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JP7257663B2 - BIOPOLYMER 3D STRUCTURE DISPLAY DEVICE, PROGRAM AND DISPLAY METHOD - Google Patents
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BIOPOLYMER 3D STRUCTURE DISPLAY DEVICE, PROGRAM AND DISPLAY METHOD Download PDF

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Description

本発明は、タンパク質などの生体高分子の立体構造の特徴だけでなく、揺らぎをも表示できる方法に関するものである。 The present invention relates to a method capable of displaying not only three-dimensional structural features of biopolymers such as proteins, but also fluctuations.

タンパク質やDNAといった生体分子は分子が多く結合した高分子状態になっている場合が多い。この生体高分子は、常に揺らいでいる。その揺らぎが生体高分子同士の反応に大きく関係すると考えられる。したがって、生体高分子の揺らぎを調べることは、生体の働きや薬剤の作用機序の解析にとって、重要な要求である。 Biomolecules such as proteins and DNA are often in a macromolecular state in which many molecules are bound together. This biopolymer is constantly fluctuating. It is thought that the fluctuation is closely related to the reaction between biopolymers. Therefore, investigating the fluctuations of biopolymers is an important requirement for the analysis of biological functions and drug action mechanisms.

例えば、生体高分子の一種であるタンパク質の構造自体(原子モデル)は、タンパク質の大量発現の技術が確立されたので、目的物質を結晶化し、X線解析やNMR(核磁気共鳴)によって求められている。そのデータは、PDB(Protein Data Bank)に登録されており、自由に利用することができる。 For example, the structure itself (atomic model) of a protein, which is a type of biopolymer, has been obtained by crystallizing the target substance and obtaining it by X-ray analysis and NMR (nuclear magnetic resonance), as technology for mass expression of proteins has been established. ing. The data are registered in PDB (Protein Data Bank) and can be used freely.

PDBに登録されているデータは、生体高分子を構成する原子順にユークリッド座標で表したものである。したがって、生体高分子を構成する各原子の位置関係がこのデータから得ることができる。 The data registered in the PDB are represented by Euclidean coordinates in the order of atoms constituting the biopolymer. Therefore, the positional relationship of each atom constituting the biopolymer can be obtained from this data.

このデータに基づいた生体高分子の表現方法および表示のためのソフトウエアも数多く公開されている。例えば、表示方法としては、ワイアフレーム法、ボール&ステック法、空間充填法、バックボーン法、リボン法、分子表面法等がよく用いられている。 A large amount of software for expressing biopolymers based on this data and displaying them has also been published. For example, the wire frame method, ball & stick method, space filling method, backbone method, ribbon method, molecular surface method, etc. are often used as display methods.

この原子モデルに基づいて各原子の揺らぎをシミュレーションするソフトウエアもすでに公開されている。 Software for simulating the fluctuation of each atom based on this atomic model has already been released.

一方、低分子化合物と相互作用するタンパク質のアミノ酸残基部分を、当該タンパク質の構造に関する情報をより多く含む形で抽出できるようにしたタンパク質解析支援装置が公開されている(特許文献1)。 On the other hand, a protein analysis support apparatus has been disclosed that enables extraction of amino acid residue portions of proteins that interact with low-molecular-weight compounds in a form that includes more information about the structure of the proteins (Patent Document 1).

ここでは、指定された化合物において指定された種類の各原子と所定距離範囲内に存在する指定されたタンパク質において指定された種類の原子を含むアミノ酸残基をデータベース(PDB)の情報を用いて検索し、検索結果として得られた各アミノ酸残基を所定の表記規則に従って当該指定されたタンパク質を構成するアミノ酸残基の一次配列の順に配列してパターン化した配列パターンを生成し、この配列パターンを指定された化合物と相互作用するタンパク質のアミノ酸残基部分を含む部分の一次配列構造を表す情報として得ることができる。 Here, an amino acid residue containing each atom of the specified type in the specified compound and the atom of the specified type in the specified protein existing within a predetermined distance range is searched using information in the database (PDB). Then, each amino acid residue obtained as a search result is arranged in the order of the primary sequence of the amino acid residues constituting the specified protein according to a predetermined notation rule to generate a patterned sequence pattern, and this sequence pattern is generated. It can be obtained as information representing the primary sequence structure of the portion containing the amino acid residue portion of the protein that interacts with the designated compound.

特開2000-222421号公報JP-A-2000-222421

生体高分子は、繰り返し構造を有している場合が多い。そして、繰り返し構造上の歪は、薬効や生体高分子自身の機能の鍵となる場合が多い。しかし、上記の表現法による原子モデルは生体高分子の全体像を表示することはできるが、繰り返し構造の歪を原子モデルから識別することは容易ではなかった。 Biopolymers often have a repeating structure. In many cases, the strain on the repeating structure is the key to the drug efficacy and the function of the biopolymer itself. However, although the atomic model based on the above representation method can display the whole picture of the biopolymer, it is not easy to distinguish the distortion of the repeating structure from the atomic model.

また、生体高分子の原子モデルと、揺らぎのシミュレーションによって、各原子の揺らぎは求めることができる。しかし、生体高分子全体を俯瞰しながら、揺らぎを評価できる方法は多くはなかった。これは一カ所の制御によって、他の箇所も影響を受ける所謂アロステリックに作用する薬剤の評価が正しくできなかったことを意味する。 Moreover, the fluctuation of each atom can be obtained by the atomic model of the biopolymer and the fluctuation simulation. However, there are not many methods that can evaluate the fluctuation while overlooking the entire biopolymer. This means that the evaluation of so-called allosterically-acting drugs, in which the other sites are affected by the control of one site, could not be correctly evaluated.

例えば、揺らぎの表現方法として、原子の座標のずれを表現するRMSD(Root-Mean Square Deviation)表示は、従来行われていた。しかし、大きなずれの部分が強調されてしまうため、生体高分子の共同的な揺らぎを適切に評価できない場合も多かった。 For example, Root-Mean Square Deviation (RMSD) representation, which expresses deviations in atomic coordinates, has been conventionally used as a method of expressing fluctuations. However, it often fails to evaluate the joint fluctuations of biopolymers properly because the part with large deviation is emphasized.

より具体的に本発明に係る生体高分子立体構造表示装置は、
生体高分子の座標データから前記生体高分子を構成する1原子若しくは強く結合して、生体高分子全体の揺らぎにおいても、常に一塊で相対的な位置関係を保持しているような複数原子の共通部分を要素とし、特定の前記要素の座標を始点とし、他の前記要素の座標を終点とするベクトルを要素ベクトルとして付与する要素ベクトル付与部と、
前記要素の中から任意の3つの要素の要素ベクトルを単位ベクトルに変換する単位要素ベクトル変換部と、
前記3つの単位ベクトルの終点が単位球に作る特徴部分円を算出する特徴部分円算出部と、
前記単位球の中心から前記特徴部分円への特徴法線ベクトルを求める特徴法線ベクトル算出部を有し、前記特徴法線ベクトルを表示することを特徴とする。
More specifically, the biopolymer three-dimensional structure display device according to the present invention includes:
From the coordinate data of the biopolymer, one atom constituting the biopolymer, or a plurality of atoms that are strongly bonded to each other and maintain their relative positional relationship even when the entire biopolymer fluctuates. an element vector assigning unit that assigns, as an element vector, a vector having a part as an element, starting from the coordinates of the specific element and ending at the coordinates of the other element ;
a unit element vector conversion unit that converts an element vector of any three elements from among the elements into a unit vector;
a characteristic partial circle calculation unit that calculates a characteristic partial circle formed on the unit sphere by the end points of the three unit vectors;
A feature normal vector calculation unit for obtaining a feature normal vector from the center of the unit sphere to the feature partial circle is provided, and the feature normal vector is displayed.

本発明に係る生体高分子立体構造表示装置では、生体高分子モデルにおける構造の周期性や、周期性からのずれといった情報を得ることができるので、生体高分子の静的な構造上の特性を把握しやすくなる。 In the biopolymer three-dimensional structure display device according to the present invention, information such as the periodicity of the structure in the biopolymer model and the deviation from the periodicity can be obtained, so that the static structural characteristics of the biopolymer can be obtained. easier to comprehend.

生体高分子に対する創薬では、従来標的物質を静的な構造解析によって薬剤効果を予想していた。そのためアロステリックに作用する薬剤を評価することはできなかった。本発明に係る生体高分子立体構造表示装置は、生体高分子の動的な変動も解析可能となるので、アロステリックに作用する薬剤の効果(副作用も含む)が評価可能となる。 In drug discovery for biopolymers, drug effects have been predicted by static structural analysis of target substances. Therefore, it was not possible to evaluate allosterically acting drugs. Since the biopolymer three-dimensional structure display device according to the present invention can also analyze dynamic changes in biopolymers, it is possible to evaluate the effects (including side effects) of allosterically acting drugs.

