Protein/ja: Difference between revisions
Protein/ja
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{{About/ja|a class of molecules/ja|protein as a nutrient/ja|Protein (nutrient)/ja}} | {{About/ja|a class of molecules/ja|protein as a nutrient/ja|Protein (nutrient)/ja}} | ||
{{Pathnav|Dietary supplement/ja|frame=1}} | |||
[[File:Myoglobin.png|thumb|タンパク質[[myoglobin/ja|ミオグロビン]]の3次元構造の表現で、ターコイズブルーの[[alpha helix/ja|αヘリックス]]を示す。このタンパク質は、[[X-ray crystallography/ja|X線結晶構造解析]]によって初めて構造が解明された。コイルのうち右中央には、酸素分子(赤)と結合した[[heme group/ja|ヘム基]](灰色で表示)と呼ばれる[[prosthetic group/ja|補欠基]]がある。]] | [[File:Myoglobin.png|thumb|タンパク質[[myoglobin/ja|ミオグロビン]]の3次元構造の表現で、ターコイズブルーの[[alpha helix/ja|αヘリックス]]を示す。このタンパク質は、[[X-ray crystallography/ja|X線結晶構造解析]]によって初めて構造が解明された。コイルのうち右中央には、酸素分子(赤)と結合した[[heme group/ja|ヘム基]](灰色で表示)と呼ばれる[[prosthetic group/ja|補欠基]]がある。]] | ||
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平均的な大きさの[[bacteria/ja|細菌]]は、細胞あたり約200万個のタンパク質を含むと推定されている(例えば''[[Escherichia coli/ja|大腸菌]]''や''[[Staphylococcus aureus/ja|黄色ブドウ球菌]]'')。より小さな細菌、例えば''[[Mycoplasma/ja|マイコプラズマ]]''や''[[Spirochaete/ja|スピロヘータ]]''は、5万から100万のオーダーで、より少ない分子を含んでいる。対照的に、[[Eukaryote/ja|真核生物]]の細胞は大きく、そのためより多くのタンパク質を含んでいる。例えば、[[Saccharomyces cerevisiae/ja|酵母]]細胞は約5000万個のタンパク質を含み、[[human/ja|ヒト]]細胞は10億から30億個のオーダーであると推定されている。個々のタンパク質コピーの濃度は、細胞あたり数分子から2000万個に及ぶ。タンパク質をコードする遺伝子のすべてがほとんどの細胞で発現しているわけではなく、その数は例えば細胞の種類や外部からの刺激に左右される。例えば、ヒトゲノムがコードする20,000ほどのタンパク質のうち、[[lymphoblastoid/ja|リンパ芽球]]細胞で検出されるのは6,000だけである。 | 平均的な大きさの[[bacteria/ja|細菌]]は、細胞あたり約200万個のタンパク質を含むと推定されている(例えば''[[Escherichia coli/ja|大腸菌]]''や''[[Staphylococcus aureus/ja|黄色ブドウ球菌]]'')。より小さな細菌、例えば''[[Mycoplasma/ja|マイコプラズマ]]''や''[[Spirochaete/ja|スピロヘータ]]''は、5万から100万のオーダーで、より少ない分子を含んでいる。対照的に、[[Eukaryote/ja|真核生物]]の細胞は大きく、そのためより多くのタンパク質を含んでいる。例えば、[[Saccharomyces cerevisiae/ja|酵母]]細胞は約5000万個のタンパク質を含み、[[human/ja|ヒト]]細胞は10億から30億個のオーダーであると推定されている。個々のタンパク質コピーの濃度は、細胞あたり数分子から2000万個に及ぶ。タンパク質をコードする遺伝子のすべてがほとんどの細胞で発現しているわけではなく、その数は例えば細胞の種類や外部からの刺激に左右される。例えば、ヒトゲノムがコードする20,000ほどのタンパク質のうち、[[lymphoblastoid/ja|リンパ芽球]]細胞で検出されるのは6,000だけである。 | ||
