash RとLのモードの中から関連しているモードを選択して使う

82

Future work

bull リファインメント前の初期構造生成がうまくいかない場合の対応

ndash 剛体ドッキング前にフレキシビリティの評価をしたい

ndash Hinge bending motion（蝶番型モーション）

bull Hinge bending motionはnear-native decoyを生成するのを妨げる大きな動きの1つ

bull Hinge plot法によって最小周波数モード2つで解析できる

bull FrexDockという手法とFiberDockを組み合わせてもいけるかも

83

Future work

[52] Emekli U Schneidman-Duhovny D Wolfson HJ Nussinov R Haliloglu T HingeProt

automated prediction of hinges in protein structures Proteins 2008 70 1219ndash1227

[53] Schneidman-Duhovny D Nussinov R Wolfson HJ Automatic prediction of protein

interactions with large scale motion Proteins2007 69 764ndash773

bull 主鎖のフレキシビリティが予測できる場合

ndash アンサンブル(cross)ドッキングとリファインメントの組み合わせbull Conformational selectionとinfuced-fitの両方をモデル化

ndash near-native decoyの評価がより難しくなるbull より正確なエネルギー関数が必要

bull 最小エネルギーの周辺でのエネルギーファネルを探索するべき

84

Future work

[14] Chaudhury S Gray JJ Conformer selection and induced fit in flexible backbone

proteinndashprotein docking using computational and NMR ensembles J Mol

Biol 2008 381 1068ndash1087

Generating many decoys

Selecting near-native decoys by cluster analysis (IFP)

Refinement

near-native

decoy

内古閑伸之広川貴次秋山泰相互作用プロファイルによるタンパク質複合体予測のポストドッキング解析第38回構造活性相関シンポジウム 2010

bull ファネル状エネルギー地形(energy funnels)

ndash near-native構造の評価に有用

bull 500構造のRMSD-Energy plots(Figure 7)

ndash R(unbound)ampL(bound)

ndash 横軸(IRMSD)

ndash 縦軸(Energy score)

bull RosettaとFireFiberのスケールは違う

68

実験2 エネルギー地形

Position

En

erg

y

[51] Schueler-Furman O Wang C Bradley P Misura K

Baker D Progress in modeling of protein structures

and interactions Science 2005 310 638ndash642

69

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1C

GI

1IB

R

70

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1T

6G

2B

UO

bull FireDock vs FiberDock

ndash FiberDockの方がファネルの形が良い

ndash 主鎖リファインメントの効果

bull RosettaDock vs FireDock

ndash FireDockの方が見た目的に良い形bull 似たような方法なのになぜ（両方とも側鎖のリファインメント）

ndash ファネルの形の違いに対する2つの解釈bull RosettaDockが衝突に敏感過ぎるかも

bull 側鎖最適化手法の違いndash FireDock 整数計画法によるロータマー選択

ndash RosettaDock ヒューリスティックMCによる側鎖のrepacking

bull ファネル形状の違いを本当に理解するためにはもっと研究が必要（本研究の範囲外とする）

71

実験2 エネルギー地形

bull (rigid)ドッキング結果のリファインメントとリランキング

ndash各例に対し相互作用残基(lt6Aring)を不える

ndashその結合部位の情報をもとにPatchDockを実行

bull decoyを500個使うが完全なブラインドでのドッキングではnear-native構造が得られない可能性がある

bull リファインメントとリランキング性能評価のために（near-native decoyを作るために）結合部位情報を用いた

bull PatchDockは形状相補性スコアに基づく

ndash PatchDock FireDock FiberDockを比較

bull PatchDockでnear-native decoyを500個生成

bull FireDockとFiberDockでリファインメントリランキング

bull R(unbound) L(bound)を使用 72

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

73

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

ID

PatchDock FireDock FiberDock

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First Acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

1A0O 1 (766 379) 3dagger 7 (634 230) 29 (920 315) 3dagger 16 (525 333) 108 (519 326) 1

1ACB 3 (617 312) 2 3 (824 431) 259 (867 437) 1 2 (684 401) 42 (612 356) 4dagger

1AY7 14 (978 527) 3 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger

1BTH 1 (1210 365) 1 2 (1011 328) 72 (1147 363) 2 1 (798 197) 403 (1480 355) 5dagger

1CGI 2 (382 231) 1 1 (282 225) 2 (382 231) 10dagger 1 (542 272) 279 (750 297) 9

1DFJ 1 (684 276) 4 1 (555 203) 2 (478 233) 6dagger 1 (310 153) 5 (428 213) 6dagger

1E6E None 0 474 (601 332) 134 (1020 425) 0 2 (838 344) 327 (2064 746) 2dagger

1FIN None 0 None None 0 None None 0

1GGI 3 (606 324) 6dagger 25 (683 337) 3 (606 324) 0 1 (1239 377) 281 (1123 329) 2

1GOT None 0 None None 0 None None 0

1IBR 32 (699 278) 0 2 (501 250) 208 (638 285) 1 2 (667 261) 32 (699 278) 3dagger

1OAZ 58 (1847 384) 0 9 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger 16 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger

1PXV 51 (854 403) 0 17 (694 349) 54 (578 339) 1 1 (886 451) 63 (986 457) 2dagger

1T6G 4 (810 175) 1 1 (683 133) 129 (1478 308) 10 1 (961 180) 70 (1351 233) 11dagger

1TGS 15 (269 154) 1 1 (194 143) 15 (269 154) 10 1 (194 143) 15 (269 154) 11dagger

1WQ1 6 (224 142) 1dagger 20 (564 235) 82 (540 217) 1dagger 29 (892 444) 445 (718 295) 0

1ZHI 134 (1344 281) 0 10 (752 273) 311 (843 303) 2 4 (718 348) 311 (843 303) 3dagger

2BUO 1 (938 539) 9dagger 3 (505 391) 32 (487 398) 3 12 (63 461) 203 (83 471)) 2

2KAI 17 (1246 323) 1 1 (194 084) 257 (111 077) 3dagger 1 (218 094) 257 (111 077) 2

3HHR 214 (1161 327) 0 497 (919 551) 420 (917 459) 0 214 (1359 395) 261 (1538 377) 0

wins 6 4 8 7 14 11

Table IV

bull Table IVの見かた

ndash First acceptable

RMSD＜100Aring or IRMSD＜40Aring となった(acceptable)

decoyの中で一番良い順位のものの順位bull FireFiberDockのPatchDockはFirst acceptable decoyが

PatchDock(リファインメント前)では何位だったか

ndash Acceptables

上位20個の中に含まれていたacceptable decoyの個数

ndash 3手法の中でFirst acceptableの順位が一番良かった

ndash dagger 3手法の中でAcceptablesの個数が一番多かった

ndash wins行 と dagger の集計

74

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

bull PatchDock＜FireDock＜FiberDockと性能向上

ndash まぁ割と良くなっているbull First acceptable (wins)6 ＜ 8 ＜ 14

bull Acceptables (wins) 4 ＜ 7 ＜ 11

ndash 主鎖リファインメントがnear-native decoyのランキングを改善できるということを示しているbull 構造上の衝突をなくせるようなときに効果を発揮（低いエネルギー値と良い順位が得られるようになる）

75

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

76

実験3 1T6G

bull 1位の結果はCAPRI基準でmedium accuracy

ndash 2位はhighly accurate (IRMSD 092Aring RMSD 304Aring）(表には書いてない)

bull 結合の際に動くループを特定した

ndash 矢印部分のループが開いている

ndash 他の部位はほとんど動いていない

Figure 8 1T6G

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

77

実験3 1BTH

bull 1BTHの結果について(FiberDock)

ndash 403位 RMSD 1480Aring IRMSD 355Aring を釣り上げた

ndash RMSD 798Aring IRMSD 197Aringに改善しエネルギー値1位

ndash FireDockでは悪化していた（RMSD 1890Aring IRMSD 464Aring）

bull FiberDockはRの主鎖構造をほとんど変えなかったが微妙には動いていた（RMSD 015Aring）

ndash この微動が衝突を解決している

ndash 相互作用部位にdecoyが集中するのを可能にしてるのかも

78

Figure 9 1BTH

Refinement by FireDock Refinement by FiberDock

緑色bound(R)

灰色bound(L)

青色PatchDock

橙色FireDock

赤色FiberDock

実験3 1BTH

Discussion and Conclusions

79

bull ドッキング予測は2つのステージに分かれる

ndash剛体ドッキングステージ

bull near-nativeを出せても衝突があったりする

bull decoyのランキングで上位にこない

ndash フレキシブルリファインメントステージ

bull 衝突を解決してリランキング

bull とても重要なステージ

80

タンパク質ドッキング

bull FiberDockを提案したndash フレキシブルリファインメントのための手法

ndash 側鎖と主鎖の両方を対象

ndash vdW力に基づいた基準振動解析によるモデリング

ndash RMSDとエネルギー値（ランキング）両方を改善

ndash エネルギーファネルの形状も改善

bull 主鎖のフレキシビリティの重要性ndash 立体構造がなくモデリングされた場合においても重要

ndash 主鎖リファインメントでモデルの丌正確性に対処できるかもしれない

ndash 抗原抗体複合体予測にもいけるかもbull 今回は1例のみ(1GGI)

bull CDR Loopがあると難しいがうまくいった

bull 抗原抗体複合体におけるFiberDockの性能評価を計画中81

まとめ

bull 基準振動モード選択基準の改良

ndash vdWだけでなく他にも取り入れるbull attrVdW

bull クーロン力

bull 水素結合

bull 主鎖のリファインメントをRとLで同時に行うようにする

ndash RとLのモードの中から関連しているモードを選択して使う

82

Future work

bull リファインメント前の初期構造生成がうまくいかない場合の対応

ndash 剛体ドッキング前にフレキシビリティの評価をしたい

ndash Hinge bending motion（蝶番型モーション）

bull Hinge bending motionはnear-native decoyを生成するのを妨げる大きな動きの1つ

bull Hinge plot法によって最小周波数モード2つで解析できる

bull FrexDockという手法とFiberDockを組み合わせてもいけるかも

83

Future work

[52] Emekli U Schneidman-Duhovny D Wolfson HJ Nussinov R Haliloglu T HingeProt

automated prediction of hinges in protein structures Proteins 2008 70 1219ndash1227

[53] Schneidman-Duhovny D Nussinov R Wolfson HJ Automatic prediction of protein

interactions with large scale motion Proteins2007 69 764ndash773

bull 主鎖のフレキシビリティが予測できる場合

ndash アンサンブル(cross)ドッキングとリファインメントの組み合わせbull Conformational selectionとinfuced-fitの両方をモデル化

ndash near-native decoyの評価がより難しくなるbull より正確なエネルギー関数が必要

bull 最小エネルギーの周辺でのエネルギーファネルを探索するべき

84

Future work

[14] Chaudhury S Gray JJ Conformer selection and induced fit in flexible backbone

proteinndashprotein docking using computational and NMR ensembles J Mol

Biol 2008 381 1068ndash1087

Generating many decoys

Selecting near-native decoys by cluster analysis (IFP)