GPR40のヘリックス1の部分のワイアフレーム表示の図である。FIG. 4 is a wireframe representation of the Helix 1 portion of GPR40. 単位要素ベクトルを単位球(半径1の球)上に表示した状態を示す図である。FIG. 4 is a diagram showing a state in which unit element vectors are displayed on a unit sphere (a sphere with a radius of 1); コラーゲン3重鎖のヘリカルコイルの1つの一部を本発明に係る表示方法で示した図である。FIG. 4 is a diagram showing a portion of one of the helical coils of the collagen triplex by the display method according to the present invention. 単位球の中心Oから特徴部分円までの距離dを求め、要素毎に表示した図である。FIG. 10 is a diagram showing the distance d from the center O of the unit sphere to the characteristic partial circle obtained and displayed for each element. コラーゲン3重鎖において、図3、図4で示した部分の近傍をワイアフレーム表示した場合の結果(a)と、タンパク質をCα原子からの捻じり角ψ、φで表すラマチャンドランプロット(b)を示す図である。In the collagen triplex, the result (a) when the vicinity of the portion shown in FIGS. 3 and 4 is displayed in a wire frame, and the Ramachandran plot (b ). 図3の単位球をメルカトル法で描いたものを示す図である。It is a figure which shows what drew the unit sphere of FIG. 3 by the Mercator method. GFPのリボン法による表示である。Ribbon representation of GFP. 図7で示したβストランドの一部を本発明の表示方法で表した図である。FIG. 8 is a diagram showing a part of the β-strand shown in FIG. 7 by the display method of the present invention; PDB-ID:2ZK6(PPARγ(Peroxisome Proliferator-Activated Receptor γ)と呼ばれている。)をユークリッド座標によるリボン法で表示した図である。PDB-ID: 2ZK6 (referred to as PPARγ (Peroxisome Proliferator-Activated Receptor γ)) is shown by the ribbon method using Euclidean coordinates. 図9の350番から356番で形成されているβストランドの揺らぎを示す図である。FIG. 10 is a diagram showing the fluctuation of the β-strands formed from Nos. 350 to 356 in FIG. 9; 図10を本発明の表示方法で、メルカトル図法およびその拡大図にした図である。It is the figure which made FIG. 10 the Mercator projection and its enlarged view by the display method of this invention. PPARgの従来図および本発明による表示である。1 is a conventional view of PPARg and a display according to the present invention; PPARgの揺らぎにおいて単位要素ベクトル同士の角度であるq0の変化を示す図である。FIG. 4 is a diagram showing changes in q0, which is an angle between unit element vectors, in fluctuations of PPARg. 図13の特定のアミノ酸の近傍のアミノ酸を取り出し、q0の時間変化を表示したものである。Amino acids in the vicinity of a specific amino acid in FIG. 13 are taken out, and the time change of q0 is displayed. PPARgの281から290までの、単位要素ベクトルの終点の揺らぎ状況を示した図である。FIG. 10 is a diagram showing fluctuations of end points of unit element vectors from 281 to 290 of PPARg; 本発明に係る表示方法を実施することのできる表示装置の構成を示す図である。It is a figure which shows the structure of the display apparatus which can implement the display method which concerns on this invention. 制御部12の内部構造を示す図である。3 is a diagram showing the internal structure of a control unit 12; FIG. 揺らぎシミュレーションを表示する際のデータの流れを示す図である。FIG. 10 is a diagram showing the flow of data when displaying a fluctuation simulation; 本発明に係る表示装置の処理を表すフローである。4 is a flow showing processing of the display device according to the present invention. パラメータ変換部の処理を示すフローである。It is a flow which shows the process of a parameter conversion part. ヌクレオソームの時系列の動きシミュレーションから、座標情報に基づいて主成分分析を行った結果である。This is the result of principal component analysis based on coordinate information from time-series motion simulation of nucleosomes. 図21のヌクレオソームを本発明に係る生体高分子立体構造表示方法で表示したものである。The nucleosome of FIG. 21 is displayed by the method for displaying a three-dimensional structure of a biopolymer according to the present invention. 図21のヌクレオソームについて隣接する単位要素ベクトル間の角度q0の時間変化は色の変化で示したグラフである。FIG. 22 is a graph showing changes in color over time of the angle q0 between adjacent unit element vectors for the nucleosomes of FIG. 21. FIG. アミノ酸の結合状態の変化とゆらぎを識別する方法の原理を説明する図である。It is a figure explaining the principle of the method of distinguishing the change and fluctuation of the binding state of amino acids. 特定のあるアミノ酸についてベイズ類推を求めた結果である。This is the result of Bayesian inference for a specific amino acid. 他のアミノ酸について状態遷移をベイズ類推した結果を示す。The results of Bayesian analogy of state transitions for other amino acids are shown. 図26で示したアミノ酸が該当するヒストンH2Aの位置を示す。The positions of histone H2A to which the amino acids shown in FIG. 26 correspond are indicated. アミノ酸の結合状態の変化とゆらぎを識別する処理を示すフローである。2 is a flow showing a process for identifying changes and fluctuations in binding state of amino acids.

以下に本発明に係る生体高分子立体構造表示方法(以下単に「本発明に係る表示方法」と呼ぶ。)、装置およびプログラムについて図面および実施例を示し説明を行う。なお、以下の説明は、本発明の一実施形態および一実施例を例示するものであり、本発明が以下の説明に限定されるものではない。以下の説明は本発明の趣旨を逸脱しない範囲で改変することができる。 A method for displaying a three-dimensional structure of a biopolymer according to the present invention (hereinafter simply referred to as "a display method according to the present invention"), an apparatus, and a program will be described below with reference to drawings and examples. In addition, the following description illustrates one embodiment and one example of the present invention, and the present invention is not limited to the following description. The following description can be modified without departing from the spirit of the invention.

本発明に係る表示方法では、対象の生体高分子の座標情報を独自のパラメータに変換することで、全体を俯瞰しやすくする。なお、生体高分子の各原子の座標情報は、公知の情報を用いてよい。 In the display method according to the present invention, by converting the coordinate information of the target biopolymer into a unique parameter, the whole can be easily viewed. Known information may be used as the coordinate information of each atom of the biopolymer.

本発明に係る表示方法では、まず、生体高分子を構成する要素毎に要素ベクトルを付与する。ここで、「要素」とは、生体高分子を構成する原子若しくは、複数の原子のまとまった単位である。また、要素は、全て同じ数の原子でなくてよい。つまり、単一の原子の部分と、複数の原子のまとまりが混在していてもよい。 In the display method according to the present invention, first, an element vector is assigned to each element that constitutes the biopolymer. Here, the term “element” refers to an atom or a group of atoms constituting a biopolymer. Also, the elements need not all have the same number of atoms. In other words, a portion of a single atom and a group of multiple atoms may be mixed.

図1は、GPR40のヘリックス1の部分のワイアフレーム表示である。ここでは、アミノ酸を構成するCα原子を「要素」としている。そして、図1では、連続する3つの要素毎に要素ベクトルを付与している。要素ベクトルはaaと、aan+1、aan+2である。要素ベクトルは、前の要素から次の要素へ向かうベクトルとしてよい。他の方法でベクトルを付与してもよい。 FIG. 1 is a wireframe representation of the helix 1 portion of GPR40. Here, Cα atoms constituting amino acids are defined as “elements”. In FIG. 1, an element vector is assigned to every three consecutive elements. Element vectors are aa n , aa n+1 and aa n+2 . An element vector may be a vector from the previous element to the next element. Other methods of assigning vectors may also be used.

次に各要素ベクトルを単位ベクトルへ変換する。単位ベクトルとは大きさ(この場合は長さ)が1であって、始点座標をゼロ点としたものである。単位ベクトルとされた要素ベクトルを「単位要素ベクトル」と呼ぶ。 Next, each element vector is transformed into a unit vector. A unit vector has a magnitude (in this case, length) of 1 and a starting coordinate of zero. An element vector that is made a unit vector is called a "unit element vector".

図2に単位要素ベクトルを単位球(半径1の球)上に表示した状態を示す。枠および単位球上の細かい点は、単位要素ベクトルを見やすくするために描いたものである。単位球の中心Oより3つの単位要素ベクトルが単位球の表面に終点を持っている。したがって、単位球には、3つの要素ベクトルの終点によって規定される部分円が形成される。これを「特徴部分円」と呼ぶ。本発明に係る表示方法では、生体高分子の3つの要素から得た単位要素ベクトルをこの特徴部分円で代表させる。 FIG. 2 shows a state in which unit element vectors are displayed on a unit sphere (a sphere with a radius of 1). The frame and fine dots on the unit sphere are drawn to make the unit element vectors easier to see. Three unit element vectors from the center O of the unit sphere have endpoints on the surface of the unit sphere. Thus, the unit sphere forms a partial circle defined by the endpoints of the three element vectors. This is called a “characteristic partial circle”. In the display method according to the present invention, the unit element vector obtained from the three elements of the biopolymer is represented by this characteristic partial circle.

次に単位球の中心Oから特徴部分円への法線ベクトルを求める。この法線ベクトルを「特徴法線ベクトルv3」と呼ぶ。特徴法線ベクトルv3は、特徴部分円を代表するパラメータである。したがって、3つの要素ベクトルを代表していると言える。 Next, a normal vector from the center O of the unit sphere to the characteristic partial circle is obtained. This normal vector is called a "feature normal vector v3". The feature normal vector v3 is a parameter representing the feature partial circle. Therefore, it can be said that it represents three element vectors.

なお、aaとaan+1のなす角度をθ(theta)とする。また、特徴部分円上で、単位要素ベクトルaaと単位要素ベクトルaan+1の終点同士がなす角度をq0とする。さらに、単位球の中心Oから特徴部分円までの距離をdとする。 The angle formed by aa n and aa n+1 is assumed to be θ(theta). Let q0 be the angle between the end points of the unit element vector aa n and the unit element vector aa n+1 on the characteristic partial circle. Furthermore, let d be the distance from the center O of the unit sphere to the characteristic partial circle.

特徴法線ベクトルv3は、x、y、z座標によって表すことができる。そして、隣接した単位要素ベクトル同士の特徴部分円上での投影角q0の四元数が本発明に係る表示方法では重要となる。しかし、少なくとも特徴法線ベクトルv3を求めればよい。 The feature normal vector v3 can be represented by x, y, z coordinates. The quaternion of the projection angle q0 on the characteristic partial circle of adjacent unit element vectors is important in the display method according to the present invention. However, at least the feature normal vector v3 should be obtained.

図3にコラーゲン3重鎖のヘリカルコイルの1つの一部を本発明に係る表示方法で示した。ここでは、3つの要素の選び方として、連続する3つの要素を選び、特徴部分円および特徴法線ベクトルv3を求める。そして、次の3つの要素は、前の要素を1つずらした3つの要素を選ぶ。すなわち、このタンパク質の要素(Cα原子)をa1、a2、a3・・・とすると、最初の3つの組は(a1、a2、a3)の3つの要素である。そして次の3組は、(a2、a3、a4)である。 FIG. 3 shows a portion of one of the helical coils of the collagen triplex by the display method according to the present invention. Here, as a method of selecting three elements, three consecutive elements are selected, and a characteristic partial circle and characteristic normal vector v3 are obtained. Then, for the next three elements, three elements shifted from the previous element by one are selected. That is, if the elements (Cα atoms) of this protein are a1, a2, a3, . . . , the first three sets are three elements (a1, a2, a3). And the next three pairs are (a2, a3, a4).

図3を参照して、特徴法線ベクトルv3の終点同士は実線でつないだ。点線は特徴部分円を表し、特徴部分円上の点は各単位要素ベクトルを示す。タンパク質は繰り返し構造が多く、連続する3つの要素ベクトルが作る平面は周期的に表れる。したがって、図3では、似たような位置に特徴部分円が密集する。しかし、歪が存在すると、Aのように、他とは異なる位置に特徴部分円が発生し、一目で歪んでいる部分があることが分かる。 Referring to FIG. 3, the end points of the feature normal vector v3 are connected by a solid line. A dotted line represents a feature circle, and a point on the feature circle indicates each unit element vector. Proteins have many repeating structures, and planes formed by three consecutive element vectors appear periodically. Therefore, in FIG. 3, feature circles are clustered at similar positions. However, if there is distortion, a characteristic partial circle is generated at a position different from the others, such as A, and it can be seen at a glance that there is a distorted portion.