<span id="Synthesis"></span> | |||
==合成== | ==合成== | ||
{{Anchor|Synthesis}} | {{Anchor|Synthesis}} | ||
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タンパク質のトポロジーは、骨格のもつれや折り畳まれた鎖内の接点の配置を記述する。タンパク質のトポロジーを特徴付けるために、[[Knotted protein/ja|結び目理論]]と[[Circuit topology/ja|回路トポロジー]]の2つの理論的枠組みが適用されている。タンパク質のトポロジーを記述できるようになることで、タンパク質工学や医薬品開発に新たな道が開かれ、神経筋疾患やがんなどのタンパク質のミスフォールディング疾患に対する理解が深まる。 | タンパク質のトポロジーは、骨格のもつれや折り畳まれた鎖内の接点の配置を記述する。タンパク質のトポロジーを特徴付けるために、[[Knotted protein/ja|結び目理論]]と[[Circuit topology/ja|回路トポロジー]]の2つの理論的枠組みが適用されている。タンパク質のトポロジーを記述できるようになることで、タンパク質工学や医薬品開発に新たな道が開かれ、神経筋疾患やがんなどのタンパク質のミスフォールディング疾患に対する理解が深まる。 | ||
<span id="Cellular_functions"></span> | |||
==細胞機能== | ==細胞機能== | ||
{{Anchor|Cellular functions}} | {{Anchor|Cellular functions}} | ||
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[[Transmembrane protein/ja|膜貫通タンパク質]]は、[[small molecule/ja|小分子]]やイオンに対する細胞膜の[[Semipermeable membrane/ja|透過性]]を変化させるリガンド輸送タンパク質としても機能する。膜だけでは[[hydrophobic/ja|疎水性]]コアがあり、そこを[[chemical polarity/ja|極性]]分子や荷電分子は[[diffusion/ja|拡散]]できない。膜タンパク質は、そのような分子が細胞内に出入りするための内部チャネルを含んでいる。例えば、[[potassium/ja|カリウム]]チャネルと[[sodium/ja|ナトリウム]]チャネルは、しばしば2つのイオンのうち一方のみを識別する。 | [[Transmembrane protein/ja|膜貫通タンパク質]]は、[[small molecule/ja|小分子]]やイオンに対する細胞膜の[[Semipermeable membrane/ja|透過性]]を変化させるリガンド輸送タンパク質としても機能する。膜だけでは[[hydrophobic/ja|疎水性]]コアがあり、そこを[[chemical polarity/ja|極性]]分子や荷電分子は[[diffusion/ja|拡散]]できない。膜タンパク質は、そのような分子が細胞内に出入りするための内部チャネルを含んでいる。例えば、[[potassium/ja|カリウム]]チャネルと[[sodium/ja|ナトリウム]]チャネルは、しばしば2つのイオンのうち一方のみを識別する。 | ||
<span id="Structural_proteins"></span> | |||
===構造タンパク質=== | ===構造タンパク質=== | ||
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タンパク質の''生体内''研究は、多くの場合、細胞内でのタンパク質の合成と局在に関係している。多くの細胞内タンパク質は[[cytoplasm/ja|細胞質]]で合成され、膜結合タンパク質や分泌タンパク質は[[endoplasmic reticulum/ja|小胞体]]で合成されるが、タンパク質がどのようにして特定の小器官や細胞構造に[[protein targeting/ja|標的化]]されるかの詳細は不明なことが多い。細胞局在を評価するための有用な技術は、遺伝子工学を用いて、目的の天然タンパク質と[[green fluorescent protein/ja|緑色蛍光タンパク質]](GFP)のような"[[reporter gene/ja|レポーター]]"とが結合した[[fusion protein/ja|融合タンパク質]]あるいは[[chimera (protein)/ja|キメラ]]を細胞内で発現させることである。