Refinement

near-native

decoy

内古閑伸之広川貴次秋山泰相互作用プロファイルによるタンパク質複合体予測のポストドッキング解析第38回構造活性相関シンポジウム 2010

69

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1C

GI

1IB

R

70

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1T

6G

2B

UO

bull FireDock vs FiberDock

ndash FiberDockの方がファネルの形が良い

ndash 主鎖リファインメントの効果

bull RosettaDock vs FireDock

ndash FireDockの方が見た目的に良い形bull 似たような方法なのになぜ（両方とも側鎖のリファインメント）

ndash ファネルの形の違いに対する2つの解釈bull RosettaDockが衝突に敏感過ぎるかも

bull 側鎖最適化手法の違いndash FireDock 整数計画法によるロータマー選択

ndash RosettaDock ヒューリスティックMCによる側鎖のrepacking

bull ファネル形状の違いを本当に理解するためにはもっと研究が必要（本研究の範囲外とする）

71

実験2 エネルギー地形

bull (rigid)ドッキング結果のリファインメントとリランキング

ndash各例に対し相互作用残基(lt6Aring)を不える

ndashその結合部位の情報をもとにPatchDockを実行

bull decoyを500個使うが完全なブラインドでのドッキングではnear-native構造が得られない可能性がある

bull リファインメントとリランキング性能評価のために（near-native decoyを作るために）結合部位情報を用いた

bull PatchDockは形状相補性スコアに基づく

ndash PatchDock FireDock FiberDockを比較

bull PatchDockでnear-native decoyを500個生成

bull FireDockとFiberDockでリファインメントリランキング

bull R(unbound) L(bound)を使用 72

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

73

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

ID

PatchDock FireDock FiberDock

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First Acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

1A0O 1 (766 379) 3dagger 7 (634 230) 29 (920 315) 3dagger 16 (525 333) 108 (519 326) 1

1ACB 3 (617 312) 2 3 (824 431) 259 (867 437) 1 2 (684 401) 42 (612 356) 4dagger

1AY7 14 (978 527) 3 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger

1BTH 1 (1210 365) 1 2 (1011 328) 72 (1147 363) 2 1 (798 197) 403 (1480 355) 5dagger

1CGI 2 (382 231) 1 1 (282 225) 2 (382 231) 10dagger 1 (542 272) 279 (750 297) 9

1DFJ 1 (684 276) 4 1 (555 203) 2 (478 233) 6dagger 1 (310 153) 5 (428 213) 6dagger

1E6E None 0 474 (601 332) 134 (1020 425) 0 2 (838 344) 327 (2064 746) 2dagger

1FIN None 0 None None 0 None None 0

1GGI 3 (606 324) 6dagger 25 (683 337) 3 (606 324) 0 1 (1239 377) 281 (1123 329) 2

1GOT None 0 None None 0 None None 0

1IBR 32 (699 278) 0 2 (501 250) 208 (638 285) 1 2 (667 261) 32 (699 278) 3dagger

1OAZ 58 (1847 384) 0 9 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger 16 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger

1PXV 51 (854 403) 0 17 (694 349) 54 (578 339) 1 1 (886 451) 63 (986 457) 2dagger

1T6G 4 (810 175) 1 1 (683 133) 129 (1478 308) 10 1 (961 180) 70 (1351 233) 11dagger

1TGS 15 (269 154) 1 1 (194 143) 15 (269 154) 10 1 (194 143) 15 (269 154) 11dagger

1WQ1 6 (224 142) 1dagger 20 (564 235) 82 (540 217) 1dagger 29 (892 444) 445 (718 295) 0

1ZHI 134 (1344 281) 0 10 (752 273) 311 (843 303) 2 4 (718 348) 311 (843 303) 3dagger

2BUO 1 (938 539) 9dagger 3 (505 391) 32 (487 398) 3 12 (63 461) 203 (83 471)) 2

2KAI 17 (1246 323) 1 1 (194 084) 257 (111 077) 3dagger 1 (218 094) 257 (111 077) 2

3HHR 214 (1161 327) 0 497 (919 551) 420 (917 459) 0 214 (1359 395) 261 (1538 377) 0

wins 6 4 8 7 14 11

Table IV

bull Table IVの見かた

ndash First acceptable

RMSD＜100Aring or IRMSD＜40Aring となった(acceptable)

decoyの中で一番良い順位のものの順位bull FireFiberDockのPatchDockはFirst acceptable decoyが

PatchDock(リファインメント前)では何位だったか

ndash Acceptables

上位20個の中に含まれていたacceptable decoyの個数

ndash 3手法の中でFirst acceptableの順位が一番良かった

ndash dagger 3手法の中でAcceptablesの個数が一番多かった

ndash wins行 と dagger の集計

74

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

bull PatchDock＜FireDock＜FiberDockと性能向上

ndash まぁ割と良くなっているbull First acceptable (wins)6 ＜ 8 ＜ 14

bull Acceptables (wins) 4 ＜ 7 ＜ 11

ndash 主鎖リファインメントがnear-native decoyのランキングを改善できるということを示しているbull 構造上の衝突をなくせるようなときに効果を発揮（低いエネルギー値と良い順位が得られるようになる）

75

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

76

実験3 1T6G

bull 1位の結果はCAPRI基準でmedium accuracy

ndash 2位はhighly accurate (IRMSD 092Aring RMSD 304Aring）(表には書いてない)

bull 結合の際に動くループを特定した

ndash 矢印部分のループが開いている

ndash 他の部位はほとんど動いていない

Figure 8 1T6G

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

77

実験3 1BTH

bull 1BTHの結果について(FiberDock)

ndash 403位 RMSD 1480Aring IRMSD 355Aring を釣り上げた

ndash RMSD 798Aring IRMSD 197Aringに改善しエネルギー値1位

ndash FireDockでは悪化していた（RMSD 1890Aring IRMSD 464Aring）

bull FiberDockはRの主鎖構造をほとんど変えなかったが微妙には動いていた（RMSD 015Aring）

ndash この微動が衝突を解決している

ndash 相互作用部位にdecoyが集中するのを可能にしてるのかも

78

Figure 9 1BTH

Refinement by FireDock Refinement by FiberDock

緑色bound(R)

灰色bound(L)

青色PatchDock

橙色FireDock

赤色FiberDock

実験3 1BTH

Discussion and Conclusions

79

bull ドッキング予測は2つのステージに分かれる

ndash剛体ドッキングステージ

bull near-nativeを出せても衝突があったりする

bull decoyのランキングで上位にこない

ndash フレキシブルリファインメントステージ

bull 衝突を解決してリランキング

bull とても重要なステージ

80

タンパク質ドッキング

bull FiberDockを提案したndash フレキシブルリファインメントのための手法

ndash 側鎖と主鎖の両方を対象

ndash vdW力に基づいた基準振動解析によるモデリング

ndash RMSDとエネルギー値（ランキング）両方を改善

ndash エネルギーファネルの形状も改善

bull 主鎖のフレキシビリティの重要性ndash 立体構造がなくモデリングされた場合においても重要

ndash 主鎖リファインメントでモデルの丌正確性に対処できるかもしれない

ndash 抗原抗体複合体予測にもいけるかもbull 今回は1例のみ(1GGI)

bull CDR Loopがあると難しいがうまくいった

bull 抗原抗体複合体におけるFiberDockの性能評価を計画中81

まとめ

bull 基準振動モード選択基準の改良

ndash vdWだけでなく他にも取り入れるbull attrVdW

bull クーロン力

bull 水素結合

bull 主鎖のリファインメントをRとLで同時に行うようにする

ndash RとLのモードの中から関連しているモードを選択して使う

82

Future work

bull リファインメント前の初期構造生成がうまくいかない場合の対応

ndash 剛体ドッキング前にフレキシビリティの評価をしたい

ndash Hinge bending motion（蝶番型モーション）

bull Hinge bending motionはnear-native decoyを生成するのを妨げる大きな動きの1つ

bull Hinge plot法によって最小周波数モード2つで解析できる

bull FrexDockという手法とFiberDockを組み合わせてもいけるかも

83

Future work

[52] Emekli U Schneidman-Duhovny D Wolfson HJ Nussinov R Haliloglu T HingeProt

automated prediction of hinges in protein structures Proteins 2008 70 1219ndash1227

[53] Schneidman-Duhovny D Nussinov R Wolfson HJ Automatic prediction of protein

interactions with large scale motion Proteins2007 69 764ndash773

bull 主鎖のフレキシビリティが予測できる場合

ndash アンサンブル(cross)ドッキングとリファインメントの組み合わせbull Conformational selectionとinfuced-fitの両方をモデル化

ndash near-native decoyの評価がより難しくなるbull より正確なエネルギー関数が必要

bull 最小エネルギーの周辺でのエネルギーファネルを探索するべき

84

Future work

[14] Chaudhury S Gray JJ Conformer selection and induced fit in flexible backbone

proteinndashprotein docking using computational and NMR ensembles J Mol

Biol 2008 381 1068ndash1087

Generating many decoys

Selecting near-native decoys by cluster analysis (IFP)

Refinement

near-native

decoy

内古閑伸之広川貴次秋山泰相互作用プロファイルによるタンパク質複合体予測のポストドッキング解析第38回構造活性相関シンポジウム 2010

70

実験2 エネルギー地形

RosettaDock FireDock FiberDock

1T

6G

2B

UO

bull FireDock vs FiberDock

ndash FiberDockの方がファネルの形が良い

ndash 主鎖リファインメントの効果

bull RosettaDock vs FireDock

ndash FireDockの方が見た目的に良い形bull 似たような方法なのになぜ（両方とも側鎖のリファインメント）

ndash ファネルの形の違いに対する2つの解釈bull RosettaDockが衝突に敏感過ぎるかも

bull 側鎖最適化手法の違いndash FireDock 整数計画法によるロータマー選択

ndash RosettaDock ヒューリスティックMCによる側鎖のrepacking

bull ファネル形状の違いを本当に理解するためにはもっと研究が必要（本研究の範囲外とする）

71

実験2 エネルギー地形

bull (rigid)ドッキング結果のリファインメントとリランキング

ndash各例に対し相互作用残基(lt6Aring)を不える

ndashその結合部位の情報をもとにPatchDockを実行

bull decoyを500個使うが完全なブラインドでのドッキングではnear-native構造が得られない可能性がある

bull リファインメントとリランキング性能評価のために（near-native decoyを作るために）結合部位情報を用いた

bull PatchDockは形状相補性スコアに基づく

ndash PatchDock FireDock FiberDockを比較

bull PatchDockでnear-native decoyを500個生成

bull FireDockとFiberDockでリファインメントリランキング

bull R(unbound) L(bound)を使用 72

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

73

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

ID

PatchDock FireDock FiberDock

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First Acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

1A0O 1 (766 379) 3dagger 7 (634 230) 29 (920 315) 3dagger 16 (525 333) 108 (519 326) 1