図4には、単位球の中心Oから特徴部分円までの距離dを求め、要素毎に表示したものである。図4を参照して、横軸は要素番号であり、縦軸は単位球の中心から特徴部分円までの距離dを示している。繰り返し構造では、特徴部分円の大きさはあまり変わらない。したがって、どの要素も単位球の中心Oから同じような距離に存在する。しかし、そこから大きくはずれる特徴部分円は元の構造の歪を表している。したがって、図4のBのような点は、その位置に歪が生じていることを表している。 In FIG. 4, the distance d from the center O of the unit sphere to the characteristic circle is obtained and displayed for each element. Referring to FIG. 4, the horizontal axis indicates the element number, and the vertical axis indicates the distance d from the center of the unit sphere to the characteristic partial circle. In the repeated structure, the sizes of the feature circles do not change much. Therefore, all elements are at similar distances from the center O of the unit sphere. However, the characteristic partial circle deviating greatly from it represents the distortion of the original structure. Therefore, a point such as B in FIG. 4 indicates that the position is distorted.

このような情報は、ユークリッド座標からではとても見つからない。図5には、コラーゲン3重鎖において、図3、図4で示した部分の近傍をワイアフレーム表示した場合の結果(図5(a))と、タンパク質をCα原子からの捻じり角ψ、φで表すラマチャンドランプロット(図5(b))を示す。どちらも、矢印の部分が図3の歪があるとされた特徴部分円のアミノ酸部分(Cα原子)である。 Such information is very difficult to find from Euclidean coordinates. FIG. 5 shows the result of wire frame display of the vicinity of the portion shown in FIGS. A Ramachandran plot (FIG. 5(b)), represented by φ, is shown. In both cases, the arrowed portion is the amino acid portion (Cα atom) of the characteristic circle in FIG.

ワイアフレームは、全体の形状を把握するのには見やすいが、周期的な部分にわずかな歪があるか否かを判断するのは、容易ではない(図5(a))。また、ラマチャンドランプロット(図5(b))では、全くわからない。このように本発明に係る表示方法では、静的な状態の生体高分子の歪を知ることができる。特に周期的な構造中のわずかな歪を容易に知ることができる。 The wire frame is easy to see for grasping the overall shape, but it is not easy to judge whether or not there is slight distortion in the periodic portion (Fig. 5(a)). In addition, the Ramachandran plot (FIG. 5(b)) does not show this at all. As described above, the display method according to the present invention enables the strain of the biopolymer in a static state to be known. Small strains, especially in periodic structures, can be easily detected.

ところで、図3はまだ単位球を用いた立体表示の状態であるので、単位球の裏側の状態は見にくい。そこで、この単位球を2次元展開する。球から2次元平面への写像はいくつかあるが、特に限定されるものではない。しかし、メルカトル法は単位球上の特徴部分円をよく表示させることができる。もちろん、正射図法や正距方位図法などを用いることができる。 By the way, since FIG. 3 is still in a state of three-dimensional display using the unit sphere, it is difficult to see the state behind the unit sphere. Therefore, this unit sphere is expanded two-dimensionally. There are several mappings from a sphere to a two-dimensional plane, but they are not particularly limited. However, the Mercator method can display the characteristic subcircle on the unit sphere well. Of course, an orthographic projection, an azimuthal equidistant projection, or the like can be used.

図6には、図3の単位球をメルカトル法で描いたものを示す。世界地図を記載しているのは、メルカトル法で表示されていることと、緯度経度を把握しやすいためである。経度15度付近から75度付近まで特徴部分円による軌道のような模様が分かる。黒三角は特徴法線ベクトルv3であり、緯度70度付近に安定して存在している。黒三角の3か所に「v3」である表示をしておいた。もちろん、他の黒三角も特徴法線ベクトルv3である。 FIG. 6 shows the unit sphere of FIG. 3 drawn by the Mercator method. The reason why the world map is described is that it is displayed by the Mercator method and because it is easy to grasp the latitude and longitude. From near 15 degrees longitude to near 75 degrees longitude, an orbit-like pattern of characteristic partial circles can be seen. A black triangle is the feature normal vector v3, which stably exists near 70 degrees latitude. "v3" is indicated in three black triangles. Of course, the other black triangles are also feature normal vectors v3.

一方、経度0度を下回り南半球まで歪んだ特徴部分円Cが存在しているのが分かる。これが図3のAの特徴部分円であり、この特徴部分円上の要素が周囲より歪んでいるのが分かる。 On the other hand, it can be seen that there is a characteristic partial circle C distorted to the southern hemisphere below 0 degrees longitude. This is the characteristic partial circle of FIG. 3A, and it can be seen that the elements on this characteristic partial circle are distorted from the surroundings.

図7は、GFP(Green Fluorecent Protein:緑色蛍光タンパク質)のリボン法による表示である。構造はβストランドがコイル状になり、βバレル様を呈している。このβストランドは、中心から外側に膨らむ方向に膨らむ。しかし、途中で逆に外側から内側に向かってわずかに凹む部分(矢印で表示)がある。 FIG. 7 is a representation of GFP (Green Fluorescent Protein) by the ribbon method. The structure exhibits a β-barrel-like structure with coiled β-strands. This β-strand expands outward from the center. However, there is a slightly recessed part (indicated by an arrow) in the middle from the outside to the inside.

この部分は、リボン法やその他の表示方法では、ほとんど識別できない。またラマチャンドランプロットでは表現すらできない。 This part is barely discernible with the ribbon method or other display methods. Moreover, it cannot even be expressed in the Ramachandran plot.

図8は図7で示したβストランドの一部を本発明の表示方法で表したものである。図8(a)は単位球上で特徴部分円および特徴法線ベクトルv3の終点を表示したものである。また、図8(b)は、図8(a)をメルカトル法で記載したものである。 FIG. 8 shows part of the β-strand shown in FIG. 7 by the display method of the present invention. FIG. 8(a) shows the end points of the characteristic partial circle and the characteristic normal vector v3 on the unit sphere. FIG. 8(b) is a representation of FIG. 8(a) by the Mercator method.

図8にはDの部分に2つ(D1、D2)、Eの部分に1つの3つの特徴部分円がある。特徴法線ベクトルv3はDの2つのうち1つ目は特徴部分円と反対側に(v3D1)、2つ目は特徴部分円と同じ側にある(v3D2)。 In FIG. 8, there are three characteristic partial circles, two in the D part (D1, D2) and one in the E part. The feature normal vector v3 is two of D, the first on the opposite side of the feature circle (v3D1) and the second on the same side as the feature circle (v3D2).

また、Eの特徴部分円に対して特徴法線ベクトルv3(v3E)は反対側にある。βシートは主鎖がほぼ平面上にジグザグに配置しているので、3つの要素(個の場合はCa-Ccarbonyl)ベクトルは特徴部分円のなかで(ヘリックスの時のように)均等に配置しない。ジグザグ配置から3つの主鎖ベクトルが時計回り、反時計回りに配置するので、特徴法線ベクトルv3は、反対側に配置されたり、同じ側に配置される。 Also, the feature normal vector v3 (v3E) is on the opposite side to the feature partial circle of E. Since the β-sheet has a zigzag arrangement of the main chain on a plane, the three element (Ca-Ccarbonyl in the case of β-sheet) vectors are not evenly arranged in the feature circle (as in the case of helices). . As the three main chain vectors align clockwise and counterclockwise from the zigzag arrangement, the feature normal vector v3 is located on opposite sides or on the same side.

さらにβシートの反り具合から、次の特徴部分円の位置が決まる。完全に真っ直ぐなβシートであれば特徴部分円は同じところに重なり、特徴法線ベクトルv3は行ったり来たりする。GFPのようにβシート内でそり具合が変化すると特徴部分円のシフトが大きくずれる。つまり、図8ではまさにβシートのそり具合がずれた3つのアミノ酸を表示していることになる。 Furthermore, the position of the next characteristic partial circle is determined from the degree of warping of the β sheet. If the β-sheet is completely straight, the feature partial circles overlap at the same place, and the feature normal vector v3 goes back and forth. As in GFP, when the degree of warpage changes within the β-sheet, the shift of the characteristic portion circle is greatly deviated. In other words, FIG. 8 shows exactly three amino acids whose β-sheets are not curved.

<シミュレーション>
次に生体高分子の揺らぎに対して、本発明に係る表示方法の有効性を示す。生体高分子の構造がわかっている場合は、その揺らぎを一定条件の下でシミュレーションすることができる。得られる結果は、時刻毎の各原子の座標である。
<Simulation>
Next, the effectiveness of the display method according to the present invention with respect to fluctuations of biopolymers will be shown. If the structure of a biopolymer is known, its fluctuation can be simulated under certain conditions. The result is the coordinates of each atom at each time.

本発明に係る表示方法では、時刻によって変化する原子の位置を容易に特定できるだけでなく、ある原子と一緒に変化する原子についても生体高分子全体の中から容易に見つけることができる。 In the display method according to the present invention, it is possible not only to easily specify the positions of atoms that change with time, but also to easily find atoms that change together with a certain atom in the entire biopolymer.

シミュレーションの条件は以下のように行った。構造として実験で3次元構造が解かれているPDB-ID:2ZK6(PPARγ(Peroxisome Proliferator-Activated Receptor γ)と呼ばれている。)を用いた。ユークリッド座標によるリボン法での表示を図9に示す。 The simulation conditions were as follows. As the structure, PDB-ID: 2ZK6 (referred to as PPARγ (Peroxisome Proliferator-Activated Receptor γ)), whose three-dimensional structure has been solved experimentally, was used. FIG. 9 shows the ribbon method representation in Euclidean coordinates.

この構造に標準pH条件のもと水素原子を付加した。この水素原子が付加された構造を、TIP3P水モデルで作成し温度300K、1気圧で十分平衡化した溶媒の箱の中心に置き、蛋白質分子の原子と3A(オングストローム)以内にある水分子を排除した。箱の端と蛋白質原子の最短距離が12A(オングストローム)以上になるようにこの箱の大きさを調整した。 A hydrogen atom was added to this structure under standard pH conditions. This structure with added hydrogen atoms is placed in the center of a solvent box created with the TIP3P water model and fully equilibrated at a temperature of 300K and 1 atm, and protein molecule atoms and water molecules within 3A (Angstroms) are excluded. bottom. The size of the box was adjusted so that the shortest distance between the edge of the box and the protein atom was 12 A (angstroms) or more.

