アイタッサー

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	タンパク質の構造と機能の予測のための I-TASSER パイプライン。
開発者	ヤン・チャン研究室
Webサイト	zhanggroup.org/I-TASSER/

I-TASSER（I terative Threading ASSE mbly Refinement）は、アミノ酸配列からタンパク質分子の3次元構造モデルを予測するバイオインフォマティクス手法です。[ 1 ]フォールド^認識（またはスレッディング）と呼ばれる手法を用いて、タンパク質データバンクから構造テンプレートを検出します。レプリカ交換モンテカルロシミュレーションを用いて、スレッディングテンプレートから構造断片を再構成することで、全長構造モデルを構築します。I-TASSERは、コミュニティ全体のCASP実験において最も成功したタンパク質構造予測手法の1つです。

I-TASSERは、構造予測に加えて、構造に基づくタンパク質機能予測のためのコンポーネントを備えています。このコンポーネントは、標的タンパク質の構造モデルをタンパク質機能データベース内の既知タンパク質と構造的にマッチングさせることで、リガンド結合部位、遺伝子オントロジー、酵素コミッションに関する注釈を提供します。 ^[2]^[3]シンガポール国立大学のYang Zhang研究室に構築されたオンラインサーバーで、ユーザーは配列を送信することで構造と機能の予測を得ることができます。I-TASSERのスタンドアロンパッケージは、I-TASSERのウェブサイトからダウンロードできます。

I-TASSERを拡張した新バージョンDI-TASSERが最近リリースされました。^[4] DI-TASSERはディープラーニングの拘束とI-TASSERの構造アセンブリシミュレーションを組み合わせ、大幅に精度の高いモデルを生成します。

CASPランキング

I-TASSER（別名「Zhang-Server」）は、タンパク質フォールディングとタンパク質構造予測の分野における最良の構造予測手法をベンチマークするコミュニティ全体の実験であるCASPにおいて、常にトップの手法としてランク付けされています。CASPは1994年以来2年ごとに開催されています。^[5]

CASP7（2006年）で第1位^[6]
CASP8で1位（2008年）：CASP8の公式ランキング（164ターゲット）
CASP9で第2位（2010年）：CASP9の公式ランキング（147ターゲット）
CASP10で1位（2012年）：CASP10の公式ランキング（127ターゲット）
CASP11で1位（2014年）：CASP11の公式ランキング（126ターゲット）
CASP12で1位（2016年）：CASP12の公式ランキング（96ターゲット）
CASP13（2018年）で1位：CASP13の公式ランキング（112ターゲット）
CASP14（2020年）で1位：CASP14の公式ランキング（96ターゲット）

方法とパイプライン

I-TASSERは、タンパク質の構造と機能を予測するためのテンプレートベースの手法です。^[1]パイプラインは6つの連続したステップで構成されています。

1. PSSpredによる二次構造予測
2、LOMETSによるテンプレート検出^[7]
3、レプリカ交換モンテカルロシミュレーションを用いたフラグメント構造の組み立て^[8]
4、SPICKERを用いた構造デコイのクラスタリングによるモデル選択^[9]
5、フラグメント誘導分子動力学シミュレーション（FG-MD）^[10]またはModRefiner ^{[11]による原子レベルの構造精密化}
6、COACHによる構造ベースの生物学的機能アノテーション^[12]

オンラインサーバー

I-TASSER サーバーを使用すると、ユーザーはタンパク質の構造と機能の予測を自動的に生成できます。

入力
- 必須：
  - 10～1,500残基の長さのアミノ酸配列
- オプション (ユーザーは、I-TASSER モデリングを支援するために、オプションで拘束条件とテンプレートを提供できます):
  - 接触拘束
  - 距離マップ
  - 特別なテンプレートの組み込み
  - 特別なテンプレートの除外
  - 二次構造
出力
- 構造予測:
  - 二次構造予測
  - 溶媒アクセシビリティ予測
  - LOMETSのトップ10ねじ山アライメント
  - 全長原子モデルのトップ5（クラスター密度に基づいてランク付け）
  - 予測モデルに構造的に最も近いPDBの上位10個のタンパク質
  - 予測モデルの推定精度（すべてのモデルの信頼スコア、最初のモデルの予測TMスコアとRMSD 、すべてのモデルの残基ごとの誤差を含む）
  - B因子推定
- 関数予測:
  - 酵素分類（EC）と信頼スコア
  - 遺伝子オントロジー（GO）用語と信頼度スコア
  - リガンド結合部位と信頼度スコア
  - 予測されるリガンド結合部位の画像

スタンドアロンスイート

I-TASSER Suiteは、タンパク質構造の予測と改良、および構造に基づくタンパク質機能の注釈付けのためにYang Zhang研究室によって開発された、ダウンロード可能なスタンドアロンコンピュータプログラムパッケージです。^[13] I-TASSERライセンスを通じて、研究者は以下のスタンドアロンプログラムにアクセスできます。

