탈 인산화 예측 시스템과 인산화 효소 반응 연결망 구축

Abstract

인산화 효소와 탈 인산화 효소는 생체 시스템을 조절하는 신호전달에 중요한 역할을 한다. 이 효소들에 의해서 아미노산 서열의 어느 특정 부위에서 발생하는 인산화, 탈 인산화가 신호전달에 영향을 주게 된다. 인산화 효소와 인산화 부위 예측에 관한 연구는 현재까지 많이 연구되고 있다. NetphosK, Phospho EML등이 인산화 예측 부위 정보를 제공해주는 대표적인 데이터베이스이다. 인산화 효소나 인산화 정보 못지않게 탈 인산화나 탈 인산화 효소 또한 신호전달에 중요한 역할을 하지만, 인산화 된 어느 아미노산 잔기에서 탈 인산화가 일어났는지는 알 수 없다. 인산화, 탈 인산화 작용은 하나의 조절작용이지만 탈 인산화 부위 예측이나 탈 인산화 효소에 대한 연구는 제한적이다. 우리는 인산화 효소, 탈 인산화 효소와 인산화, 탈 인산화에 대한 기질정보를 토대로 인산화, 탈 인산화 부위 예측 시스템을 구축했다. Protein Lounge, Swiss Prot 데이터베이스를 사용해서 인산화 효소와 탈 인산화 효소에 대한 단백질 정보를 얻었다. Swiss Prot, Phospho EML 데이터베이스를 이용해서 인산화, 탈 인산화 되는 기질 정보를 얻을 수 있었다. 이 정보를 이용해서 탈 인산화 효소-관련된 기질, 인산화 효소-관련된 기질에 대한 리스트를 찾아낼 수 있었다. 이 정보들과 확률모델을 적용하여 우리는 인산화, 탈 인산화 효소들에 의해 인산화, 탈 인산화 되는 특정 부위에 대한 예측 시스템을 구축하였다. 인산화 효소가 특정 기질이 되어서 다른 인산화 효소에 의해 영향을 받는 인산화 효소- 인산화 효소 네트워크도 찾아 낼 수 있었다. 이 예측 시스템 정보는 서로 다른 단백질에 활성을 조절 할 수 있는 하나의 메카니즘을 알아 낼 수 있는 중요한 단서를 제공할 수 있을 것이다. 또한 시스템 생물학자들에게는 단백질 반응 연결망을 만들고 예측하는데 기초정보로서 사용되어질 수 있을 것이다. 비정상적인 효소 기능과 관련된 질병을 규명하는데 중요한 단서로 쓰일 수 있을 것이다.; Kinase and phosphatase are considered as a key event in many signal transduction pathways of biological systems. Phosphorylation and dephosp horylation of specific substrate sites at amino acid residues are performed in signal transduction by kinase and phosphatase. Kinase and phosphoryla tion site prediction research were advanced plentifully from the preceding research. The representative databases which provides information about pho sphorylation prediction site are Netphos, Phosphosite.EML. Like kinase function, phosphatase function is equally important in signal transduction. But, phosphatase research is limited and dephosphorylation site prediction research is not known. We constructed the prediction system which use information of phosphat ase and dephosphorylation site, kinase and phosphorylation site. Using the Swiss Prot, Protein Lounge database, we identified the kinase and phosphatase. Using the Swiss prot, Phospho EML database, we identified annotation substrate which is dephosphorylated by phosphatase and is phosphorylated by kinase. We distinguished phosphatase(32)-substrate(45) and kinase(143)-substrate(182) information. Applying these information and probable model which is verified experim entally, we made the phosphorylation-dephoshporylation prediction system about specific region which recognizes kinase and phosphatase. Also we constructed the network relation to kinase-kinase and kinase-phosphatase. The prediction system information will provide biologist with the fundamental information of evaluating protein regulation related mechanisms in different proteins. It will provide biologist a clue for solving a disease relating to abnormal enzyme function.