さらに溶媒のイオン強度を150mMにするために、適切な数のNaイオンとClイオンを水分子と置換した。この際、系の電荷がゼロになるように調整した。この系を周期的境界条件下で取り扱った。蛋白質の力場はAmberベースの力場を用いた。 Furthermore, an appropriate number of Na ions and Cl ions were replaced with water molecules to make the ionic strength of the solvent 150 mM. At this time, the charge of the system was adjusted to zero. The system is treated under periodic boundary conditions. An Amber-based force field was used for the protein force field.

構築した系から接近しすぎた原子間コンタクトや余分な空間等を無くすためにエネルギー最小化を1000ステップ実施した。水分子はSELLTEアルゴリズムで剛体として取り扱った。また蛋白質の化学結合はLINCSアルゴリズムで剛体として取り扱った。静電相互作用はParticle Mesh Ewald法(PME)を用いて計算した。実空間のcut-offは8A(オングストリーム)とし、逆空間のgridスペーシングは1.2A(オングストリーム)とした。 1000 steps of energy minimization were performed in order to eliminate contacts between atoms that were too close to each other, extra spaces, and the like from the constructed system. Water molecules were treated as rigid bodies in the SELLTE algorithm. Also, protein chemical bonds were treated as rigid bodies in the LINCS algorithm. Electrostatic interactions were calculated using the Particle Mesh Ewald method (PME). The cut-off in real space was 8A (angstream), and the grid spacing in reciprocal space was 1.2A (angstream).

vdW相互作用は8A(オングストリーム)のcut-off法で取り扱った。エネルギー最小化後に、粒子数一定・温度及び体積一定の分子動力学シミュレーションを5000ステップ実施し、その後粒子数一定、温度及び圧力一定(NPT)の分子動力学シミュレーション50000ステップを実行して十分に平衡化した。 The vdW interaction was handled with the 8A (angstream) cut-off method. After energy minimization, it is sufficient to perform 5000 steps of molecular dynamics simulation with constant number of particles and constant temperature and volume, followed by 50000 steps of molecular dynamics simulation with constant number of particles, constant temperature and pressure (NPT). equilibrated to

分子動力学シミュレーションの時間刻み幅は2フェムト秒とし時間積分アルゴリズムはleap-frog法を用いている。温度の制御にはNose-Hoover法を、圧力の制御にはAndersen法を用いた。NPT分子動力学シミュレーションの後に、データを収集する本番シミュレーションを500ナノ秒実施した。基準として310Kのシミュレーションを実施した。データは系の全位置座標を2ピコ秒ごとに収集している。分子動力学シミュレーションプログラムとしてgromacs4.5.5を用い、データの解析にはgromacsに付随しているanalysisプログラムを活用した。2次構造の同定にはDSSPプログラムを用いた。 The time step width of the molecular dynamics simulation is 2 femtoseconds, and the leap-frog method is used as the time integration algorithm. The Nose-Hoover method was used to control the temperature, and the Andersen method was used to control the pressure. After the NPT molecular dynamics simulation, a production simulation for collecting data was performed for 500 ns. A 310K simulation was performed as a reference. The data are collected every 2 picoseconds for all position coordinates of the system. Gromacs 4.5.5 was used as a molecular dynamics simulation program, and the analysis program attached to gromacs was utilized for data analysis. The DSSP program was used to identify the secondary structure.

図10には、図9の350番から356番で形成されているβストランドの揺らぎを示す。これは単位球を正射図法で二次元上に移したものである。このようにメルカルト図法以外の方法でも二次元情報にすることができる。正射図法は、単位球を見たままに近い表示である。一方、図10(b)には、正距方位図法で2次元にしたものである。図10(c)には、349番目のアミノ酸の単位要素ベクトルの終点だけを示し、図10(d)には352番目のアミノ酸の単位要素ベクトルの終点だけを示した。 FIG. 10 shows the fluctuation of the β-strands formed from 350 to 356 in FIG. This is an orthographic projection of the unit sphere onto two dimensions. In this way, two-dimensional information can be obtained by methods other than the Mercarte projection method. An orthographic projection is a near-real view of the unit sphere. On the other hand, FIG. 10(b) is a two-dimensional image obtained by the azimuthal equidistant projection. FIG. 10(c) shows only the end point of the 349th amino acid unit element vector, and FIG. 10(d) shows only the end point of the 352nd amino acid unit element vector.

図10(a)を参照すると、各アミノ酸に対応する単位要素ベクトルの終点は時間の経過とともに、大きく揺らいでいる。しかし、特徴法線ベクトルv3自体は、大きく変化していない。つまり、各アミノ酸は互いの相対関係はほとんど変化させることなく特徴法線ベクトルv3の周囲を回っているだけである。 Referring to FIG. 10(a), the end point of the unit element vector corresponding to each amino acid fluctuates significantly over time. However, the feature normal vector v3 itself has not changed significantly. In other words, each amino acid merely revolves around the feature normal vector v3 with little change in the relative relationship with each other.

図11には、メルカトル図法およびその拡大図を示す。図11(a)を参照して、図9の350番から356番による特徴法線ベクトルv3は、あまり分散していない。図11(b)は図11(a)の拡大図である。点の位置は、特徴法線ベクトルv3の位置を示す。また、点の大きさは、単位球の中心から特徴部分円までの距離dの時間変化の標準偏差の大きさを表している。つまり、時間変化におけるバラツキが大きいことを表している。これは、特徴部分円が単位球の中心Oに接近したり離れたりのバラツキが大きいのであるから、ヘリックスの歪みが大きいことを表している。図11(b)でいうと352番のアミノ酸である。 FIG. 11 shows the Mercator projection and its enlarged view. Referring to FIG. 11(a), the feature normal vector v3 from 350 to 356 in FIG. 9 is not very dispersed. FIG. 11(b) is an enlarged view of FIG. 11(a). The position of the point indicates the position of the feature normal vector v3. Also, the size of the point represents the standard deviation of the time variation of the distance d from the center of the unit sphere to the characteristic partial circle. In other words, it indicates that the variations in time change are large. This indicates that the distortion of the helix is large because the characteristic partial circle varies greatly in approaching and separating from the center O of the unit sphere. In FIG. 11(b), it is the 352nd amino acid.

一方、隣接する353番のアミノ酸もdの標準偏差が大きいが、その他の部分ではそれほど大きくない。つまり、350から356のβストランドでは、大きく動いているのは、352と353だけであることがわかる。 On the other hand, the adjacent 353rd amino acid also has a large standard deviation of d, but the others do not. In other words, among the β-strands from 350 to 356, only 352 and 353 move significantly.

図12(a)はPPARgのユークリッド座標のリボン表示を再掲した。図9と同じ図である。図12(b)は従来から行われている座標の動きをリボン法で示したものである。一方、図12(c)は、揺らぎの結果を本発明に係る表示方法で示し、各アミノ酸毎に時間的なdの揺らぎの標準偏差を各アミノ酸の球の大きさとして表したものである。大きな球の部分で、熱的な揺らぎが大きいことを表している。 FIG. 12(a) reproduces the ribbon representation of the Euclidean coordinates of PPARg. FIG. 10 is the same view as FIG. 9; FIG. 12(b) shows coordinate movement conventionally performed by the ribbon method. On the other hand, FIG. 12(c) shows the result of the fluctuation by the display method according to the present invention, and expresses the standard deviation of the temporal fluctuation of d for each amino acid as the size of the sphere of each amino acid. Large spheres represent large thermal fluctuations.

図12(b)を参照すると、揺らぎは座標全体に渡っており、その中で大きく揺らいでいる部分がある。しかし、図12(c)を参照して、本発明の表示方法によれば、相対的によく動いているのは、一部のアミノ酸の部分であって、その他の部分は、よく動く部分につられて従動的に揺らいでいることが分かる。 Referring to FIG. 12(b), the fluctuations are spread over the entire coordinates, and there are portions in which there are large fluctuations. However, referring to FIG. 12(c), according to the display method of the present invention, some amino acids move relatively well, and other portions move well. It can be seen that it is being dragged and swayed passively.

このように本発明に係る表示方法では生体高分子中の相対的な動きを見ることができ、主として揺らいでいる部分と、それにつられて従動的に揺らいでいる部分を分離してみることができる。 In this manner, the display method according to the present invention enables the relative movement in the biopolymer to be seen, and the portion that is mainly fluctuating and the portion that is passively fluctuating along with it to be separated. .

図13には、単位要素ベクトル同士の角度であるq0の変化を示す。これは、PPARgのリガンドを分離した後に、PPARgがどのように揺らぐかをシミュレートしたものである。横軸はシミュレーションの時間(nsec)である。縦軸はPPARgの全アミノ酸(アミノ酸番号)である。色が濃い部分はq0が小さく(3つ選ばれた要素ベクトルの内、隣り合った要素ベクトル同士の角度が小さい)、色が薄い部分はq0が大きい。なお、この変化は相対的なものであるから、基準になるアミノ酸を固定しておく必要がある。図13では220番のアミノ酸のq0は固定した状態を示している。 FIG. 13 shows changes in q0, which is the angle between the unit element vectors. This simulates how PPARg fluctuates after the ligand of PPARg is separated. The horizontal axis is the simulation time (nsec). The vertical axis is all amino acids (amino acid numbers) of PPARg. A dark-colored portion has a small q0 (the angle between adjacent element vectors among the three selected element vectors is small), and a light-colored portion has a large q0. Since this change is relative, it is necessary to fix the reference amino acid. In FIG. 13, q0 of the 220th amino acid is fixed.

図13は全てのアミノ酸の揺らぎにおける隣接する要素ベクトル同士の角度を表しているので、細かい情報は得にくい。しかし、丸で囲った部分は、明らかに薄い色から濃い色に変化しており、その上は濃い色から薄い色に変化している。これはちょうど283番から288番に相当する部分のアミノ酸に対応している。 Since FIG. 13 shows the angles between adjacent element vectors in fluctuations of all amino acids, it is difficult to obtain detailed information. However, the circled area clearly changes from light to dark, and the color above it changes from dark to light. This just corresponds to the amino acids in the portion corresponding to 283rd to 288th amino acids.

図14は、近傍のアミノ酸を取り出し、q0の時間変化を表示したものである。図13の丸で囲んだ部分を拡大したものと考えてよい。図14を参照して、横軸は時間であり、縦軸はq0の角度(radian)を表す。285番のq0が大きくなり286番のq0が小さくなっている。これは285番と286番が接近したことを表しており、PPARgが変化する際に、この部分でヘリックスが折れたのだということが分かる。 FIG. 14 shows the temporal change of q0 by extracting neighboring amino acids. It may be considered that the encircled portion in FIG. 13 is enlarged. Referring to FIG. 14, the horizontal axis represents time, and the vertical axis represents the angle (radian) of q0. The q0 of No. 285 is increased and the q0 of No. 286 is decreased. This shows that 285th and 286th approached each other, and it can be seen that the helix broke at this portion when PPARg changed.

