HOMCOSとpy3Dcluster.pyを利用した変異部位の3D cluster解析

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がん化した細胞からは非常に多数の変異部位が観察されるため、その中から機能的に重要な部位を抽出することが重要となります。このページでは、HOMCOSとPyMOLのスクリプトpy3Dcluster.pyを利用して、蛋白質の立体構造上集積している変異部位(3D cluster)から、潜在的ながん関連部位(potential cancer-associated sites)を認識する方法を説明します。3D clusterの認識法はGao et al, 2017に基づいています。


目的

統計有意に空間上集積した変異部位(3D cluster)を同定し、さらに3Dclusterの周辺の近傍表面部位を見つけること。

手続き


この研究は 大阪大学データビリティフロンティア機構 学際共創プロジェクトによって支援されました。

LastModfied:2021/05/22

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