融合タンパク質の細胞内での位置は、反対側の図に示すように、[[:en:microscopy|顕微鏡]]を使ってきれいかつ効率的に可視化することができる。 | タンパク質の''生体内''研究は、多くの場合、細胞内でのタンパク質の合成と局在に関係している。多くの細胞内タンパク質は[[cytoplasm/ja|細胞質]]で合成され、膜結合タンパク質や分泌タンパク質は[[endoplasmic reticulum/ja|小胞体]]で合成されるが、タンパク質がどのようにして特定の小器官や細胞構造に[[protein targeting/ja|標的化]]されるかの詳細は不明なことが多い。細胞局在を評価するための有用な技術は、遺伝子工学を用いて、目的の天然タンパク質と[[green fluorescent protein/ja|緑色蛍光タンパク質]](GFP)のような"[[reporter gene/ja|レポーター]]"とが結合した[[fusion protein/ja|融合タンパク質]]あるいは[[chimera (protein)/ja|キメラ]]を細胞内で発現させることである。融合タンパク質の細胞内での位置は、反対側の図に示すように、[[:en:microscopy|顕微鏡]]を使ってきれいかつ効率的に可視化することができる。 | ||
タンパク質の細胞内局在を解明する他の方法では、小胞体、ゴルジ体、リソソームや液胞、ミトコンドリア、葉緑体、細胞膜などの領域について、既知のコンパートメントマーカーを使用する必要がある。これらのマーカーに蛍光タグを付けたものや、既知のマーカーに対する抗体を用いることで、目的のタンパク質の局在を同定することがより簡単になる。例えば、[[indirect immunofluorescence/ja|間接免疫蛍光法]]を用いれば、蛍光の共局在化と局在の証明が可能になる。蛍光色素は、同様の目的で細胞区画を標識するために用いられる。 | |||
他の可能性も存在する。例えば、[[immunohistochemistry/ja|免疫組織化学]]では通常、1つ以上の目的のタンパク質に対する抗体を使用し、酵素と結合させて発光シグナルまたは発色シグナルを得る。もう一つの適用可能な手法は、[[:en:isopycnic centrifugation|アイソピクニック遠心分離]]を用いたスクロース(または他の物質)勾配での共分離である。この技術は、既知の密度のコンパートメントと目的のタンパク質の共局在を証明するものではないが、可能性は高く、大規模な研究に適している。 | |||
最後に、細胞局在化の最も標準的な方法は、[[:en:immunoelectron microscopy|免疫電子顕微鏡法]]である。この手法も、古典的な電子顕微鏡法とともに、目的のタンパク質に対する抗体を用いる。試料は通常の電子顕微鏡検査用に調製され、次に極めて電気密度の高い物質(通常は金)に結合した目的のタンパク質に対する抗体で処理される。これにより、超微細構造の詳細と目的タンパク質の局在の両方を観察することができる。 | |||
[[site-directed mutagenesis/ja|部位特異的突然変異誘発]]として知られるもうひとつの遺伝子工学的応用によって、研究者はタンパク質の配列を変えることができ、それによってその構造、細胞局在性、制御に対する感受性を変えることができる。この技術によって、改変されたtRNAを用いて非天然アミノ酸をタンパク質に組み込むことも可能になり、新しい性質を持つタンパク質を合理的に[[protein design/ja|デザイン]]できるようになるかもしれない。 | |||
===プロテオミクス=== | |||
{{Main/ja|Proteomics/ja}} | |||
{{Main|Proteomics}} | このような大規模なデータセットの研究は、[[proteome/ja|プロテオミクス]]の分野を定義しており、[[genomics/ja|ゲノミクス]]の関連分野との類似から名付けられた。[[proteomics/ja|プロテオミクス]]の主要な実験技術には、多くのタンパク質の分離を可能にする[[Two-dimensional gel electrophoresis/ja|2D電気泳動]]、タンパク質の迅速なハイスループット同定とペプチドの配列決定(多くの場合[[in-gel digestion/ja|ゲル内消化]]の後)を可能にする[[mass spectrometry/ja|質量分析]]などがある、 [[protein microarray/ja|タンパク質マイクロアレイ]]は、細胞内に存在する様々なタンパク質の相対レベルの検出を可能にし、[[two-hybrid screening/ja|ツーハイブリッドスクリーニング]]は、[[protein–protein interaction/ja|タンパク質-タンパク質相互作用]]の系統的な探索を可能にする。生物学的に可能なこのような相互作用の総体は[[interactome/ja|インタラクトーム]]として知られている。あらゆる可能性のあるフォールドを代表するタンパク質の構造を決定する体系的な試みは、[[structural genomics/ja|構造ゲノム学]]として知られている。 | ||