つまり、このような動きは、アミノ酸同士の結合が揺らぎの範囲で変化しているのではなく、結合状態が明らかに変化した点を示しているものであり、まさに、ペプチド同士の結合によって拘束されているために生じる動きであるアロステリックな動きを表示していると考えられる。 In other words, this kind of movement does not indicate that the bond between amino acids fluctuates, but indicates that the bond state has clearly changed. It is thought that it displays an allosteric movement, which is a movement that occurs due to the presence of

図15(a)、281から290までの、単位要素ベクトルの終点の揺らぎ状況を示したものである。特徴法線ベクトルv3の部分を拡大したのが図15(b)である。図11同様に、点の位置は、特徴法線ベクトルv3の終点の位置を表し、点の大きさは特徴法線ベクトルv3の揺らぎの大きさの標準偏差(SD)を表している。285番および284番は特徴法線ベクトルv3自体も揺らぎが大きい。 FIG. 15(a), 281 to 290, shows the fluctuation state of the end point of the unit element vector. FIG. 15B is an enlarged view of the feature normal vector v3. As in FIG. 11, the position of the point represents the position of the end point of the feature normal vector v3, and the size of the point represents the standard deviation (SD) of the fluctuation magnitude of the feature normal vector v3. In Nos. 285 and 284, the feature normal vector v3 itself also fluctuates greatly.

以上のように、本発明に係る表示方法を用いることで、生体高分子の揺らぎ状態を巨視的に俯瞰でき、また詳細な部分の動きも視覚的に把握することができる。 As described above, by using the display method according to the present invention, the fluctuation state of biopolymers can be viewed macroscopically, and the movement of detailed portions can also be visually grasped.

本発明に係る表示方法は、装置として実現することができ、また、装置を動作させるプログラムとしても実現できる。図16は、本発明に係る表示方法を実施することのできる表示装置10の構成を示す。本発明に係る表示装置は、制御部12と、メモリ12mと、入出力部16と、ディスプレイ18と、入力装置20で構成される。 The display method according to the present invention can be implemented as an apparatus, and can also be implemented as a program for operating the apparatus. FIG. 16 shows the configuration of a display device 10 capable of implementing the display method according to the invention. A display device according to the present invention comprises a control section 12, a memory 12m, an input/output section 16, a display 18, and an input device 20. FIG.

制御部12はMPU(Micro Processor Unit)が好適に利用できる。メモリ12mは制御部12が動作するためのプログラムおよびデータを格納する。入出力部16は、表示装置10を操作するための入力装置20からの入力信号を受信し、制御部12が算出した結果をディスプレイ18に送信する。また、入出力部16は外部の通信回線と接続することでインターネット上のデータを取得でき、インターネット上にデータを送信できる。 The controller 12 can preferably use an MPU (Micro Processor Unit). The memory 12m stores programs and data for the control unit 12 to operate. The input/output unit 16 receives input signals from the input device 20 for operating the display device 10 and transmits the results calculated by the control unit 12 to the display 18 . Also, the input/output unit 16 can acquire data on the Internet by connecting to an external communication line, and can transmit data on the Internet.

図17には制御部12の内部構造を示す。制御部12内には、ソフトウエアの実行によって、パラメータ変換部30と、表示処理部50が形成される。パラメータ変換部30は、要素ベクトル付与部31、単位要素ベクトル変換部32、特徴部分円算出部33、特徴法線ベクトル算出部34、角度距離算出部35を含む。また、表示処理部50は、単位球表示部51、平面表示部52、統計処理表示部53を含む。 FIG. 17 shows the internal structure of the control unit 12. As shown in FIG. A parameter conversion section 30 and a display processing section 50 are formed in the control section 12 by executing software. The parameter conversion unit 30 includes an element vector assignment unit 31 , a unit element vector conversion unit 32 , a characteristic partial circle calculation unit 33 , a characteristic normal vector calculation unit 34 , and an angular distance calculation unit 35 . The display processing unit 50 also includes a unit sphere display unit 51 , a plane display unit 52 and a statistical processing display unit 53 .

次に表示装置10の動作について説明する。また処理のフローを図19および図20に示す。これらも参照しながら説明する。表示装置10は、まず表示対象となる生体高分子の座標データPdを読み込む(ステップS102)。座標データPdは、生体高分子の構成原子の3次元座標が結合順に示されているデータが好適に利用できる。例えばタンパク質であればPBD等から取得することができる。これは、生体高分子データ取得ステップといってよい。 Next, operation of the display device 10 will be described. 19 and 20 show the processing flow. The description will be made with reference to these. The display device 10 first reads the coordinate data Pd of the biopolymer to be displayed (step S102). As the coordinate data Pd, data in which the three-dimensional coordinates of constituent atoms of the biopolymer are shown in the order of bonding can be preferably used. For example, proteins can be obtained from PBD or the like. This may be referred to as a biopolymer data acquisition step.

次にこの生体高分子の座標データPdをパラメータ変換部30によって、本発明の表示方法に適したパラメータに変換する(ステップS104)。まず、要素ベクトル付与部31は、生体高分子を要素に分け、要素毎に要素ベクトルを付与する(ステップS204)。すでに説明したように、ここで要素は生体高分子を構成する原子1つであってもよいし、複数の原子をまとめて要素としてもよい。例えば、強く結合して、生体高分子全体の揺らぎにおいても、常に一塊で相対的な位置関係を保持しているような複数原子は、要素とすることができる。 Next, the parameter conversion unit 30 converts the coordinate data Pd of the biopolymer into parameters suitable for the display method of the present invention (step S104). First, the element vector assigning unit 31 divides the biopolymer into elements and assigns an element vector to each element (step S204). As already explained, the element may be one atom constituting the biopolymer, or a plurality of atoms may be collectively used as the element. For example, a plurality of atoms that are strongly bound together and always retain their relative positional relationship as a single mass even when the entire biopolymer fluctuates can be used as an element.

要素ベクトルは隣接する要素に向かう方向ベクトルを座標データPdから算出することで与えられるが、他のルールによって要素ベクトルを付与してもよい。要素ベクトル付与部31の処理によって座標データPdは、要素ベクトルが付与されたベクトル座標データVPdとなる。これは要素ベクトル付与ステップといってよい。 An element vector is given by calculating a direction vector directed to an adjacent element from the coordinate data Pd, but the element vector may be given according to another rule. The coordinate data Pd becomes vector coordinate data VPd to which an element vector is added by the processing of the element vector assigning unit 31 . This can be called an element vector assignment step.

単位要素ベクトル変換部32は、ベクトル座標データVPdを受け取り、各要素ベクトルを単位要素ベクトルに変換する(ステップS206)。単位要素ベクトルとは、始点が座標中心(0,0,0)で、大きさの絶対値が1になるようなベクトルである。単位要素ベクトル変換部32の処理によってベクトル座標データVPdは、単位ベクトル座標データUPdに変換される。なお、この処理は、要素ベクトル付与ステップで要素ベクトルを与える際に、同時に行ってもよい。これは単位要素ベクトル変換ステップといってよい。 The unit element vector conversion unit 32 receives the vector coordinate data VPd and converts each element vector into a unit element vector (step S206). A unit element vector is a vector whose starting point is the coordinate center (0, 0, 0) and whose magnitude is 1 in absolute value. The vector coordinate data VPd is converted into unit vector coordinate data UPd by the processing of the unit element vector conversion section 32 . Note that this process may be performed at the same time when the element vector is given in the element vector giving step. This can be called a unit element vector conversion step.

次に特徴部分円算出部33は、単位ベクトル座標データUPdを受け取り、任意の3要素を選び、それらの単位要素ベクトルから単位球上の特徴部分円を求める(ステップS208)。より具体的に、3つの単位要素ベクトルの終点座標が作る平面が単位球を切る切り口が特徴部分円となる。なお、3つの単位要素ベクトルの終点座標が作る平面を求めるだけでもよい。 Next, the characteristic partial circle calculator 33 receives the unit vector coordinate data UPd, selects arbitrary three elements, and obtains a characteristic partial circle on the unit sphere from those unit element vectors (step S208). More specifically, the plane formed by the coordinates of the end points of the three unit element vectors cuts the unit sphere and becomes the characteristic partial circle. It should be noted that the plane formed by the coordinates of the end points of the three unit element vectors may be obtained.

3つの要素の選び方は、限定されない。上記の説明のように、順番に並んだ要素の連続する3要素を1つずつずらしながら選んでもよい。また、1つ飛びや、複数毎に選んでもよい。特徴部分算出部33の処理により、単位ベクトル座標データUPdは、特徴円データCUPdとなる。これは特徴部分円算出ステップといってよい。 How to select the three elements is not limited. As described above, three consecutive elements in the order may be selected while being shifted one by one. Alternatively, one may be skipped or selected for each plurality. Through the processing of the characteristic portion calculator 33, the unit vector coordinate data UPd becomes characteristic circle data CUPd. This can be called a characteristic partial circle calculation step.

特徴法線ベクトル算出部34は、特徴円データCUPdを受け取り、単位球の中心から各特徴部分円の特徴法線ベクトルv3を求める(ステップS210)。特徴法線ベクトル算出部34の処理により、特徴円データCUPdは、特徴法線データPCUPdに変換される。これは特徴法線ベクトル算出ステップといってよい。 The feature normal vector calculator 34 receives the feature circle data CUPd, and obtains the feature normal vector v3 of each feature partial circle from the center of the unit sphere (step S210). The characteristic circle data CUPd is converted into the characteristic normal data PCUPd by the processing of the characteristic normal vector calculation unit 34 . This can be called a feature normal vector calculation step.

角度距離算出部35は、特徴法線データPCUPdを受け取り、各特徴部分円を形成する3つの単位要素ベクトルのうち少なくとも2つの単位要素ベクトルが特徴部分円に投影する特徴部分円上の平面ベクトル間の角度q0を求める(ステップS212)。なお、この際同時に単位球から特徴部分円までの距離dも算出される。角度距離算出部35の処理により、特徴法線データPCUPdは、四元数データqPCUPdに変換される。これは、角度距離算出ステップといってよい。 The angular distance calculation unit 35 receives the characteristic normal line data PCUPd, and calculates the distance between the plane vectors on the characteristic partial circle projected onto the characteristic partial circle by at least two unit element vectors out of the three unit element vectors forming each characteristic partial circle. angle q0 is obtained (step S212). At this time, the distance d from the unit sphere to the characteristic partial circle is also calculated at the same time. Through the processing of the angular distance calculator 35, the feature normal data PCUPd is converted into quaternion data qPCUPd. This can be called an angular distance calculation step.