I-TASSER: タンパク質の 3D 構造予測と改良のためのスタンドアロンの I-TASSER パッケージ。
COACH: COFACTOR、TM-SITE、S-SITE に基づく関数注釈プログラム。
COFACTOR: リガンド結合部位、EC 番号、GO 用語予測のためのプログラム。
TM-SITE: リガンド結合部位予測のための構造ベースのアプローチ。
S-SITE: リガンド結合部位予測のための配列ベースのアプローチ。
LOMETS: メタサーバータンパク質フォールド認識用のローカルにインストールされたスレッドプログラムのセット。
MUSTER: 冗長性のないタンパク質構造ライブラリからテンプレートを識別するスレッドプログラム。
SPICKER: 構造デコイからネイティブに近いタンパク質モデルを識別するクラスタリングプログラム。
HAAD: タンパク質の重原子構造に水素原子を素早く追加するためのプログラム。
EDTSurf: タンパク質分子の三角形の表面を構築するプログラム。
ModRefiner: C-α トレースから原子レベルのタンパク質モデルを構築および改良するプログラム。
NW-align: Needleman-Wunsch アルゴリズムによるタンパク質配列間のアラインメントを行う堅牢なプログラム。
PSSpred: タンパク質の二次構造を予測する高精度プログラム。
ライブラリ: I-TASSER の構造および機能テンプレートライブラリは毎週更新され、I-TASSER ユーザーが自由にアクセスできます。

ヘルプドキュメント

I-TASSER Suite のダウンロードおよびインストール方法については、README.txt を参照してください。

参考文献

^ ab Roy A, Kucukural A, Zhang Y (2010). 「I-TASSER：タンパク質構造と機能の自動予測のための統合プラットフォーム」Nature Protocols . 5 (4): 725– 738. doi :10.1038/nprot.2010.5. PMC 2849174 . PMID 20360767.
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^ Zheng W, Wuyun Q, Li Y, Liu Q, Zhou X, Peng C, Zhu Y, Freddolino L, Zhang Y (2025). 「DI-TASSERを用いたディープラーニングベースのシングルドメインおよびマルチドメインタンパク質構造予測」Nature Biotechnology . doi : 10.1038/s41587-025-02654-4 .
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外部リンク

I-TASSERサーバーのホームページ
ヤン・チャン研究室
CASPホームページ
タンパク質の構造と機能予測のためのオンラインI-TASSERサーバーの使い方

[RoyNat-1] Roy A, Kucukural A, Zhang Y (2010). 「I-TASSER：タンパク質構造と機能の自動予測のための統合プラットフォーム」Nature Protocols . 5 (4): 725– 738. doi :10.1038/nprot.2010.5. PMC 2849174 . PMID 20360767.

[Cofactor-2] Roy A, Yang J, Zhang Y (2012). 「COFACTOR: 構造に基づくタンパク質機能アノテーションのための高精度比較アルゴリズム」. Nucleic Acids Research . 40 (Web Server 版): W471 – W477 . doi :10.1093/nar/gks372. PMC 3394312. PMID 22570420 .

[Cofactor2-3] Zhang C, Freddolino PL, Zhang Y (2017). 「COFACTOR：構造、配列、タンパク質間相互作用情報の組み合わせによるタンパク質機能予測の向上」Nucleic Acids Research . 45 (W1): W291 – W299 . doi :10.1093/nar/gkx366. PMC 5793808 . PMID 28472402.

[DIT-4] Zheng W, Wuyun Q, Li Y, Liu Q, Zhou X, Peng C, Zhu Y, Freddolino L, Zhang Y (2025). 「DI-TASSERを用いたディープラーニングベースのシングルドメインおよびマルチドメインタンパク質構造予測」Nature Biotechnology . doi : 10.1038/s41587-025-02654-4 .

[Moult1995-5] Moult, J; et al. (1995). 「タンパク質構造予測手法を評価するための大規模実験」. Proteins . 23 (3): ii– iv. doi :10.1002/prot.340230303. PMID 8710822.

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[Spicker-9] Zhang Y, Skolnick J (2004). 「SPICKER: 近似天然タンパク質フォールドを同定するためのクラスタリングアプローチ」. Journal of Computational Chemistry . 25 (6): 865– 871. doi :10.1002/jcc.20011. PMID 15011258.

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[Modrefiner-11] Xu D, Zhang Y (2011). 「2段階の原子レベルエネルギー最小化によるタンパク質モデルの物理的リアリティと構造精度の向上」. Biophysical Journal . 101 (10): 2525– 2534. Bibcode :2011BpJ...101.2525X. doi :10.1016/j.bpj.2011.10.024. PMC 3218324. PMID 22098752 .

[Coach-12] Yang J, Roy A, Zhang Y (2013). 「相補的結合特異的サブ構造比較と配列プロファイルアライメントを用いたタンパク質-リガンド結合部位認識」バイオインフォマティクス29 ( 20): 2588– 2595. doi :10.1093/bioinformatics/btt447. PMC 3789548. PMID 23975762 .

[ITsuite-13] Yang J, Roy A, Zhang Y (2015). 「I-TASSER Suite：タンパク質の構造と機能予測」. Nature Methods . 12 (1): 7– 8. doi :10.1038/nmeth.3213. PMC 4428668. PMID 25549265 .