===構造決定=== | |||
=== | タンパク質の3次構造、あるいは複合体の4次構造を発見することは、タンパク質がどのようにその機能を発揮し、どのようにその機能に影響を与えることができるのか、つまり[[Drug design/ja#Structure-based|薬物設計]]において重要な手がかりを提供することができる。タンパク質は[[:en:Diffraction-limited system|回折限界系]][[:en:Optical microscope|光学顕微鏡]]で見るには小さすぎるため、その構造を決定するには他の方法を採用しなければならない。一般的な実験手法としては、[[X-ray crystallography/ja|X線結晶構造解析]]と[[protein NMR/ja|NMR分光法]]があり、どちらも[[atom/ja|原子]]レベルの分解能で構造情報を得ることができる。しかし、NMR実験は、原子のペア間の距離のサブセットを推定するための情報を提供することができ、[[:en:distance geometry|距離幾何学]]問題を解くことによって、タンパク質の最終的なコンフォーメーションが決定される。[[Dual polarisation interferometry/ja|二重偏光干渉法]]は、全体的な[[protein conformation/ja|タンパク質のコンフォメーション]]や、相互作用や他の刺激による[[conformational change/ja|コンフォメーション変化]]を測定するための定量的分析法である。[[Circular dichroism/ja|円偏光二色性]]は、タンパク質の内部βシート/αヘリカル組成を決定するためのもう一つの実験技術である。[[:en:Cryoelectron microscopy|クライオ電子顕微鏡]]は、集合した[[ウイルス]]を含む非常に大きなタンパク質複合体に関する低分解能の構造情報を得るために用いられる;[[:en:electron crystallography|電子線結晶学]]と呼ばれる手法でも、特に膜タンパク質の二次元結晶の場合、高分解能の情報が得られる場合がある。解かれた構造は通常、[[Protein Data Bank/ja|Protein Data Bank]] (PDB)に寄託される。これは自由に利用できるリソースで、何千ものタンパク質に関する構造データを、タンパク質の各原子の[[:en:Cartesian coordinates|デカルト座標]]の形で得ることができる。 | ||
遺伝子配列はタンパク質構造よりも多く知られている。さらに、解明された構造セットは、主要な構造決定手法の一つである[[X-ray crystallography/ja|X線結晶構造解析]]で必要とされる条件を容易に適用できるタンパク質に偏っている。特に、球状タンパク質は、X線結晶構造解析に向けた[[crystallize/ja|結晶化]]が比較的容易である。一方、膜タンパク質や大きなタンパク質複合体は結晶化が困難であり、PDBにはあまり登録されていない。[[Structural genomics/ja|構造ゲノミクス]]の取り組みでは、主要なフォールドクラスの代表的な構造を系統的に解くことで、これらの欠点を改善しようとしている。[[Protein structure prediction/ja|タンパク質構造予測]]法は、実験的に構造が決定されていないタンパク質に対して、もっともらしい構造を生成する手段を提供しようとするものである。 | |||
===構造予測=== | ===構造予測=== | ||