四元数データqPCUPdは、少なくとも座標データPd、単位要素ベクトル、特徴部分円、特徴法線ベクトルv3、角度q0および距離dの6種類のデータを含む。なお、これらのデータは1つのデータファイルとして存在してなくてもよく、別々のデータファイルで存在していてもよい。 The quaternion data qPCUPd includes at least six types of data: coordinate data Pd, unit element vector, feature partial circle, feature normal vector v3, angle q0, and distance d. These data may not exist as one data file, and may exist as separate data files.

以上のように、パラメータ変換部30は、座標データPdを特徴部分円、特徴法線ベクトルv3、角度q0、距離dというデータ(パラメータ)に変換する。少なくとも特徴法線ベクトルv3を求めていれば、パラメータ変換部30の処理は行われたとみなしてよい。 As described above, the parameter conversion unit 30 converts the coordinate data Pd into data (parameters) of the characteristic partial circle, the characteristic normal vector v3, the angle q0, and the distance d. If at least the feature normal vector v3 is obtained, it can be considered that the processing of the parameter conversion unit 30 has been performed.

次に表示処理部50の動作について説明する。これはステップS106の表示処理に対応する。表示処理部50には、単位球表示部51、平面表示部52、統計処理部53が含まれる。単位球表示部51は、パラメータ変換部30によって算出された特徴部分円、単位要素ベクトル、特徴法線ベクトルの少なくとも1種類を単位球上にプロットし、視点を決めた投影2次元データに変換する。このように変換された単位表示データMUは、ディスプレイ18に送信され表示される。図3、図8(a)は、単位球表示部51による単位表示データMUを表示したものである。これは、単位球表示ステップといってよい。 Next, operation of the display processing unit 50 will be described. This corresponds to the display processing in step S106. The display processing section 50 includes a unit sphere display section 51 , a plane display section 52 and a statistical processing section 53 . The unit sphere display unit 51 plots at least one of the characteristic partial circle, the unit element vector, and the characteristic normal vector calculated by the parameter conversion unit 30 on the unit sphere, and converts it into projection two-dimensional data with a fixed viewpoint. . The unit display data MU thus converted is transmitted to the display 18 and displayed. 3 and 8(a) show the unit display data MU by the unit sphere display section 51. FIG. This can be called a unit sphere display step.

平面表示部52は、単位球表示部51で単位球上にプロットされた状態を平面データMFに置き換える。ここで平面データMFとは、メルカトル図法、正射図法、正距方位図法といった表示法に展開されたデータをいう。平面データMFもディスプレイ18に送信され表示される。図6、図8(b)、図9、図11、図15は、平面データMFを表示したものである。これは平面表示ステップといってよい。 The plane display section 52 replaces the state plotted on the unit sphere by the unit sphere display section 51 with the plane data MF. Here, the plane data MF means data developed in a display method such as a Mercator projection, an orthographic projection, or an azimuthal equidistant projection. The plane data MF is also transmitted to the display 18 and displayed. 6, 8(b), 9, 11, and 15 show plane data MF. This can be called a planar display step.

なお、ステップS106の表示処理は、表示後に再処理をするか否かを判断する(ステップS108)。したがって、単位球表示と平面表示を続けて行うことができる。ステップS108の後には、終了判断が行われる(ステップS110)。終了しない場合(ステップS110のN分岐)は、再度座標データを読み込む(ステップS102)。そうでない場合は終了する(ステップS112)。 It should be noted that the display processing in step S106 determines whether or not to re-process after display (step S108). Therefore, unit sphere display and plane display can be performed continuously. After step S108, termination determination is made (step S110). If not finished (N branch of step S110), read the coordinate data again (step S102). Otherwise, the process ends (step S112).

本発明に係る表示装置10は、揺らぎのシミュレーション結果を表示することもできる。図18を参照する。揺らぎのシミュレーションでは、時刻毎の座標データPdt(n)が出力される。ここでnは自然数若しくは整数である。また、座標データPdt(n)の1つをセットと呼ぶ。すなわち、座標データPdt(n)は複数セットの座標データPdが含まれる。 The display device 10 according to the present invention can also display fluctuation simulation results. See FIG. In the fluctuation simulation, coordinate data Pdt(n) for each time is output. Here, n is a natural number or an integer. Also, one of the coordinate data Pdt(n) is called a set. That is, the coordinate data Pdt(n) includes multiple sets of coordinate data Pd.

表示装置10は、これらのデータを受け取り、パラメータ変換部30で、座標データPdt(n)毎に、四元数データqPCUPd(n)へ変換する。すなわち、次に表示処理部50がこの四元数データqPCUPd(n)から時刻毎のパラメータ表示を行う。単位要素ベクトルと特徴法線ベクトルv3を平面データMFとして表示すると図10の表示となる。 The display device 10 receives these data, and the parameter conversion unit 30 converts each coordinate data Pdt(n) into quaternion data qPCUPd(n). That is, next, the display processing unit 50 displays parameters for each time from the quaternion data qPCUPd(n). When the unit element vector and the feature normal vector v3 are displayed as plane data MF, the display of FIG. 10 is obtained.

また、距離dの変化の標準偏差SDを点の大きさとして平面データMFとして表示すると図11の表示となる。また、時刻を横軸にとり、角度q0を各要素毎に表示すると図13の表示を作ることができる。 Also, if the standard deviation SD of the change in the distance d is used as the point size and displayed as plane data MF, the display of FIG. 11 is obtained. If the horizontal axis represents the time and the angle q0 is displayed for each element, the display shown in FIG. 13 can be created.

次に本発明に係る生体高分子立体構造表示方法を用いた他の解析例について示す。本発明に係る生体高分子立体構造表示方法は、分子量の多い生体高分子の動きを明確に表すことができ、タンパク質毎の固有の連動であるアロステリックな箇所をも示すことができる。 Next, another example of analysis using the biopolymer three-dimensional structure display method according to the present invention will be described. The biopolymer three-dimensional structure display method according to the present invention can clearly represent the movement of biopolymers with large molecular weights, and can also show allosteric sites, which are unique linkages for each protein.

図21は、ヌクレオソームの時系列の動きシミュレーションから、座標情報に基づいて主成分分析を行った結果である。通常タンパク質の座標データを得た場合は、必ずといってよいほど行われるシミュレーションである。横軸は第1主成分であり、縦軸は第2主成分を表す。グラフ外にある、2、100、・・・、1000は、シミュレーションのフレーム番号であり、その時のヌクレオソームのリボン表示を示した。 FIG. 21 shows the results of principal component analysis based on coordinate information from time-series motion simulation of nucleosomes. Usually, when the coordinate data of proteins are obtained, simulation is almost always performed. The horizontal axis represents the first principal component, and the vertical axis represents the second principal component. 2, 100, .

なお、1フレームは0.5nsに相当する。従来行われている表示方法では、ヒストンテールが動き回るため、ヌクレオソームコアの動きが読み取れない。なお、ここでは、このヌクレオソームの時系列の動きシミュレーションを観測データと呼ぶ。 Note that one frame corresponds to 0.5 ns. Conventional display methods cannot read the movement of the nucleosome core because histone tails move around. Here, the time-series motion simulation of nucleosomes is referred to as observation data.

図22は、図21のヌクレオソームの動きを本発明に係る生体高分子立体構造表示方法で表示したものである。図22(a)は、単位球の中心から特徴部分円までの距離d(図2参照)についてのものであり、図22(b)は、隣接する単位要素ベクトルの終点同士の角度(図2参照)についてのものである。ヘリックスのq0の平均値(線)を符号mq0で表す。 FIG. 22 shows the movement of the nucleosomes in FIG. 21 by the biopolymer three-dimensional structure display method according to the present invention. FIG. 22(a) shows the distance d from the center of the unit sphere to the characteristic partial circle (see FIG. 2), and FIG. 22(b) shows the angle between the end points of adjacent unit element vectors ( ). The mean value of helix q0 (line) is denoted mq0.

それぞれ右側縦軸が平均値でありグラフでは丸印である。また左側縦軸は分散を表し、グラフでは棒グラフが対応する。ここで平均値とは、第1フレームから第1000フレームまでの平均である。したがって、時間的な平均値と言ってよい。また、どちらのグラフも横軸は要素番号である。 The vertical axis on the right side indicates the average value, which is indicated by a circle in the graph. The vertical axis on the left side represents variance, which corresponds to a bar graph in the graph. Here, the average value is the average from the 1st frame to the 1000th frame. Therefore, it can be said that it is a temporal average value. In both graphs, the horizontal axis is the element number.

また、要素番号が若い部分はヒストンテイル部分に相当し、要素番号が大きい領域はヒストンコア(ヘリックス)の部分を表している。 A portion with a lower element number corresponds to a histone tail portion, and a region with a higher element number indicates a histone core (helix) portion.

ヒストンテイル部分では、特徴部分円までの距離d(図22(a))も、隣接する単位要素ベクトル間の角度q0(図22(b))も分散が大きく、よく動いている部分が多い。しかし、あまり動かないとされるヒルトンコアの中でも隣接する単位要素ベクトル間で分散が大きくよく動いている部分(符号Mv)があるのがわかる。 In the histone tail portion, both the distance d to the characteristic portion circle (FIG. 22(a)) and the angle q0 between adjacent unit element vectors (FIG. 22(b)) have large variances, and there are many moving portions. However, it can be seen that even in the Hilton core, which is said to not move much, there is a portion (symbol Mv) in which the variance between adjacent unit element vectors is large and moves well.

また、よく動くとされているヒストンテイルの部分にも分散が大きく棒グラフが伸びている部分であっても、特徴部分円までの距離dの分散も、隣接する単位要素ベクトル間の角度の分散も大きくなく、あまり動いていない部分(符号Ms)があった。このような表示は従来の表示方法ではできなかったことである。 In addition, even in the portion of histone tail that is said to move well, the variance is large and even in the portion where the bar graph is extended, the variance of the distance d to the characteristic partial circle and the variance of the angle between adjacent unit element vectors are both There was a portion (marked Ms) that was not large and did not move much. Such a display is impossible with conventional display methods.