1ACB 3 (617 312) 2 3 (824 431) 259 (867 437) 1 2 (684 401) 42 (612 356) 4dagger

1AY7 14 (978 527) 3 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger

1BTH 1 (1210 365) 1 2 (1011 328) 72 (1147 363) 2 1 (798 197) 403 (1480 355) 5dagger

1CGI 2 (382 231) 1 1 (282 225) 2 (382 231) 10dagger 1 (542 272) 279 (750 297) 9

1DFJ 1 (684 276) 4 1 (555 203) 2 (478 233) 6dagger 1 (310 153) 5 (428 213) 6dagger

1E6E None 0 474 (601 332) 134 (1020 425) 0 2 (838 344) 327 (2064 746) 2dagger

1FIN None 0 None None 0 None None 0

1GGI 3 (606 324) 6dagger 25 (683 337) 3 (606 324) 0 1 (1239 377) 281 (1123 329) 2

1GOT None 0 None None 0 None None 0

1IBR 32 (699 278) 0 2 (501 250) 208 (638 285) 1 2 (667 261) 32 (699 278) 3dagger

1OAZ 58 (1847 384) 0 9 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger 16 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger

1PXV 51 (854 403) 0 17 (694 349) 54 (578 339) 1 1 (886 451) 63 (986 457) 2dagger

1T6G 4 (810 175) 1 1 (683 133) 129 (1478 308) 10 1 (961 180) 70 (1351 233) 11dagger

1TGS 15 (269 154) 1 1 (194 143) 15 (269 154) 10 1 (194 143) 15 (269 154) 11dagger

1WQ1 6 (224 142) 1dagger 20 (564 235) 82 (540 217) 1dagger 29 (892 444) 445 (718 295) 0

1ZHI 134 (1344 281) 0 10 (752 273) 311 (843 303) 2 4 (718 348) 311 (843 303) 3dagger

2BUO 1 (938 539) 9dagger 3 (505 391) 32 (487 398) 3 12 (63 461) 203 (83 471)) 2

2KAI 17 (1246 323) 1 1 (194 084) 257 (111 077) 3dagger 1 (218 094) 257 (111 077) 2

3HHR 214 (1161 327) 0 497 (919 551) 420 (917 459) 0 214 (1359 395) 261 (1538 377) 0

wins 6 4 8 7 14 11

Table IV

bull Table IVの見かた

ndash First acceptable

RMSD＜100Aring or IRMSD＜40Aring となった(acceptable)

decoyの中で一番良い順位のものの順位bull FireFiberDockのPatchDockはFirst acceptable decoyが

PatchDock(リファインメント前)では何位だったか

ndash Acceptables

上位20個の中に含まれていたacceptable decoyの個数

ndash 3手法の中でFirst acceptableの順位が一番良かった

ndash dagger 3手法の中でAcceptablesの個数が一番多かった

ndash wins行 と dagger の集計

74

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

bull PatchDock＜FireDock＜FiberDockと性能向上

ndash まぁ割と良くなっているbull First acceptable (wins)6 ＜ 8 ＜ 14

bull Acceptables (wins) 4 ＜ 7 ＜ 11

ndash 主鎖リファインメントがnear-native decoyのランキングを改善できるということを示しているbull 構造上の衝突をなくせるようなときに効果を発揮（低いエネルギー値と良い順位が得られるようになる）

75

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

76

実験3 1T6G

bull 1位の結果はCAPRI基準でmedium accuracy

ndash 2位はhighly accurate (IRMSD 092Aring RMSD 304Aring）(表には書いてない)

bull 結合の際に動くループを特定した

ndash 矢印部分のループが開いている

ndash 他の部位はほとんど動いていない

Figure 8 1T6G

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

77

実験3 1BTH

bull 1BTHの結果について(FiberDock)

ndash 403位 RMSD 1480Aring IRMSD 355Aring を釣り上げた

ndash RMSD 798Aring IRMSD 197Aringに改善しエネルギー値1位

ndash FireDockでは悪化していた（RMSD 1890Aring IRMSD 464Aring）

bull FiberDockはRの主鎖構造をほとんど変えなかったが微妙には動いていた（RMSD 015Aring）

ndash この微動が衝突を解決している

ndash 相互作用部位にdecoyが集中するのを可能にしてるのかも

78

Figure 9 1BTH

Refinement by FireDock Refinement by FiberDock

緑色bound(R)

灰色bound(L)

青色PatchDock

橙色FireDock

赤色FiberDock

実験3 1BTH

Discussion and Conclusions

79

bull ドッキング予測は2つのステージに分かれる

ndash剛体ドッキングステージ

bull near-nativeを出せても衝突があったりする

bull decoyのランキングで上位にこない

ndash フレキシブルリファインメントステージ

bull 衝突を解決してリランキング

bull とても重要なステージ

80

タンパク質ドッキング

bull FiberDockを提案したndash フレキシブルリファインメントのための手法

ndash 側鎖と主鎖の両方を対象

ndash vdW力に基づいた基準振動解析によるモデリング

ndash RMSDとエネルギー値（ランキング）両方を改善

ndash エネルギーファネルの形状も改善

bull 主鎖のフレキシビリティの重要性ndash 立体構造がなくモデリングされた場合においても重要

ndash 主鎖リファインメントでモデルの丌正確性に対処できるかもしれない

ndash 抗原抗体複合体予測にもいけるかもbull 今回は1例のみ(1GGI)

bull CDR Loopがあると難しいがうまくいった

bull 抗原抗体複合体におけるFiberDockの性能評価を計画中81

まとめ

bull 基準振動モード選択基準の改良

ndash vdWだけでなく他にも取り入れるbull attrVdW

bull クーロン力

bull 水素結合

bull 主鎖のリファインメントをRとLで同時に行うようにする

ndash RとLのモードの中から関連しているモードを選択して使う

82

Future work

bull リファインメント前の初期構造生成がうまくいかない場合の対応

ndash 剛体ドッキング前にフレキシビリティの評価をしたい

ndash Hinge bending motion（蝶番型モーション）

bull Hinge bending motionはnear-native decoyを生成するのを妨げる大きな動きの1つ

bull Hinge plot法によって最小周波数モード2つで解析できる

bull FrexDockという手法とFiberDockを組み合わせてもいけるかも

83

Future work

[52] Emekli U Schneidman-Duhovny D Wolfson HJ Nussinov R Haliloglu T HingeProt

automated prediction of hinges in protein structures Proteins 2008 70 1219ndash1227

[53] Schneidman-Duhovny D Nussinov R Wolfson HJ Automatic prediction of protein

interactions with large scale motion Proteins2007 69 764ndash773

bull 主鎖のフレキシビリティが予測できる場合

ndash アンサンブル(cross)ドッキングとリファインメントの組み合わせbull Conformational selectionとinfuced-fitの両方をモデル化

ndash near-native decoyの評価がより難しくなるbull より正確なエネルギー関数が必要

bull 最小エネルギーの周辺でのエネルギーファネルを探索するべき

84

Future work

[14] Chaudhury S Gray JJ Conformer selection and induced fit in flexible backbone

proteinndashprotein docking using computational and NMR ensembles J Mol

Biol 2008 381 1068ndash1087

Generating many decoys

Selecting near-native decoys by cluster analysis (IFP)

Refinement

near-native

decoy

内古閑伸之広川貴次秋山泰相互作用プロファイルによるタンパク質複合体予測のポストドッキング解析第38回構造活性相関シンポジウム 2010

bull FireDock vs FiberDock

ndash FiberDockの方がファネルの形が良い

ndash 主鎖リファインメントの効果

bull RosettaDock vs FireDock

ndash FireDockの方が見た目的に良い形bull 似たような方法なのになぜ（両方とも側鎖のリファインメント）

ndash ファネルの形の違いに対する2つの解釈bull RosettaDockが衝突に敏感過ぎるかも

bull 側鎖最適化手法の違いndash FireDock 整数計画法によるロータマー選択

ndash RosettaDock ヒューリスティックMCによる側鎖のrepacking

bull ファネル形状の違いを本当に理解するためにはもっと研究が必要（本研究の範囲外とする）

71

実験2 エネルギー地形

bull (rigid)ドッキング結果のリファインメントとリランキング

ndash各例に対し相互作用残基(lt6Aring)を不える

ndashその結合部位の情報をもとにPatchDockを実行

bull decoyを500個使うが完全なブラインドでのドッキングではnear-native構造が得られない可能性がある

bull リファインメントとリランキング性能評価のために（near-native decoyを作るために）結合部位情報を用いた

bull PatchDockは形状相補性スコアに基づく

ndash PatchDock FireDock FiberDockを比較

bull PatchDockでnear-native decoyを500個生成

bull FireDockとFiberDockでリファインメントリランキング

bull R(unbound) L(bound)を使用 72

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

73

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

ID

PatchDock FireDock FiberDock

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First Acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

1A0O 1 (766 379) 3dagger 7 (634 230) 29 (920 315) 3dagger 16 (525 333) 108 (519 326) 1

1ACB 3 (617 312) 2 3 (824 431) 259 (867 437) 1 2 (684 401) 42 (612 356) 4dagger

1AY7 14 (978 527) 3 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger

1BTH 1 (1210 365) 1 2 (1011 328) 72 (1147 363) 2 1 (798 197) 403 (1480 355) 5dagger

1CGI 2 (382 231) 1 1 (282 225) 2 (382 231) 10dagger 1 (542 272) 279 (750 297) 9

1DFJ 1 (684 276) 4 1 (555 203) 2 (478 233) 6dagger 1 (310 153) 5 (428 213) 6dagger

1E6E None 0 474 (601 332) 134 (1020 425) 0 2 (838 344) 327 (2064 746) 2dagger

1FIN None 0 None None 0 None None 0

1GGI 3 (606 324) 6dagger 25 (683 337) 3 (606 324) 0 1 (1239 377) 281 (1123 329) 2

1GOT None 0 None None 0 None None 0

1IBR 32 (699 278) 0 2 (501 250) 208 (638 285) 1 2 (667 261) 32 (699 278) 3dagger

1OAZ 58 (1847 384) 0 9 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger 16 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger

1PXV 51 (854 403) 0 17 (694 349) 54 (578 339) 1 1 (886 451) 63 (986 457) 2dagger

1T6G 4 (810 175) 1 1 (683 133) 129 (1478 308) 10 1 (961 180) 70 (1351 233) 11dagger

1TGS 15 (269 154) 1 1 (194 143) 15 (269 154) 10 1 (194 143) 15 (269 154) 11dagger

1WQ1 6 (224 142) 1dagger 20 (564 235) 82 (540 217) 1dagger 29 (892 444) 445 (718 295) 0

1ZHI 134 (1344 281) 0 10 (752 273) 311 (843 303) 2 4 (718 348) 311 (843 303) 3dagger

2BUO 1 (938 539) 9dagger 3 (505 391) 32 (487 398) 3 12 (63 461) 203 (83 471)) 2

2KAI 17 (1246 323) 1 1 (194 084) 257 (111 077) 3dagger 1 (218 094) 257 (111 077) 2