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タンパク質の構造、機能、進化を解析するために、膨大な数の計算手法が開発されてきた。このようなツールの開発は、[[human genome/ja|ヒトゲノム]]を含む様々な生物について利用可能な大量のゲノムおよびプロテオミクスデータによって推進されてきた。すべてのタンパク質を実験的に研究することは不可能であるため、実験室での実験に供されるのはごく一部であり、計算ツールを用いて類似タンパク質を推定することが行われている。このような[[Sequence homology/ja|相同タンパク質]]は、[[sequence alignment/ja|配列アライメント]]によって遠縁の生物で効率的に同定することができる。ゲノムや遺伝子の配列は、ある特定の性質について様々なツールで検索することができる。[[Sequence profiling tool/ja|配列プロファイリングツール]]は[[restriction enzyme/ja|制限酵素]]部位や[[nucleotide/ja|ヌクレオチド]]配列中の[[open reading frame/ja|オープンリーディングフレーム]]を見つけ、[[secondary structure/ja|二次構造]]を予測することができる。[[Phylogenetic tree/ja|系統樹]]を構築し、[[:en:ClustalW|ClustalW]]のような特別なソフトウェアを使って、現代の生物の祖先とそれらが発現する遺伝子に関する[[evolution/ja|進化]]仮説を立てることができる。遺伝子やタンパク質の解析には、今や[[bioinformatics/ja|バイオインフォマティクス]]の分野が欠かせない。 | タンパク質の構造、機能、進化を解析するために、膨大な数の計算手法が開発されてきた。このようなツールの開発は、[[human genome/ja|ヒトゲノム]]を含む様々な生物について利用可能な大量のゲノムおよびプロテオミクスデータによって推進されてきた。すべてのタンパク質を実験的に研究することは不可能であるため、実験室での実験に供されるのはごく一部であり、計算ツールを用いて類似タンパク質を推定することが行われている。このような[[Sequence homology/ja|相同タンパク質]]は、[[sequence alignment/ja|配列アライメント]]によって遠縁の生物で効率的に同定することができる。ゲノムや遺伝子の配列は、ある特定の性質について様々なツールで検索することができる。[[Sequence profiling tool/ja|配列プロファイリングツール]]は[[restriction enzyme/ja|制限酵素]]部位や[[nucleotide/ja|ヌクレオチド]]配列中の[[open reading frame/ja|オープンリーディングフレーム]]を見つけ、[[secondary structure/ja|二次構造]]を予測することができる。[[Phylogenetic tree/ja|系統樹]]を構築し、[[:en:ClustalW|ClustalW]]のような特別なソフトウェアを使って、現代の生物の祖先とそれらが発現する遺伝子に関する[[evolution/ja|進化]]仮説を立てることができる。遺伝子やタンパク質の解析には、今や[[bioinformatics/ja|バイオインフォマティクス]]の分野が欠かせない。 | ||
<span id="In_silico_simulation_of_dynamical_processes"></span> | |||
===動的過程のインシリコシミュレーション=== | ===動的過程のインシリコシミュレーション=== | ||
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生物学的なスケールのシステムの両方の量子力学的および古典力学的なシミュレーションは非常に計算コストがかかるため、[[:en:Folding@home|Folding@home]]プロジェクトのような[[:en:distributed computing|分散コンピューティング]]イニシアティブが、[[:en:Graphics processing unit|GPU]]の並列処理や[[:en:Monte Carlo method|モンテカルロ]]技術の進展を活用して[[:en:molecular modeling|分子モデリング]]を容易にしている。 | 生物学的なスケールのシステムの両方の量子力学的および古典力学的なシミュレーションは非常に計算コストがかかるため、[[:en:Folding@home|Folding@home]]プロジェクトのような[[:en:distributed computing|分散コンピューティング]]イニシアティブが、[[:en:Graphics processing unit|GPU]]の並列処理や[[:en:Monte Carlo method|モンテカルロ]]技術の進展を活用して[[:en:molecular modeling|分子モデリング]]を容易にしている。 | ||
<span id="Chemical_analysis"></span> | |||
===化学分析=== | ===化学分析=== | ||