図23は、縦軸が図21のヌクレオソームのアミノ酸番号であり、横軸はフレーム(時間)である。隣接する単位要素ベクトル間の角度q0の時間変化は色の変化で示した(図13と同じ。)。図13の場合同様に、隣接する単位ベクトル間でそれまでの連結状態が大きく変化するアロステリックな動きをする場所を図23から探すことができる。例えば、283番のアミノ酸と265番のアミノ酸は、フレーム700(シミュレーションを始めてから350ns)から相対的には動いておらず、結果、連動して動いているのがわかる。 In FIG. 23, the vertical axis is the amino acid number of the nucleosome in FIG. 21, and the horizontal axis is the frame (time). The time change of the angle q0 between adjacent unit element vectors is indicated by color change (same as in FIG. 13). As in the case of FIG. 13, it is possible to search from FIG. 23 for locations where adjacent unit vectors show allosteric movement in which the previous connection state changes greatly. For example, the 283rd amino acid and the 265th amino acid do not move relatively from frame 700 (350 ns from the start of the simulation), and as a result, it can be seen that they move together.

しかし、図21のようにアミノ酸数が多くなると、このような表示方法を行っても、連結状態が大きく変化する場所を決定するのは容易でない。隣接する単位要素ベクトル間の角度q0は時間的な揺らぎを持っており、アミノ酸同士の結合状態が変化したのか、単なる揺らぎなのかを目視で探すのは、困難な場合もあるからである。 However, when the number of amino acids increases as shown in FIG. 21, it is not easy to determine the location where the linkage state changes significantly even if such a display method is performed. This is because the angle q0 between adjacent unit element vectors fluctuates over time, and it may be difficult to visually determine whether the binding state between amino acids has changed or is simply fluctuation.

そこで、アミノ酸の結合状態の変化と揺らぎを識別する方法を導入した。図24はその原理を示す。隣接するアミノ酸との結合状態が変化し、アロステリーな変化をするアミノ酸のq0(隣接する単位要素ベクトル間の角度)は、真の角度Aから、ある時刻(あるフレーム)に角度Bに変化する。一方、実際に観測できるのは、真の角度Aに揺らぎが加わり、時間平均では、分布を持つように観察されている。ここでアミノ酸の結合状態が変化すると、真の角度Bに揺らぎと状態変化が加わり、q0の平均値だけでなく、その分散も変化して観測される。 Therefore, we introduced a method to distinguish between changes and fluctuations in the binding state of amino acids. FIG. 24 shows the principle. The q0 (angle between adjacent unit element vectors) of an amino acid that undergoes an allosteric change due to a change in binding state with adjacent amino acids changes from a true angle A to an angle B at a certain time (a certain frame). On the other hand, what can actually be observed is that the true angle A is fluctuated, and the time average is observed to have a distribution. Here, when the binding state of amino acids changes, the true angle B fluctuates and changes in state, and not only the average value of q0 but also its variance are observed to change.

この状態をベイズ類推することで、状態が変化した時刻を抽出する。類推するアミノ酸q0は観測結果の平均値としてよい。その角度q0にマルコフ連鎖モンテカルロ法(以下「MCMC法」と呼ぶ。)で揺らぎ成分を発生させ分布を作る。これをMCMCモデルと呼ぶ。 By applying Bayesian analogy to this state, the time at which the state changed is extracted. The analogous amino acid q0 may be the mean of the observed results. A fluctuation component is generated at the angle q0 by the Markov chain Monte Carlo method (hereinafter referred to as the "MCMC method") to create a distribution. This is called the MCMC model.

そして現在の状態と1フレーム前の状態の観測データとMCMCモデルの同一性をベイズ類推で求め、真の角度q0が変化した(アミノ酸の結合状態が変化した:アロステリーな変化が生じた)と判断できる確率を求めた。 Then, the identity of the observation data of the current state and the state one frame before and the MCMC model are obtained by Bayesian analogy, and it is determined that the true angle q0 has changed (the binding state of amino acids has changed: an allosteric change has occurred). I asked for the probability.

図25は、特定のアミノ酸についてベイズ類推を求めた結果である。横軸はフレーム(時間に相当)であり、右縦軸は隣接する単位要素ベクトル間の角度q0の観測データである。角度q0は黒丸で表した。左縦軸はベイズ類推による状態遷移の確率であり、グラフ下のラインLbで表した。 FIG. 25 shows the results of Bayesian inference for specific amino acids. The horizontal axis is the frame (corresponding to time), and the right vertical axis is the observation data of the angle q0 between adjacent unit element vectors. The angle q0 is represented by a black circle. The left vertical axis is the probability of state transition by Bayesian analogy, represented by line Lb below the graph.

フレーム350で、観測データは変化し、明らかに分散以上の平均値の変化があるように見える。ちょうどこのフレームでベイズ類推による状態遷移の確率も高くなり、このフレームでアミノ酸の結合状態が大きく変化し、アロステリーな変化が生じたことを知ることができる。 At frame 350, the observed data change, and there appears to be a change in the mean value that is clearly greater than the variance. At this frame, the probability of state transition by Bayesian analogy is also high, and it can be seen that the binding state of amino acids changed greatly at this frame and allosteric changes occurred.

図26は、他のアミノ酸について状態遷移をベイズ類推した結果を示す。図26(a)はアミノ酸番号38が、フレーム950で状態遷移の確率が高くなっており、ここで状態遷移が生じたことがわかる。一方この時の観測データは、隣接する単位要素ベクトル間の角度q0の分散が大きく、視認によってこの変化を読みとることはできない。 FIG. 26 shows the results of Bayesian analogy of state transitions for other amino acids. FIG. 26(a) shows that amino acid number 38 has a high probability of state transition at frame 950, indicating that the state transition occurred here. On the other hand, in the observation data at this time, the variance of the angle q0 between adjacent unit element vectors is large, and this change cannot be read visually.

また図26(b)はアミノ酸番号90が、同じフレーム950で状態遷移の確率が高くなっている。この場合は図26(a)の場合よりもq0の分散が大きく、視認によってこの変化を読み取ることはできない。そして、これら38番と90番のアミノ酸は、同じフレームで状態遷移が発生しており、連動して動いていることがわかる。 Also, in FIG. 26(b), amino acid number 90 has a high probability of state transition at the same frame 950. FIG. In this case, the variance of q0 is larger than in the case of FIG. 26(a), and this change cannot be read visually. It can be seen that these 38th and 90th amino acids undergo state transitions in the same frame and move in conjunction with each other.

図27はこれらの該当するアミノ酸が該当するヒストンH2Aの位置を示す。アミノ酸番号38およびアミノ酸番号90は、座標位置的には離れている。しかし、これらのアミノ酸は連動して状態遷移しているのがわかった。このように、本発明に係る生体高分子立体構造表示方法は従来の表示方法ではできなかったアロステリーな状態遷移をした場所を表すことができる。 Figure 27 shows the positions of histone H2A to which these relevant amino acids correspond. Amino acid number 38 and amino acid number 90 are separated in coordinate positions. However, it was found that these amino acids are interlocked and undergo state transitions. In this way, the method for displaying the three-dimensional structure of a biopolymer according to the present invention can represent the location of allosteric state transition, which cannot be done by the conventional display method.

図28に、本発明に係る生体高分子立体構造表示装置および生体高分子立体構造表示方法において、上記の処理を行うフローを示す。このフローは図19のメインの処理の中の表示処理(ステップS106)に組み込むことができる。また、図17の統計処理部53に配置することができる。このフローを状態遷移探索(処理)と呼ぶ。図19の表示処理(ステップS106)の中でこのフローを呼び出し、実行することができる。 FIG. 28 shows a flow of performing the above processing in the biopolymer stereostructure display device and the biopolymer stereostructure display method according to the present invention. This flow can be incorporated into the display processing (step S106) in the main processing of FIG. Also, it can be arranged in the statistical processing unit 53 of FIG. This flow is called state transition search (processing). This flow can be called and executed in the display processing (step S106) of FIG.

図28を参照して、状態遷移探索が実行されたら(ステップS300)、アミノ酸番号を入力する(ステップS302)。これは入出力装置等からマニュアル入力してもよいし、状態遷移探索をかけたいアミノ酸番号を記したファイルを読み込むなどしてもよい。アミノ酸番号は全てのアミノ酸(ここでは観測データ中の全てのアミノ酸)を対象としてよい。 Referring to FIG. 28, when state transition search is executed (step S300), an amino acid number is entered (step S302). This may be manually input from an input/output device or the like, or a file containing amino acid numbers to be searched for state transition may be read. Amino acid numbers may cover all amino acids (here, all amino acids in observed data).

次に初期設定としてフレームtをリセットする(ステップS304)。ここではフレームゼロ(0)で最初のフレームが始まるとしている。なお、フレームは時刻と読み替えてもよい。観測データは1フレームあたり0,5ns毎にシミュレーションされているからである。 Next, the frame t is reset as initial setting (step S304). Here, it is assumed that the first frame starts at frame zero (0). Note that the frame may be read as time. This is because observation data is simulated every 0.5 ns per frame.

次にP(A)を算出する(ステップS306)。添え字のtはフレームを示す。ベイズ推定では、真のパラメータA(ここでは隣接する単位要素ベクトル間の角度q0の真の値)、観測データX、それらが生じる確率P(A)、P(X)および真のパラメータAが生じた際の観測データXが生じる確率P(X|A)から、観測データXの元で真のパラメータAが取りうる確率P(A|X)を(1)式に基づいて求める。 Next, P t (A) is calculated (step S306). The suffix t indicates a frame. In Bayesian estimation, the true parameter A (here the true value of the angle q0 between adjacent unit element vectors), the observed data X, the probabilities of their occurrence P t (A), P t (X) and the true parameter A From the probability P t (X|A) of the observed data X occurring when .

Figure 0007257663000001
Figure 0007257663000001

(A)は、観測データにおけるフレームtからフレームtまでにq0の平均mu_lと分散σ_lとフレームt+1からフレームtendまでのq0の平均mu_rと分散σ_rとを求め、各フレーム毎にMCMC法によってq0の取りうる値の分布を発生させる。そしてフレーム0からフレームtまでの確率分布とフレームt+1からフレームtendまでの確率分布の累積和からP(A)を求める。このP(A)は事前確率と呼ばれる。 P t (A) obtains the mean mu_l and variance σ_l of q0 from frame t 0 to frame t in the observed data and the mean mu_r and variance σ_r of q0 from frame t+1 to frame t end , and MCMC generate a distribution of possible values of q0 by modulus. Then, P t (A) is obtained from the cumulative sum of the probability distribution from frame 0 to frame t and the probability distribution from frame t+1 to frame t end . This P t (A) is called the prior probability.