3HHR 214 (1161 327) 0 497 (919 551) 420 (917 459) 0 214 (1359 395) 261 (1538 377) 0

wins 6 4 8 7 14 11

Table IV

bull Table IVの見かた

ndash First acceptable

RMSD＜100Aring or IRMSD＜40Aring となった(acceptable)

decoyの中で一番良い順位のものの順位bull FireFiberDockのPatchDockはFirst acceptable decoyが

PatchDock(リファインメント前)では何位だったか

ndash Acceptables

上位20個の中に含まれていたacceptable decoyの個数

ndash 3手法の中でFirst acceptableの順位が一番良かった

ndash dagger 3手法の中でAcceptablesの個数が一番多かった

ndash wins行 と dagger の集計

74

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

bull PatchDock＜FireDock＜FiberDockと性能向上

ndash まぁ割と良くなっているbull First acceptable (wins)6 ＜ 8 ＜ 14

bull Acceptables (wins) 4 ＜ 7 ＜ 11

ndash 主鎖リファインメントがnear-native decoyのランキングを改善できるということを示しているbull 構造上の衝突をなくせるようなときに効果を発揮（低いエネルギー値と良い順位が得られるようになる）

75

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

76

実験3 1T6G

bull 1位の結果はCAPRI基準でmedium accuracy

ndash 2位はhighly accurate (IRMSD 092Aring RMSD 304Aring）(表には書いてない)

bull 結合の際に動くループを特定した

ndash 矢印部分のループが開いている

ndash 他の部位はほとんど動いていない

Figure 8 1T6G

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

77

実験3 1BTH

bull 1BTHの結果について(FiberDock)

ndash 403位 RMSD 1480Aring IRMSD 355Aring を釣り上げた

ndash RMSD 798Aring IRMSD 197Aringに改善しエネルギー値1位

ndash FireDockでは悪化していた（RMSD 1890Aring IRMSD 464Aring）

bull FiberDockはRの主鎖構造をほとんど変えなかったが微妙には動いていた（RMSD 015Aring）

ndash この微動が衝突を解決している

ndash 相互作用部位にdecoyが集中するのを可能にしてるのかも

78

Figure 9 1BTH

Refinement by FireDock Refinement by FiberDock

緑色bound(R)

灰色bound(L)

青色PatchDock

橙色FireDock

赤色FiberDock

実験3 1BTH

Discussion and Conclusions

79

bull ドッキング予測は2つのステージに分かれる

ndash剛体ドッキングステージ

bull near-nativeを出せても衝突があったりする

bull decoyのランキングで上位にこない

ndash フレキシブルリファインメントステージ

bull 衝突を解決してリランキング

bull とても重要なステージ

80

タンパク質ドッキング

bull FiberDockを提案したndash フレキシブルリファインメントのための手法

ndash 側鎖と主鎖の両方を対象

ndash vdW力に基づいた基準振動解析によるモデリング

ndash RMSDとエネルギー値（ランキング）両方を改善

ndash エネルギーファネルの形状も改善

bull 主鎖のフレキシビリティの重要性ndash 立体構造がなくモデリングされた場合においても重要

ndash 主鎖リファインメントでモデルの丌正確性に対処できるかもしれない

ndash 抗原抗体複合体予測にもいけるかもbull 今回は1例のみ(1GGI)

bull CDR Loopがあると難しいがうまくいった

bull 抗原抗体複合体におけるFiberDockの性能評価を計画中81

まとめ

bull 基準振動モード選択基準の改良

ndash vdWだけでなく他にも取り入れるbull attrVdW

bull クーロン力

bull 水素結合

bull 主鎖のリファインメントをRとLで同時に行うようにする

ndash RとLのモードの中から関連しているモードを選択して使う

82

Future work

bull リファインメント前の初期構造生成がうまくいかない場合の対応

ndash 剛体ドッキング前にフレキシビリティの評価をしたい

ndash Hinge bending motion（蝶番型モーション）

bull Hinge bending motionはnear-native decoyを生成するのを妨げる大きな動きの1つ

bull Hinge plot法によって最小周波数モード2つで解析できる

bull FrexDockという手法とFiberDockを組み合わせてもいけるかも

83

Future work

[52] Emekli U Schneidman-Duhovny D Wolfson HJ Nussinov R Haliloglu T HingeProt

automated prediction of hinges in protein structures Proteins 2008 70 1219ndash1227

[53] Schneidman-Duhovny D Nussinov R Wolfson HJ Automatic prediction of protein

interactions with large scale motion Proteins2007 69 764ndash773

bull 主鎖のフレキシビリティが予測できる場合

ndash アンサンブル(cross)ドッキングとリファインメントの組み合わせbull Conformational selectionとinfuced-fitの両方をモデル化

ndash near-native decoyの評価がより難しくなるbull より正確なエネルギー関数が必要

bull 最小エネルギーの周辺でのエネルギーファネルを探索するべき

84

Future work

[14] Chaudhury S Gray JJ Conformer selection and induced fit in flexible backbone

proteinndashprotein docking using computational and NMR ensembles J Mol

Biol 2008 381 1068ndash1087

Generating many decoys

Selecting near-native decoys by cluster analysis (IFP)

Refinement

near-native

decoy

内古閑伸之広川貴次秋山泰相互作用プロファイルによるタンパク質複合体予測のポストドッキング解析第38回構造活性相関シンポジウム 2010

bull (rigid)ドッキング結果のリファインメントとリランキング

ndash各例に対し相互作用残基(lt6Aring)を不える

ndashその結合部位の情報をもとにPatchDockを実行

bull decoyを500個使うが完全なブラインドでのドッキングではnear-native構造が得られない可能性がある

bull リファインメントとリランキング性能評価のために（near-native decoyを作るために）結合部位情報を用いた

bull PatchDockは形状相補性スコアに基づく

ndash PatchDock FireDock FiberDockを比較

bull PatchDockでnear-native decoyを500個生成

bull FireDockとFiberDockでリファインメントリランキング

bull R(unbound) L(bound)を使用 72

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

73

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

ID

PatchDock FireDock FiberDock

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First Acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

1A0O 1 (766 379) 3dagger 7 (634 230) 29 (920 315) 3dagger 16 (525 333) 108 (519 326) 1

1ACB 3 (617 312) 2 3 (824 431) 259 (867 437) 1 2 (684 401) 42 (612 356) 4dagger

1AY7 14 (978 527) 3 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger

1BTH 1 (1210 365) 1 2 (1011 328) 72 (1147 363) 2 1 (798 197) 403 (1480 355) 5dagger

1CGI 2 (382 231) 1 1 (282 225) 2 (382 231) 10dagger 1 (542 272) 279 (750 297) 9

1DFJ 1 (684 276) 4 1 (555 203) 2 (478 233) 6dagger 1 (310 153) 5 (428 213) 6dagger

1E6E None 0 474 (601 332) 134 (1020 425) 0 2 (838 344) 327 (2064 746) 2dagger

1FIN None 0 None None 0 None None 0

1GGI 3 (606 324) 6dagger 25 (683 337) 3 (606 324) 0 1 (1239 377) 281 (1123 329) 2

1GOT None 0 None None 0 None None 0

1IBR 32 (699 278) 0 2 (501 250) 208 (638 285) 1 2 (667 261) 32 (699 278) 3dagger

1OAZ 58 (1847 384) 0 9 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger 16 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger

1PXV 51 (854 403) 0 17 (694 349) 54 (578 339) 1 1 (886 451) 63 (986 457) 2dagger

1T6G 4 (810 175) 1 1 (683 133) 129 (1478 308) 10 1 (961 180) 70 (1351 233) 11dagger

1TGS 15 (269 154) 1 1 (194 143) 15 (269 154) 10 1 (194 143) 15 (269 154) 11dagger

1WQ1 6 (224 142) 1dagger 20 (564 235) 82 (540 217) 1dagger 29 (892 444) 445 (718 295) 0

1ZHI 134 (1344 281) 0 10 (752 273) 311 (843 303) 2 4 (718 348) 311 (843 303) 3dagger

2BUO 1 (938 539) 9dagger 3 (505 391) 32 (487 398) 3 12 (63 461) 203 (83 471)) 2

2KAI 17 (1246 323) 1 1 (194 084) 257 (111 077) 3dagger 1 (218 094) 257 (111 077) 2

3HHR 214 (1161 327) 0 497 (919 551) 420 (917 459) 0 214 (1359 395) 261 (1538 377) 0

wins 6 4 8 7 14 11

Table IV

bull Table IVの見かた

ndash First acceptable

RMSD＜100Aring or IRMSD＜40Aring となった(acceptable)

decoyの中で一番良い順位のものの順位bull FireFiberDockのPatchDockはFirst acceptable decoyが

PatchDock(リファインメント前)では何位だったか

ndash Acceptables

上位20個の中に含まれていたacceptable decoyの個数

ndash 3手法の中でFirst acceptableの順位が一番良かった

ndash dagger 3手法の中でAcceptablesの個数が一番多かった

ndash wins行 と dagger の集計

74

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

bull PatchDock＜FireDock＜FiberDockと性能向上

ndash まぁ割と良くなっているbull First acceptable (wins)6 ＜ 8 ＜ 14

bull Acceptables (wins) 4 ＜ 7 ＜ 11

ndash 主鎖リファインメントがnear-native decoyのランキングを改善できるということを示しているbull 構造上の衝突をなくせるようなときに効果を発揮（低いエネルギー値と良い順位が得られるようになる）

75

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

76

実験3 1T6G

bull 1位の結果はCAPRI基準でmedium accuracy

ndash 2位はhighly accurate (IRMSD 092Aring RMSD 304Aring）(表には書いてない)

bull 結合の際に動くループを特定した

ndash 矢印部分のループが開いている

ndash 他の部位はほとんど動いていない

Figure 8 1T6G

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

77

実験3 1BTH

bull 1BTHの結果について(FiberDock)

ndash 403位 RMSD 1480Aring IRMSD 355Aring を釣り上げた

ndash RMSD 798Aring IRMSD 197Aringに改善しエネルギー値1位

ndash FireDockでは悪化していた（RMSD 1890Aring IRMSD 464Aring）

bull FiberDockはRの主鎖構造をほとんど変えなかったが微妙には動いていた（RMSD 015Aring）

ndash この微動が衝突を解決している

ndash 相互作用部位にdecoyが集中するのを可能にしてるのかも

78

Figure 9 1BTH

Refinement by FireDock Refinement by FiberDock

緑色bound(R)

灰色bound(L)

