グラフニューラルネットワークを用いたテルペンシンターゼの生成物予測

抄録

テルペノイドは主要な二次代謝産物のグループの1つであり、多様な物性・生理活性を持つことから、香料・医薬品・燃料などに幅広く利用される。テルペノイド生合成においてはその途中段階でテルペンシンターゼと呼ばれる酵素によって共通の前駆体から様々なテルペン骨格が形成される。テルペンシンターゼには反応特異性があり、それぞれのテルペンシンターゼは決まったテルペン骨格の形成を触媒する。したがってそのアミノ酸配列と反応特性との関連性を理解することは目的のテルペノイドを生物工学的に生産するといった応用面においても重要であるが、その対応関係はいまだ明らかではない。そこで、テルペン骨格を炭素間の結合のグラフとしてテルペンシンターゼのアミノ酸配列との間の相互変換を行うニューラルネットワークモデルを作成することでテルペン骨格の構造とアミノ酸配列との対応関係を検討する。