統合的配列とAIベースの構造的アプローチを用いたMycobacteroides abscessusプロテオムの機能的 (再) アノテーション

科学分野:

• プロテオミクスとバイオインフォマティクス
• 微生物 学 と 感染症

背景:

• タンパク質の機能的アノテーションは,生物の生物学と病原性,特にMycobacteroides abscessus (MAB) のような機会性病原体を理解するために不可欠です.
• MAB プロテオームの重要な部分は,その機能的状況,薬剤耐性メカニズム,および伝播の可能性の理解を妨げている.
• MABタンパク質の機能説明と遺伝子オントロジー (GO) 用語を改善して,潜在的な薬物標的を特定することが不可欠です.

研究 の 目的:

• 配列とAI主導の構造ベースのアプローチの組み合わせを使用して,Mycobacteroides のプロテオームを体系的に機能的に (再) アノテートする.
• 重要な遺伝子を含むMABタンパク質の機能的な注釈の大きなギャップを補う.
• プロテインの構造と配列の類似性を利用し,機能的特徴を改善する.

主な方法:

• NRデータベースとHMMベースの機能領域 (Pfam,CATH) の類似性検索を行った.
• MABタンパク質のAI予測構造 (AlphaFold) を利用し,構造に基づく類似性検索 (Foldseek) を行い,GOアノテーションを転送した.
• アルファフォールド構造を欠くタンパク質の統合配列と構造ベースのアプローチ.

主要な成果:

• 374のMABタンパク質に新しいGOアノテーションを割り当て,以前アノテーションされていない重要な遺伝子を含む885のタンパク質に既存のアノテーションを精製しました.
• 配列と構造に基づくアノテーション戦略を組み合わせ,アルファフォールド構造のないタンパク質でも成功しました.
• Mycobacterium tuberculosisに同質なMABタンパク質の残留レベル差異が特定され,薬剤耐性に関連している可能性がある.

結論:

• この研究は,大規模プロテオームの機能的アノテーションのための組み合わせた配列とAI駆動の構造ベースのアプローチの有効性を実証しています.
• この方法論は,Mycobacteroides のタンパク質の機能的な理解を大幅に高め,病原性および薬剤耐性の研究に役立ちます.
• 開発されたアプローチは,興味のある他の生物における機能的なタンパク質アノテーションに広く適用できます.