青色PatchDock

橙色FireDock

赤色FiberDock

実験3 1BTH

Discussion and Conclusions

79

bull ドッキング予測は2つのステージに分かれる

ndash剛体ドッキングステージ

bull near-nativeを出せても衝突があったりする

bull decoyのランキングで上位にこない

ndash フレキシブルリファインメントステージ

bull 衝突を解決してリランキング

bull とても重要なステージ

80

タンパク質ドッキング

bull FiberDockを提案したndash フレキシブルリファインメントのための手法

ndash 側鎖と主鎖の両方を対象

ndash vdW力に基づいた基準振動解析によるモデリング

ndash RMSDとエネルギー値（ランキング）両方を改善

ndash エネルギーファネルの形状も改善

bull 主鎖のフレキシビリティの重要性ndash 立体構造がなくモデリングされた場合においても重要

ndash 主鎖リファインメントでモデルの丌正確性に対処できるかもしれない

ndash 抗原抗体複合体予測にもいけるかもbull 今回は1例のみ(1GGI)

bull CDR Loopがあると難しいがうまくいった

bull 抗原抗体複合体におけるFiberDockの性能評価を計画中81

まとめ

bull 基準振動モード選択基準の改良

ndash vdWだけでなく他にも取り入れるbull attrVdW

bull クーロン力

bull 水素結合

bull 主鎖のリファインメントをRとLで同時に行うようにする

ndash RとLのモードの中から関連しているモードを選択して使う

82

Future work

bull リファインメント前の初期構造生成がうまくいかない場合の対応

ndash 剛体ドッキング前にフレキシビリティの評価をしたい

ndash Hinge bending motion（蝶番型モーション）

bull Hinge bending motionはnear-native decoyを生成するのを妨げる大きな動きの1つ

bull Hinge plot法によって最小周波数モード2つで解析できる

bull FrexDockという手法とFiberDockを組み合わせてもいけるかも

83

Future work

[52] Emekli U Schneidman-Duhovny D Wolfson HJ Nussinov R Haliloglu T HingeProt

automated prediction of hinges in protein structures Proteins 2008 70 1219ndash1227

[53] Schneidman-Duhovny D Nussinov R Wolfson HJ Automatic prediction of protein

interactions with large scale motion Proteins2007 69 764ndash773

bull 主鎖のフレキシビリティが予測できる場合

ndash アンサンブル(cross)ドッキングとリファインメントの組み合わせbull Conformational selectionとinfuced-fitの両方をモデル化

ndash near-native decoyの評価がより難しくなるbull より正確なエネルギー関数が必要

bull 最小エネルギーの周辺でのエネルギーファネルを探索するべき

84

Future work

[14] Chaudhury S Gray JJ Conformer selection and induced fit in flexible backbone

proteinndashprotein docking using computational and NMR ensembles J Mol

Biol 2008 381 1068ndash1087

Generating many decoys

Selecting near-native decoys by cluster analysis (IFP)

Refinement

near-native

decoy

内古閑伸之広川貴次秋山泰相互作用プロファイルによるタンパク質複合体予測のポストドッキング解析第38回構造活性相関シンポジウム 2010

73

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

ID

PatchDock FireDock FiberDock

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

First Acceptable

rank (RMSDIRMSD)

PatchDock

rank (RMSDIRMSD)

Acceptables

in top 20

1A0O 1 (766 379) 3dagger 7 (634 230) 29 (920 315) 3dagger 16 (525 333) 108 (519 326) 1

1ACB 3 (617 312) 2 3 (824 431) 259 (867 437) 1 2 (684 401) 42 (612 356) 4dagger

1AY7 14 (978 527) 3 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger 5 (137 077) 95 (419 129) 5dagger

1BTH 1 (1210 365) 1 2 (1011 328) 72 (1147 363) 2 1 (798 197) 403 (1480 355) 5dagger

1CGI 2 (382 231) 1 1 (282 225) 2 (382 231) 10dagger 1 (542 272) 279 (750 297) 9

1DFJ 1 (684 276) 4 1 (555 203) 2 (478 233) 6dagger 1 (310 153) 5 (428 213) 6dagger

1E6E None 0 474 (601 332) 134 (1020 425) 0 2 (838 344) 327 (2064 746) 2dagger

1FIN None 0 None None 0 None None 0

1GGI 3 (606 324) 6dagger 25 (683 337) 3 (606 324) 0 1 (1239 377) 281 (1123 329) 2

1GOT None 0 None None 0 None None 0

1IBR 32 (699 278) 0 2 (501 250) 208 (638 285) 1 2 (667 261) 32 (699 278) 3dagger

1OAZ 58 (1847 384) 0 9 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger 16 (1441 327) 204 (1505 359) 1dagger

1PXV 51 (854 403) 0 17 (694 349) 54 (578 339) 1 1 (886 451) 63 (986 457) 2dagger

1T6G 4 (810 175) 1 1 (683 133) 129 (1478 308) 10 1 (961 180) 70 (1351 233) 11dagger

1TGS 15 (269 154) 1 1 (194 143) 15 (269 154) 10 1 (194 143) 15 (269 154) 11dagger

1WQ1 6 (224 142) 1dagger 20 (564 235) 82 (540 217) 1dagger 29 (892 444) 445 (718 295) 0

1ZHI 134 (1344 281) 0 10 (752 273) 311 (843 303) 2 4 (718 348) 311 (843 303) 3dagger

2BUO 1 (938 539) 9dagger 3 (505 391) 32 (487 398) 3 12 (63 461) 203 (83 471)) 2

2KAI 17 (1246 323) 1 1 (194 084) 257 (111 077) 3dagger 1 (218 094) 257 (111 077) 2

3HHR 214 (1161 327) 0 497 (919 551) 420 (917 459) 0 214 (1359 395) 261 (1538 377) 0

wins 6 4 8 7 14 11

Table IV

bull Table IVの見かた

ndash First acceptable

RMSD＜100Aring or IRMSD＜40Aring となった(acceptable)

decoyの中で一番良い順位のものの順位bull FireFiberDockのPatchDockはFirst acceptable decoyが

PatchDock(リファインメント前)では何位だったか

ndash Acceptables

上位20個の中に含まれていたacceptable decoyの個数

ndash 3手法の中でFirst acceptableの順位が一番良かった

ndash dagger 3手法の中でAcceptablesの個数が一番多かった

ndash wins行 と dagger の集計

74

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

bull PatchDock＜FireDock＜FiberDockと性能向上

ndash まぁ割と良くなっているbull First acceptable (wins)6 ＜ 8 ＜ 14

bull Acceptables (wins) 4 ＜ 7 ＜ 11

ndash 主鎖リファインメントがnear-native decoyのランキングを改善できるということを示しているbull 構造上の衝突をなくせるようなときに効果を発揮（低いエネルギー値と良い順位が得られるようになる）

75

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

76

実験3 1T6G

bull 1位の結果はCAPRI基準でmedium accuracy

ndash 2位はhighly accurate (IRMSD 092Aring RMSD 304Aring）(表には書いてない)

bull 結合の際に動くループを特定した

ndash 矢印部分のループが開いている

ndash 他の部位はほとんど動いていない

Figure 8 1T6G

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

77

実験3 1BTH

bull 1BTHの結果について(FiberDock)

ndash 403位 RMSD 1480Aring IRMSD 355Aring を釣り上げた

ndash RMSD 798Aring IRMSD 197Aringに改善しエネルギー値1位

ndash FireDockでは悪化していた（RMSD 1890Aring IRMSD 464Aring）

bull FiberDockはRの主鎖構造をほとんど変えなかったが微妙には動いていた（RMSD 015Aring）

ndash この微動が衝突を解決している

ndash 相互作用部位にdecoyが集中するのを可能にしてるのかも

78

Figure 9 1BTH

Refinement by FireDock Refinement by FiberDock

緑色bound(R)

灰色bound(L)

青色PatchDock

橙色FireDock

赤色FiberDock

実験3 1BTH

Discussion and Conclusions

79

bull ドッキング予測は2つのステージに分かれる

ndash剛体ドッキングステージ

bull near-nativeを出せても衝突があったりする

bull decoyのランキングで上位にこない

ndash フレキシブルリファインメントステージ

bull 衝突を解決してリランキング

bull とても重要なステージ

80

タンパク質ドッキング

bull FiberDockを提案したndash フレキシブルリファインメントのための手法

ndash 側鎖と主鎖の両方を対象

ndash vdW力に基づいた基準振動解析によるモデリング

ndash RMSDとエネルギー値（ランキング）両方を改善

ndash エネルギーファネルの形状も改善

bull 主鎖のフレキシビリティの重要性ndash 立体構造がなくモデリングされた場合においても重要

ndash 主鎖リファインメントでモデルの丌正確性に対処できるかもしれない

ndash 抗原抗体複合体予測にもいけるかもbull 今回は1例のみ(1GGI)

bull CDR Loopがあると難しいがうまくいった

bull 抗原抗体複合体におけるFiberDockの性能評価を計画中81

まとめ

bull 基準振動モード選択基準の改良

ndash vdWだけでなく他にも取り入れるbull attrVdW

bull クーロン力

bull 水素結合

bull 主鎖のリファインメントをRとLで同時に行うようにする

ndash RとLのモードの中から関連しているモードを選択して使う

82

Future work

bull リファインメント前の初期構造生成がうまくいかない場合の対応

ndash 剛体ドッキング前にフレキシビリティの評価をしたい

ndash Hinge bending motion（蝶番型モーション）

bull Hinge bending motionはnear-native decoyを生成するのを妨げる大きな動きの1つ

bull Hinge plot法によって最小周波数モード2つで解析できる

bull FrexDockという手法とFiberDockを組み合わせてもいけるかも

83

Future work

[52] Emekli U Schneidman-Duhovny D Wolfson HJ Nussinov R Haliloglu T HingeProt

automated prediction of hinges in protein structures Proteins 2008 70 1219ndash1227

[53] Schneidman-Duhovny D Nussinov R Wolfson HJ Automatic prediction of protein

interactions with large scale motion Proteins2007 69 764ndash773

bull 主鎖のフレキシビリティが予測できる場合

ndash アンサンブル(cross)ドッキングとリファインメントの組み合わせbull Conformational selectionとinfuced-fitの両方をモデル化

ndash near-native decoyの評価がより難しくなるbull より正確なエネルギー関数が必要

bull 最小エネルギーの周辺でのエネルギーファネルを探索するべき

84

Future work

[14] Chaudhury S Gray JJ Conformer selection and induced fit in flexible backbone

proteinndashprotein docking using computational and NMR ensembles J Mol

Biol 2008 381 1068ndash1087

Generating many decoys

Selecting near-native decoys by cluster analysis (IFP)

Refinement

near-native

decoy

内古閑伸之広川貴次秋山泰相互作用プロファイルによるタンパク質複合体予測のポストドッキング解析第38回構造活性相関シンポジウム 2010

bull Table IVの見かた

ndash First acceptable

RMSD＜100Aring or IRMSD＜40Aring となった(acceptable)

decoyの中で一番良い順位のものの順位bull FireFiberDockのPatchDockはFirst acceptable decoyが

PatchDock(リファインメント前)では何位だったか

ndash Acceptables

上位20個の中に含まれていたacceptable decoyの個数

ndash 3手法の中でFirst acceptableの順位が一番良かった

ndash dagger 3手法の中でAcceptablesの個数が一番多かった

ndash wins行 と dagger の集計

74

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

bull PatchDock＜FireDock＜FiberDockと性能向上

ndash まぁ割と良くなっているbull First acceptable (wins)6 ＜ 8 ＜ 14

bull Acceptables (wins) 4 ＜ 7 ＜ 11

ndash 主鎖リファインメントがnear-native decoyのランキングを改善できるということを示しているbull 構造上の衝突をなくせるようなときに効果を発揮（低いエネルギー値と良い順位が得られるようになる）