次にP(X)を求める(ステップS308)。P(X)は、観測データのq0をフレームtで分けた際の左右の確率分布の累積和として求められる。 Next, P t (X) is obtained (step S308). P t (X) is obtained as the cumulative sum of the left and right probability distributions when q0 of observation data is divided by frame t.

次にP(X|A)を求める(ステップS310)。これは観測データにおけるフレームtからフレームtまでq0の平均mu_lと、フレームt+1からフレームtendまでのq0の平均mu_rが得られる確率の和として求められる。 Next, P t (X|A) is obtained (step S310). This is obtained as the sum of the probability of obtaining the average mu_l of q0 from frame t0 to frame t in the observed data and the average mu_r of q0 from frame t+1 to frame t- end .

以上のようにして算出したP(A)、P(X)、P(X|A)からフレームtの時のP(A|X)を(1)式に基づいて算出する(ステップS312)。このP(A|X)は、予想した真の状態の平均分散でq0データが得られる確率が求まる。 From P t (A), P t (X), and P t (X|A) calculated as described above, P t (A|X) at frame t is calculated based on equation (1) ( step S312). This P t (A|X) is the probability that q0 data can be obtained with the expected mean variance of the true state.

次にフレームは最終フレーム(tend)か否かを判断し(ステップS314)、最終フレームでなければ(ステップS314のN分岐)、フレーム番号をインクリメントし(ステップS316)、ステップS306に戻る。最終フレームであれば(ステップS314のN分岐)、P(A|X)からPend(A|X)までの確率を表示する。 Next, it is determined whether or not the frame is the last frame (t end ) (step S314). If not (N branch of step S314), the frame number is incremented (step S316) and the process returns to step S306. If it is the final frame (N branch of step S314), the probability from P 0 (A|X) to P end (A|X) is displayed.

図25および図26(a)および図26(b)のグラフ下方のラインはこの確率を表すものであり、突出するピークの位置は、このフレームにおけるq0の変化は揺らぎではなく、真のq0の変化である確率が高いことを表している。言いかえると、その他のフレームではq0の変化は真のq0での変化ではなく、揺らぎによるものであるので、真のq0である確率が低いということを意味している。 The lines below the graphs of FIGS. 25, 26(a) and 26(b) represent this probability. This indicates that the probability of change is high. In other words, the change in q0 in other frames is due to fluctuations rather than changes in true q0, meaning that the probability of true q0 is low.

以上のように、本発明に係る生体高分子立体構造表示装置および生体高分子立体構造表示方法を用いることで従来表示することのできなかった生体高分子の立体構造におけるアロステリックな動きを表すことができる。 As described above, by using the biopolymer three-dimensional structure display device and the biopolymer three-dimensional structure display method according to the present invention, it is possible to express allosteric movements in the three-dimensional structure of biopolymers, which could not be displayed conventionally. can.

本発明は生体高分子のタンパク質の表示だけでなく、DNAやRNA、また脂肪などの表示にも好適に利用することができる。 The present invention can be suitably used not only for displaying biopolymer proteins, but also for displaying DNA, RNA, fat, and the like.

10 表示装置
12 制御部
16 入出力部
18 ディスプレイ
20 入力装置
10 display device 12 control unit 16 input/output unit 18 display 20 input device

Claims (9)

生体高分子の座標データから前記生体高分子を構成する1原子若しくは強く結合して、生体高分子全体の揺らぎにおいても、常に一塊で相対的な位置関係を保持しているような複数原子の共通部分を要素とし、特定の前記要素の座標を始点とし、他の前記要素の座標を終点とするベクトルを要素ベクトルとして付与する要素ベクトル付与部と、
前記要素の中から任意の3つの要素の要素ベクトルを単位ベクトルに変換する単位要素ベクトル変換部と、
前記3つの単位ベクトルの終点が単位球に作る特徴部分円を算出する特徴部分円算出部と、
前記単位球の中心から前記特徴部分円への特徴法線ベクトルを求める特徴法線ベクトル算出部を有し、前記特徴法線ベクトルを表示することを特徴とする生体高分子立体構造表示装置。
From the coordinate data of the biopolymer, one atom constituting the biopolymer, or a plurality of atoms that are strongly bonded to each other and maintain their relative positional relationship even when the entire biopolymer fluctuates. an element vector assigning unit that assigns, as an element vector, a vector having a part as an element, starting from the coordinates of the specific element and ending at the coordinates of the other element ;
a unit element vector conversion unit that converts an element vector of any three elements from among the elements into a unit vector;
a characteristic partial circle calculation unit that calculates a characteristic partial circle formed on the unit sphere by the end points of the three unit vectors;
A biopolymer three-dimensional structure display device, comprising: a feature normal vector calculator for obtaining a feature normal vector from the center of the unit sphere to the feature partial circle, and displaying the feature normal vector.
前記生体高分子の時刻毎の座標データを複数セット読み込み、
前記座標データのセット毎に前記特徴法線ベクトルを表示することを特徴とする請求項1に記載された生体高分子立体構造表示装置。
reading a plurality of sets of coordinate data for each time of the biopolymer;
2. The biopolymer three-dimensional structure display device according to claim 1, wherein the characteristic normal vector is displayed for each set of the coordinate data.
隣接する前記単位ベクトル間のなす角q0を求め、前記q0の時間的な変化がアロステリックな変化である確率をベイズ類推で求める請求項1または2に記載された生体高分子立体構造表示装置。 3. The biopolymer stereostructure display device according to claim 1 or 2, wherein an angle q0 formed between said adjacent unit vectors is obtained, and a probability that the temporal change of said q0 is an allosteric change is obtained by Bayesian analogy. コンピューターに、
生体高分子の座標データを読み込ませる生体高分子データ取得ステップと、
前記生体高分子の座標データから前記生体高分子を構成する1原子若しくは強く結合して、生体高分子全体の揺らぎにおいても、常に一塊で相対的な位置関係を保持しているような複数原子の共通部分を要素とし、特定の前記要素の座標を始点とし、他の前記要素の座標を終点とするベクトルを要素ベクトルとして付与する要素ベクトル付与ステップと、
前記要素の中から任意の3つの要素の要素ベクトルを単位ベクトルに変換する単位要素ベクトル変換部ステップと、
前記3つの単位ベクトルの終点が単位球に作る特徴部分円を算出する特徴部分円算出ステップと、
前記単位球の中心から前記特徴部分円への特徴法線ベクトルを求める特徴法線ベクトル算出ステップと、
前記特徴法線ベクトルを表示する単位球表示ステップを実行させるプログラム。
to the computer,
a biopolymer data acquisition step of reading the coordinate data of the biopolymer;
Based on the coordinate data of the biopolymer, one atom constituting the biopolymer, or a plurality of atoms that are strongly bonded and always maintain relative positional relationships as one mass even when the entire biopolymer fluctuates. an element vector assigning step of assigning, as an element vector, a vector having a common portion as an element, starting from coordinates of a specific element, and ending at coordinates of another element ;
a unit element vector converting unit step of converting an element vector of any three elements from among the elements into a unit vector;
a characteristic partial circle calculation step of calculating a characteristic partial circle formed on the unit sphere by the end points of the three unit vectors;
a feature normal vector calculating step of obtaining a feature normal vector from the center of the unit sphere to the feature partial circle;
A program for executing a unit sphere display step of displaying the characteristic normal vector.
前記生体高分子データ取得ステップでは、前記生体高分子の時刻毎の座標データを複数セット取得し、
前記単位球表示ステップは、前記座標データ毎の前記特徴法線ベクトルを表示することを特徴とする請求項4に記載されたプログラム。
The biopolymer data acquisition step acquires a plurality of sets of coordinate data of the biopolymer at each time ,
5. The program according to claim 4, wherein said unit sphere display step displays said characteristic normal vector for each of said coordinate data.
隣接する前記単位ベクトル間のなす角q0を求めるステップと、
前記q0の時間的な変化がアロステリックな変化である確率をベイズ類推で求めるステップを実行させることを特徴とする請求項4または5に記載されたプログラム。
determining the angle q0 between the adjacent unit vectors;
6. The program according to claim 4 or 5, causing execution of a step of obtaining a probability that the temporal change of q0 is an allosteric change by Bayesian analogy.
生体高分子の座標データを取得する工程と、
前記座標データから生体高分子を構成する1原子若しくは強く結合して、生体高分子全体の揺らぎにおいても、常に一塊で相対的な位置関係を保持しているような複数原子の共通部分を要素とし、特定の前記要素の座標を始点とし、他の前記要素の座標を終点とするベクトルを要素ベクトルとして付与する工程と、
任意の3つの要素の要素ベクトルを単位ベクトルにする工程と、
前記3つの単位ベクトルの終点が単位球に作る特徴部分円を求める工程と、
前記単位球の中心から前記特徴部分円への特徴法線ベクトルを求める工程と、
前記特徴法線ベクトルを描く工程を有することを特徴とする生体高分子立体構造表示方法。
a step of obtaining coordinate data of the biopolymer;
From the coordinate data, the element is a single atom that constitutes the biopolymer, or a common portion of a plurality of atoms that are strongly bonded and always maintain a relative positional relationship as a single mass even when the entire biopolymer fluctuates. , giving as an element vector a vector having the coordinates of the specific element as the starting point and the coordinates of the other element as the ending point;
making an element vector of any three elements a unit vector;
obtaining a characteristic partial circle formed by the end points of the three unit vectors on the unit sphere;
determining a feature normal vector from the center of the unit sphere to the feature partial circle;
A biopolymer three-dimensional structure display method, comprising the step of drawing the characteristic normal vector.
前記座標データを取得する工程では、前記生体高分子の時刻毎の座標データを複数セット取得し、
前記特徴法線ベクトルを描く工程では、前記座標データ毎に前記特徴法線ベクトルを描く
ことを特徴とする請求項7に記載された生体高分子立体構造表示方法。
In the step of acquiring the coordinate data, a plurality of sets of coordinate data for each time of the biopolymer are acquired;
8. The method for displaying a three-dimensional structure of a biopolymer according to claim 7, wherein, in the step of drawing said characteristic normal vector, said characteristic normal vector is drawn for each of said coordinate data.
隣接する前記単位ベクトル間のなす角q0を求める工程と、
前記q0の時間的な変化がアロステリックな変化である確率をベイズ類推で求める工程を有することを特徴とする請求項7または8に記載された生体高分子立体構造表示方法。
determining the angle q0 between the adjacent unit vectors;
9. The biopolymer stereostructure display method according to claim 7 or 8, further comprising the step of determining the probability that the temporal change in q0 is an allosteric change by Bayesian analogy.
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