75

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

76

実験3 1T6G

bull 1位の結果はCAPRI基準でmedium accuracy

ndash 2位はhighly accurate (IRMSD 092Aring RMSD 304Aring）(表には書いてない)

bull 結合の際に動くループを特定した

ndash 矢印部分のループが開いている

ndash 他の部位はほとんど動いていない

Figure 8 1T6G

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

77

実験3 1BTH

bull 1BTHの結果について(FiberDock)

ndash 403位 RMSD 1480Aring IRMSD 355Aring を釣り上げた

ndash RMSD 798Aring IRMSD 197Aringに改善しエネルギー値1位

ndash FireDockでは悪化していた（RMSD 1890Aring IRMSD 464Aring）

bull FiberDockはRの主鎖構造をほとんど変えなかったが微妙には動いていた（RMSD 015Aring）

ndash この微動が衝突を解決している

ndash 相互作用部位にdecoyが集中するのを可能にしてるのかも

78

Figure 9 1BTH

Refinement by FireDock Refinement by FiberDock

緑色bound(R)

灰色bound(L)

青色PatchDock

橙色FireDock

赤色FiberDock

実験3 1BTH

Discussion and Conclusions

79

bull ドッキング予測は2つのステージに分かれる

ndash剛体ドッキングステージ

bull near-nativeを出せても衝突があったりする

bull decoyのランキングで上位にこない

ndash フレキシブルリファインメントステージ

bull 衝突を解決してリランキング

bull とても重要なステージ

80

タンパク質ドッキング

bull FiberDockを提案したndash フレキシブルリファインメントのための手法

ndash 側鎖と主鎖の両方を対象

ndash vdW力に基づいた基準振動解析によるモデリング

ndash RMSDとエネルギー値（ランキング）両方を改善

ndash エネルギーファネルの形状も改善

bull 主鎖のフレキシビリティの重要性ndash 立体構造がなくモデリングされた場合においても重要

ndash 主鎖リファインメントでモデルの丌正確性に対処できるかもしれない

ndash 抗原抗体複合体予測にもいけるかもbull 今回は1例のみ(1GGI)

bull CDR Loopがあると難しいがうまくいった

bull 抗原抗体複合体におけるFiberDockの性能評価を計画中81

まとめ

bull 基準振動モード選択基準の改良

ndash vdWだけでなく他にも取り入れるbull attrVdW

bull クーロン力

bull 水素結合

bull 主鎖のリファインメントをRとLで同時に行うようにする

ndash RとLのモードの中から関連しているモードを選択して使う

82

Future work

bull リファインメント前の初期構造生成がうまくいかない場合の対応

ndash 剛体ドッキング前にフレキシビリティの評価をしたい

ndash Hinge bending motion（蝶番型モーション）

bull Hinge bending motionはnear-native decoyを生成するのを妨げる大きな動きの1つ

bull Hinge plot法によって最小周波数モード2つで解析できる

bull FrexDockという手法とFiberDockを組み合わせてもいけるかも

83

Future work

[52] Emekli U Schneidman-Duhovny D Wolfson HJ Nussinov R Haliloglu T HingeProt

automated prediction of hinges in protein structures Proteins 2008 70 1219ndash1227

[53] Schneidman-Duhovny D Nussinov R Wolfson HJ Automatic prediction of protein

interactions with large scale motion Proteins2007 69 764ndash773

bull 主鎖のフレキシビリティが予測できる場合

ndash アンサンブル(cross)ドッキングとリファインメントの組み合わせbull Conformational selectionとinfuced-fitの両方をモデル化

ndash near-native decoyの評価がより難しくなるbull より正確なエネルギー関数が必要

bull 最小エネルギーの周辺でのエネルギーファネルを探索するべき

84

Future work

[14] Chaudhury S Gray JJ Conformer selection and induced fit in flexible backbone

proteinndashprotein docking using computational and NMR ensembles J Mol

Biol 2008 381 1068ndash1087

Generating many decoys

Selecting near-native decoys by cluster analysis (IFP)

Refinement

near-native

decoy

内古閑伸之広川貴次秋山泰相互作用プロファイルによるタンパク質複合体予測のポストドッキング解析第38回構造活性相関シンポジウム 2010

bull PatchDock＜FireDock＜FiberDockと性能向上

ndash まぁ割と良くなっているbull First acceptable (wins)6 ＜ 8 ＜ 14

bull Acceptables (wins) 4 ＜ 7 ＜ 11

ndash 主鎖リファインメントがnear-native decoyのランキングを改善できるということを示しているbull 構造上の衝突をなくせるようなときに効果を発揮（低いエネルギー値と良い順位が得られるようになる）

75

実験3 剛体ドッキング結果のリファインメント

76

実験3 1T6G

bull 1位の結果はCAPRI基準でmedium accuracy

ndash 2位はhighly accurate (IRMSD 092Aring RMSD 304Aring）(表には書いてない)

bull 結合の際に動くループを特定した

ndash 矢印部分のループが開いている

ndash 他の部位はほとんど動いていない

Figure 8 1T6G

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

77

実験3 1BTH

bull 1BTHの結果について(FiberDock)

ndash 403位 RMSD 1480Aring IRMSD 355Aring を釣り上げた

ndash RMSD 798Aring IRMSD 197Aringに改善しエネルギー値1位

ndash FireDockでは悪化していた（RMSD 1890Aring IRMSD 464Aring）

bull FiberDockはRの主鎖構造をほとんど変えなかったが微妙には動いていた（RMSD 015Aring）

ndash この微動が衝突を解決している

ndash 相互作用部位にdecoyが集中するのを可能にしてるのかも

78

Figure 9 1BTH

Refinement by FireDock Refinement by FiberDock

緑色bound(R)

灰色bound(L)

青色PatchDock

橙色FireDock

赤色FiberDock

実験3 1BTH

Discussion and Conclusions

79

bull ドッキング予測は2つのステージに分かれる

ndash剛体ドッキングステージ

bull near-nativeを出せても衝突があったりする

bull decoyのランキングで上位にこない

ndash フレキシブルリファインメントステージ

bull 衝突を解決してリランキング

bull とても重要なステージ

80

タンパク質ドッキング

bull FiberDockを提案したndash フレキシブルリファインメントのための手法

ndash 側鎖と主鎖の両方を対象

ndash vdW力に基づいた基準振動解析によるモデリング

ndash RMSDとエネルギー値（ランキング）両方を改善

ndash エネルギーファネルの形状も改善

bull 主鎖のフレキシビリティの重要性ndash 立体構造がなくモデリングされた場合においても重要

ndash 主鎖リファインメントでモデルの丌正確性に対処できるかもしれない

ndash 抗原抗体複合体予測にもいけるかもbull 今回は1例のみ(1GGI)

bull CDR Loopがあると難しいがうまくいった

bull 抗原抗体複合体におけるFiberDockの性能評価を計画中81

まとめ

bull 基準振動モード選択基準の改良

ndash vdWだけでなく他にも取り入れるbull attrVdW

bull クーロン力

bull 水素結合

bull 主鎖のリファインメントをRとLで同時に行うようにする

ndash RとLのモードの中から関連しているモードを選択して使う

82

Future work

bull リファインメント前の初期構造生成がうまくいかない場合の対応

ndash 剛体ドッキング前にフレキシビリティの評価をしたい

ndash Hinge bending motion（蝶番型モーション）

bull Hinge bending motionはnear-native decoyを生成するのを妨げる大きな動きの1つ

bull Hinge plot法によって最小周波数モード2つで解析できる

bull FrexDockという手法とFiberDockを組み合わせてもいけるかも

83

Future work

[52] Emekli U Schneidman-Duhovny D Wolfson HJ Nussinov R Haliloglu T HingeProt

automated prediction of hinges in protein structures Proteins 2008 70 1219ndash1227

[53] Schneidman-Duhovny D Nussinov R Wolfson HJ Automatic prediction of protein

interactions with large scale motion Proteins2007 69 764ndash773

bull 主鎖のフレキシビリティが予測できる場合

ndash アンサンブル(cross)ドッキングとリファインメントの組み合わせbull Conformational selectionとinfuced-fitの両方をモデル化

ndash near-native decoyの評価がより難しくなるbull より正確なエネルギー関数が必要

bull 最小エネルギーの周辺でのエネルギーファネルを探索するべき

84

Future work

[14] Chaudhury S Gray JJ Conformer selection and induced fit in flexible backbone

proteinndashprotein docking using computational and NMR ensembles J Mol

Biol 2008 381 1068ndash1087

Generating many decoys

Selecting near-native decoys by cluster analysis (IFP)

Refinement

near-native

decoy

内古閑伸之広川貴次秋山泰相互作用プロファイルによるタンパク質複合体予測のポストドッキング解析第38回構造活性相関シンポジウム 2010

76

実験3 1T6G

bull 1位の結果はCAPRI基準でmedium accuracy

ndash 2位はhighly accurate (IRMSD 092Aring RMSD 304Aring）(表には書いてない)

bull 結合の際に動くループを特定した

ndash 矢印部分のループが開いている

ndash 他の部位はほとんど動いていない

Figure 8 1T6G

赤色FiberDock

緑色bound(R)

青色unbound(R)

灰色bound(L)

77

実験3 1BTH

bull 1BTHの結果について(FiberDock)

ndash 403位 RMSD 1480Aring IRMSD 355Aring を釣り上げた

ndash RMSD 798Aring IRMSD 197Aringに改善しエネルギー値1位

ndash FireDockでは悪化していた（RMSD 1890Aring IRMSD 464Aring）

bull FiberDockはRの主鎖構造をほとんど変えなかったが微妙には動いていた（RMSD 015Aring）

ndash この微動が衝突を解決している

ndash 相互作用部位にdecoyが集中するのを可能にしてるのかも

78

Figure 9 1BTH

Refinement by FireDock Refinement by FiberDock

緑色bound(R)

灰色bound(L)

青色PatchDock

橙色FireDock

赤色FiberDock

実験3 1BTH

Discussion and Conclusions

79

bull ドッキング予測は2つのステージに分かれる

ndash剛体ドッキングステージ

bull near-nativeを出せても衝突があったりする

bull decoyのランキングで上位にこない

ndash フレキシブルリファインメントステージ

bull 衝突を解決してリランキング

bull とても重要なステージ

80

タンパク質ドッキング

bull FiberDockを提案したndash フレキシブルリファインメントのための手法

ndash 側鎖と主鎖の両方を対象

ndash vdW力に基づいた基準振動解析によるモデリング

ndash RMSDとエネルギー値（ランキング）両方を改善

ndash エネルギーファネルの形状も改善

bull 主鎖のフレキシビリティの重要性ndash 立体構造がなくモデリングされた場合においても重要

ndash 主鎖リファインメントでモデルの丌正確性に対処できるかもしれない

ndash 抗原抗体複合体予測にもいけるかもbull 今回は1例のみ(1GGI)

bull CDR Loopがあると難しいがうまくいった

bull 抗原抗体複合体におけるFiberDockの性能評価を計画中81

まとめ

bull 基準振動モード選択基準の改良

ndash vdWだけでなく他にも取り入れるbull attrVdW

bull クーロン力

bull 水素結合

bull 主鎖のリファインメントをRとLで同時に行うようにする

ndash RとLのモードの中から関連しているモードを選択して使う

82

Future work

bull リファインメント前の初期構造生成がうまくいかない場合の対応

ndash 剛体ドッキング前にフレキシビリティの評価をしたい

ndash Hinge bending motion（蝶番型モーション）

bull Hinge bending motionはnear-native decoyを生成するのを妨げる大きな動きの1つ

bull Hinge plot法によって最小周波数モード2つで解析できる

bull FrexDockという手法とFiberDockを組み合わせてもいけるかも

83

Future work

[52] Emekli U Schneidman-Duhovny D Wolfson HJ Nussinov R Haliloglu T HingeProt

automated prediction of hinges in protein structures Proteins 2008 70 1219ndash1227

[53] Schneidman-Duhovny D Nussinov R Wolfson HJ Automatic prediction of protein

interactions with large scale motion Proteins2007 69 764ndash773

bull 主鎖のフレキシビリティが予測できる場合

ndash アンサンブル(cross)ドッキングとリファインメントの組み合わせbull Conformational selectionとinfuced-fitの両方をモデル化

ndash near-native decoyの評価がより難しくなるbull より正確なエネルギー関数が必要

bull 最小エネルギーの周辺でのエネルギーファネルを探索するべき

84

Future work

[14] Chaudhury S Gray JJ Conformer selection and induced fit in flexible backbone

proteinndashprotein docking using computational and NMR ensembles J Mol

Biol 2008 381 1068ndash1087

Generating many decoys

Selecting near-native decoys by cluster analysis (IFP)

Refinement

near-native

decoy

内古閑伸之広川貴次秋山泰相互作用プロファイルによるタンパク質複合体予測のポストドッキング解析第38回構造活性相関シンポジウム 2010

77

実験3 1BTH

bull 1BTHの結果について(FiberDock)

ndash 403位 RMSD 1480Aring IRMSD 355Aring を釣り上げた

ndash RMSD 798Aring IRMSD 197Aringに改善しエネルギー値1位

ndash FireDockでは悪化していた（RMSD 1890Aring IRMSD 464Aring）

bull FiberDockはRの主鎖構造をほとんど変えなかったが微妙には動いていた（RMSD 015Aring）

ndash この微動が衝突を解決している

ndash 相互作用部位にdecoyが集中するのを可能にしてるのかも

78

Figure 9 1BTH

Refinement by FireDock Refinement by FiberDock

緑色bound(R)

灰色bound(L)

青色PatchDock

橙色FireDock

赤色FiberDock

実験3 1BTH

Discussion and Conclusions

79

bull ドッキング予測は2つのステージに分かれる

ndash剛体ドッキングステージ

bull near-nativeを出せても衝突があったりする

bull decoyのランキングで上位にこない

ndash フレキシブルリファインメントステージ

bull 衝突を解決してリランキング

bull とても重要なステージ

80

タンパク質ドッキング

bull FiberDockを提案したndash フレキシブルリファインメントのための手法

ndash 側鎖と主鎖の両方を対象

ndash vdW力に基づいた基準振動解析によるモデリング

ndash RMSDとエネルギー値（ランキング）両方を改善

ndash エネルギーファネルの形状も改善

bull 主鎖のフレキシビリティの重要性ndash 立体構造がなくモデリングされた場合においても重要

ndash 主鎖リファインメントでモデルの丌正確性に対処できるかもしれない

ndash 抗原抗体複合体予測にもいけるかもbull 今回は1例のみ(1GGI)

bull CDR Loopがあると難しいがうまくいった

bull 抗原抗体複合体におけるFiberDockの性能評価を計画中81

まとめ

bull 基準振動モード選択基準の改良

ndash vdWだけでなく他にも取り入れるbull attrVdW

bull クーロン力

bull 水素結合

bull 主鎖のリファインメントをRとLで同時に行うようにする

ndash RとLのモードの中から関連しているモードを選択して使う

82

Future work

bull リファインメント前の初期構造生成がうまくいかない場合の対応

ndash 剛体ドッキング前にフレキシビリティの評価をしたい

ndash Hinge bending motion（蝶番型モーション）

bull Hinge bending motionはnear-native decoyを生成するのを妨げる大きな動きの1つ

bull Hinge plot法によって最小周波数モード2つで解析できる

bull FrexDockという手法とFiberDockを組み合わせてもいけるかも

83

Future work

[52] Emekli U Schneidman-Duhovny D Wolfson HJ Nussinov R Haliloglu T HingeProt

automated prediction of hinges in protein structures Proteins 2008 70 1219ndash1227

[53] Schneidman-Duhovny D Nussinov R Wolfson HJ Automatic prediction of protein

interactions with large scale motion Proteins2007 69 764ndash773

bull 主鎖のフレキシビリティが予測できる場合

ndash アンサンブル(cross)ドッキングとリファインメントの組み合わせbull Conformational selectionとinfuced-fitの両方をモデル化

ndash near-native decoyの評価がより難しくなるbull より正確なエネルギー関数が必要

bull 最小エネルギーの周辺でのエネルギーファネルを探索するべき

84

Future work

[14] Chaudhury S Gray JJ Conformer selection and induced fit in flexible backbone

proteinndashprotein docking using computational and NMR ensembles J Mol

Biol 2008 381 1068ndash1087

Generating many decoys

Selecting near-native decoys by cluster analysis (IFP)

Refinement

near-native

decoy

内古閑伸之広川貴次秋山泰相互作用プロファイルによるタンパク質複合体予測のポストドッキング解析第38回構造活性相関シンポジウム 2010

78

Figure 9 1BTH

Refinement by FireDock Refinement by FiberDock

緑色bound(R)

灰色bound(L)

青色PatchDock

橙色FireDock

赤色FiberDock

実験3 1BTH

Discussion and Conclusions

79

bull ドッキング予測は2つのステージに分かれる

ndash剛体ドッキングステージ

bull near-nativeを出せても衝突があったりする

bull decoyのランキングで上位にこない

ndash フレキシブルリファインメントステージ

bull 衝突を解決してリランキング

bull とても重要なステージ

80

タンパク質ドッキング

bull FiberDockを提案したndash フレキシブルリファインメントのための手法

ndash 側鎖と主鎖の両方を対象

ndash vdW力に基づいた基準振動解析によるモデリング

ndash RMSDとエネルギー値（ランキング）両方を改善

ndash エネルギーファネルの形状も改善

bull 主鎖のフレキシビリティの重要性ndash 立体構造がなくモデリングされた場合においても重要

ndash 主鎖リファインメントでモデルの丌正確性に対処できるかもしれない

ndash 抗原抗体複合体予測にもいけるかもbull 今回は1例のみ(1GGI)

bull CDR Loopがあると難しいがうまくいった

bull 抗原抗体複合体におけるFiberDockの性能評価を計画中81

まとめ

bull 基準振動モード選択基準の改良

ndash vdWだけでなく他にも取り入れるbull attrVdW

bull クーロン力

bull 水素結合

bull 主鎖のリファインメントをRとLで同時に行うようにする

ndash RとLのモードの中から関連しているモードを選択して使う

82

Future work

bull リファインメント前の初期構造生成がうまくいかない場合の対応

ndash 剛体ドッキング前にフレキシビリティの評価をしたい

ndash Hinge bending motion（蝶番型モーション）

bull Hinge bending motionはnear-native decoyを生成するのを妨げる大きな動きの1つ

bull Hinge plot法によって最小周波数モード2つで解析できる

bull FrexDockという手法とFiberDockを組み合わせてもいけるかも

83

Future work

[52] Emekli U Schneidman-Duhovny D Wolfson HJ Nussinov R Haliloglu T HingeProt

automated prediction of hinges in protein structures Proteins 2008 70 1219ndash1227

[53] Schneidman-Duhovny D Nussinov R Wolfson HJ Automatic prediction of protein

interactions with large scale motion Proteins2007 69 764ndash773

bull 主鎖のフレキシビリティが予測できる場合

ndash アンサンブル(cross)ドッキングとリファインメントの組み合わせbull Conformational selectionとinfuced-fitの両方をモデル化

ndash near-native decoyの評価がより難しくなるbull より正確なエネルギー関数が必要

bull 最小エネルギーの周辺でのエネルギーファネルを探索するべき

84

Future work

[14] Chaudhury S Gray JJ Conformer selection and induced fit in flexible backbone

proteinndashprotein docking using computational and NMR ensembles J Mol

Biol 2008 381 1068ndash1087

Generating many decoys

Selecting near-native decoys by cluster analysis (IFP)

Refinement

near-native

decoy

内古閑伸之広川貴次秋山泰相互作用プロファイルによるタンパク質複合体予測のポストドッキング解析第38回構造活性相関シンポジウム 2010

Discussion and Conclusions

79

bull ドッキング予測は2つのステージに分かれる

ndash剛体ドッキングステージ

bull near-nativeを出せても衝突があったりする

bull decoyのランキングで上位にこない

ndash フレキシブルリファインメントステージ

bull 衝突を解決してリランキング

bull とても重要なステージ

80

タンパク質ドッキング

bull FiberDockを提案したndash フレキシブルリファインメントのための手法

ndash 側鎖と主鎖の両方を対象

ndash vdW力に基づいた基準振動解析によるモデリング

ndash RMSDとエネルギー値（ランキング）両方を改善

ndash エネルギーファネルの形状も改善

bull 主鎖のフレキシビリティの重要性ndash 立体構造がなくモデリングされた場合においても重要

ndash 主鎖リファインメントでモデルの丌正確性に対処できるかもしれない

ndash 抗原抗体複合体予測にもいけるかもbull 今回は1例のみ(1GGI)

bull CDR Loopがあると難しいがうまくいった

bull 抗原抗体複合体におけるFiberDockの性能評価を計画中81

まとめ

bull 基準振動モード選択基準の改良

ndash vdWだけでなく他にも取り入れるbull attrVdW

bull クーロン力

bull 水素結合

bull 主鎖のリファインメントをRとLで同時に行うようにする

ndash RとLのモードの中から関連しているモードを選択して使う

82

Future work

bull リファインメント前の初期構造生成がうまくいかない場合の対応

ndash 剛体ドッキング前にフレキシビリティの評価をしたい

ndash Hinge bending motion（蝶番型モーション）

bull Hinge bending motionはnear-native decoyを生成するのを妨げる大きな動きの1つ

bull Hinge plot法によって最小周波数モード2つで解析できる

bull FrexDockという手法とFiberDockを組み合わせてもいけるかも

83

Future work

[52] Emekli U Schneidman-Duhovny D Wolfson HJ Nussinov R Haliloglu T HingeProt

automated prediction of hinges in protein structures Proteins 2008 70 1219ndash1227

[53] Schneidman-Duhovny D Nussinov R Wolfson HJ Automatic prediction of protein

interactions with large scale motion Proteins2007 69 764ndash773

bull 主鎖のフレキシビリティが予測できる場合

ndash アンサンブル(cross)ドッキングとリファインメントの組み合わせbull Conformational selectionとinfuced-fitの両方をモデル化

ndash near-native decoyの評価がより難しくなるbull より正確なエネルギー関数が必要

bull 最小エネルギーの周辺でのエネルギーファネルを探索するべき

84

Future work

[14] Chaudhury S Gray JJ Conformer selection and induced fit in flexible backbone

proteinndashprotein docking using computational and NMR ensembles J Mol

Biol 2008 381 1068ndash1087

Generating many decoys

Selecting near-native decoys by cluster analysis (IFP)

Refinement

near-native

decoy

内古閑伸之広川貴次秋山泰相互作用プロファイルによるタンパク質複合体予測のポストドッキング解析第38回構造活性相関シンポジウム 2010

bull ドッキング予測は2つのステージに分かれる

ndash剛体ドッキングステージ

bull near-nativeを出せても衝突があったりする

bull decoyのランキングで上位にこない

ndash フレキシブルリファインメントステージ

bull 衝突を解決してリランキング

bull とても重要なステージ

80

タンパク質ドッキング

bull FiberDockを提案したndash フレキシブルリファインメントのための手法

ndash 側鎖と主鎖の両方を対象

ndash vdW力に基づいた基準振動解析によるモデリング

ndash RMSDとエネルギー値（ランキング）両方を改善

ndash エネルギーファネルの形状も改善

bull 主鎖のフレキシビリティの重要性ndash 立体構造がなくモデリングされた場合においても重要

ndash 主鎖リファインメントでモデルの丌正確性に対処できるかもしれない

ndash 抗原抗体複合体予測にもいけるかもbull 今回は1例のみ(1GGI)

bull CDR Loopがあると難しいがうまくいった

bull 抗原抗体複合体におけるFiberDockの性能評価を計画中81

まとめ

bull 基準振動モード選択基準の改良

ndash vdWだけでなく他にも取り入れるbull attrVdW

bull クーロン力

bull 水素結合

bull 主鎖のリファインメントをRとLで同時に行うようにする

ndash RとLのモードの中から関連しているモードを選択して使う

82

Future work

bull リファインメント前の初期構造生成がうまくいかない場合の対応

ndash 剛体ドッキング前にフレキシビリティの評価をしたい

ndash Hinge bending motion（蝶番型モーション）

bull Hinge bending motionはnear-native decoyを生成するのを妨げる大きな動きの1つ

bull Hinge plot法によって最小周波数モード2つで解析できる

bull FrexDockという手法とFiberDockを組み合わせてもいけるかも

83

Future work

[52] Emekli U Schneidman-Duhovny D Wolfson HJ Nussinov R Haliloglu T HingeProt

automated prediction of hinges in protein structures Proteins 2008 70 1219ndash1227

[53] Schneidman-Duhovny D Nussinov R Wolfson HJ Automatic prediction of protein

interactions with large scale motion Proteins2007 69 764ndash773

bull 主鎖のフレキシビリティが予測できる場合

ndash アンサンブル(cross)ドッキングとリファインメントの組み合わせbull Conformational selectionとinfuced-fitの両方をモデル化

ndash near-native decoyの評価がより難しくなるbull より正確なエネルギー関数が必要

bull 最小エネルギーの周辺でのエネルギーファネルを探索するべき

84

Future work

[14] Chaudhury S Gray JJ Conformer selection and induced fit in flexible backbone

proteinndashprotein docking using computational and NMR ensembles J Mol

Biol 2008 381 1068ndash1087

Generating many decoys

Selecting near-native decoys by cluster analysis (IFP)

Refinement

near-native

decoy

内古閑伸之広川貴次秋山泰相互作用プロファイルによるタンパク質複合体予測のポストドッキング解析第38回構造活性相関シンポジウム 2010

bull FiberDockを提案したndash フレキシブルリファインメントのための手法

ndash 側鎖と主鎖の両方を対象

ndash vdW力に基づいた基準振動解析によるモデリング

ndash RMSDとエネルギー値（ランキング）両方を改善

ndash エネルギーファネルの形状も改善

bull 主鎖のフレキシビリティの重要性ndash 立体構造がなくモデリングされた場合においても重要

ndash 主鎖リファインメントでモデルの丌正確性に対処できるかもしれない

ndash 抗原抗体複合体予測にもいけるかもbull 今回は1例のみ(1GGI)

bull CDR Loopがあると難しいがうまくいった

bull 抗原抗体複合体におけるFiberDockの性能評価を計画中81

まとめ

bull 基準振動モード選択基準の改良

ndash vdWだけでなく他にも取り入れるbull attrVdW

bull クーロン力

bull 水素結合

bull 主鎖のリファインメントをRとLで同時に行うようにする

ndash RとLのモードの中から関連しているモードを選択して使う

82

Future work

bull リファインメント前の初期構造生成がうまくいかない場合の対応

ndash 剛体ドッキング前にフレキシビリティの評価をしたい

ndash Hinge bending motion（蝶番型モーション）

bull Hinge bending motionはnear-native decoyを生成するのを妨げる大きな動きの1つ

bull Hinge plot法によって最小周波数モード2つで解析できる

bull FrexDockという手法とFiberDockを組み合わせてもいけるかも

83

Future work

[52] Emekli U Schneidman-Duhovny D Wolfson HJ Nussinov R Haliloglu T HingeProt

automated prediction of hinges in protein structures Proteins 2008 70 1219ndash1227

[53] Schneidman-Duhovny D Nussinov R Wolfson HJ Automatic prediction of protein

interactions with large scale motion Proteins2007 69 764ndash773

bull 主鎖のフレキシビリティが予測できる場合

ndash アンサンブル(cross)ドッキングとリファインメントの組み合わせbull Conformational selectionとinfuced-fitの両方をモデル化

ndash near-native decoyの評価がより難しくなるbull より正確なエネルギー関数が必要

bull 最小エネルギーの周辺でのエネルギーファネルを探索するべき

84

Future work

[14] Chaudhury S Gray JJ Conformer selection and induced fit in flexible backbone

proteinndashprotein docking using computational and NMR ensembles J Mol

Biol 2008 381 1068ndash1087

Generating many decoys

Selecting near-native decoys by cluster analysis (IFP)

Refinement

near-native

decoy

内古閑伸之広川貴次秋山泰相互作用プロファイルによるタンパク質複合体予測のポストドッキング解析第38回構造活性相関シンポジウム 2010

bull 基準振動モード選択基準の改良

ndash vdWだけでなく他にも取り入れるbull attrVdW

bull クーロン力

bull 水素結合

bull 主鎖のリファインメントをRとLで同時に行うようにする

ndash RとLのモードの中から関連しているモードを選択して使う

82

Future work

bull リファインメント前の初期構造生成がうまくいかない場合の対応

ndash 剛体ドッキング前にフレキシビリティの評価をしたい

ndash Hinge bending motion（蝶番型モーション）

bull Hinge bending motionはnear-native decoyを生成するのを妨げる大きな動きの1つ

bull Hinge plot法によって最小周波数モード2つで解析できる

bull FrexDockという手法とFiberDockを組み合わせてもいけるかも

83

Future work

[52] Emekli U Schneidman-Duhovny D Wolfson HJ Nussinov R Haliloglu T HingeProt

automated prediction of hinges in protein structures Proteins 2008 70 1219ndash1227

[53] Schneidman-Duhovny D Nussinov R Wolfson HJ Automatic prediction of protein

interactions with large scale motion Proteins2007 69 764ndash773

bull 主鎖のフレキシビリティが予測できる場合

ndash アンサンブル(cross)ドッキングとリファインメントの組み合わせbull Conformational selectionとinfuced-fitの両方をモデル化

ndash near-native decoyの評価がより難しくなるbull より正確なエネルギー関数が必要

bull 最小エネルギーの周辺でのエネルギーファネルを探索するべき

84

Future work

[14] Chaudhury S Gray JJ Conformer selection and induced fit in flexible backbone

proteinndashprotein docking using computational and NMR ensembles J Mol

Biol 2008 381 1068ndash1087

Generating many decoys

Selecting near-native decoys by cluster analysis (IFP)

Refinement

near-native

decoy

内古閑伸之広川貴次秋山泰相互作用プロファイルによるタンパク質複合体予測のポストドッキング解析第38回構造活性相関シンポジウム 2010

bull リファインメント前の初期構造生成がうまくいかない場合の対応

ndash 剛体ドッキング前にフレキシビリティの評価をしたい

ndash Hinge bending motion（蝶番型モーション）

bull Hinge bending motionはnear-native decoyを生成するのを妨げる大きな動きの1つ

bull Hinge plot法によって最小周波数モード2つで解析できる

bull FrexDockという手法とFiberDockを組み合わせてもいけるかも

83

Future work

[52] Emekli U Schneidman-Duhovny D Wolfson HJ Nussinov R Haliloglu T HingeProt

automated prediction of hinges in protein structures Proteins 2008 70 1219ndash1227

[53] Schneidman-Duhovny D Nussinov R Wolfson HJ Automatic prediction of protein

interactions with large scale motion Proteins2007 69 764ndash773

bull 主鎖のフレキシビリティが予測できる場合

ndash アンサンブル(cross)ドッキングとリファインメントの組み合わせbull Conformational selectionとinfuced-fitの両方をモデル化

ndash near-native decoyの評価がより難しくなるbull より正確なエネルギー関数が必要

bull 最小エネルギーの周辺でのエネルギーファネルを探索するべき

84

Future work

[14] Chaudhury S Gray JJ Conformer selection and induced fit in flexible backbone

proteinndashprotein docking using computational and NMR ensembles J Mol

Biol 2008 381 1068ndash1087

Generating many decoys

Selecting near-native decoys by cluster analysis (IFP)

Refinement

near-native

decoy

内古閑伸之広川貴次秋山泰相互作用プロファイルによるタンパク質複合体予測のポストドッキング解析第38回構造活性相関シンポジウム 2010

bull 主鎖のフレキシビリティが予測できる場合

ndash アンサンブル(cross)ドッキングとリファインメントの組み合わせbull Conformational selectionとinfuced-fitの両方をモデル化

ndash near-native decoyの評価がより難しくなるbull より正確なエネルギー関数が必要

bull 最小エネルギーの周辺でのエネルギーファネルを探索するべき

84

Future work

[14] Chaudhury S Gray JJ Conformer selection and induced fit in flexible backbone

proteinndashprotein docking using computational and NMR ensembles J Mol

Biol 2008 381 1068ndash1087

Generating many decoys

Selecting near-native decoys by cluster analysis (IFP)

Refinement

near-native

decoy

内古閑伸之広川貴次秋山泰相互作用プロファイルによるタンパク質複合体予測のポストドッキング解析第38回構造活性相関シンポジウム 2010