メインコンテンツまでスキップ

シクロペプチド配列決定のための総当りアルゴリズム

📚 概要​

質量分析データからペプチド配列を決定する最初のアプローチとして、ブルートフォース（総当り）アルゴリズムを検討します。しかし、このアプローチには深刻な計算量の問題があることが明らかになります。

🎯 基本的なアイデア​

ブルートフォースアルゴリズムの手順​

  1. ペプチドの総質量を特定: 例）チロシジンB1 = 1322 Da
  2. すべての候補を生成: その質量を持つすべてのペプチドを生成
  3. スペクトル計算: 各候補ペプチドの理論スペクトルを計算
  4. 照合: 実験スペクトルと一致するものを探す

📊 組み合わせ爆発の問題​

ペプチド数の指数関数的増加​

質量とペプチド数の関係：

質量 500 Da  → 約10^6個のペプチド
質量 1000 Da → 約10^11個のペプチド
質量 1322 Da → 約10^14個のペプチド（数兆個！）

問題: チロシジンB1の質量（1322 Da）では、何兆個ものペプチドを検証する必要がある

🔍 なぜブルートフォースは失敗するのか​

同じ質量、異なるペプチドの例​

NQEL と TMDH の比較：

特性NQELTMDH
総質量484 Da484 Da
アミノ酸組成N, Q, E, LT, M, D, H
共通アミノ酸なしなし
共通サブペプチドなしなし

スペクトルの違い​

NQELのスペクトル: 0, 113, 114, 128, 129, 227, 242, 242, 257, 355, 356, 370, 371, 484

TMDHのスペクトル: 0, 101, 115, 131, 137, 216, 232, 238, 246, 252, 353, 368, 369, 484

重要な観察:

  • 共通の質量は 0 と 484（空文字列と全体）のみ
  • その他の質量は完全に異なる
  • スペクトルを使って早期に不適切な候補を除外できる

💡 改良されたアプローチ：段階的構築​

問題点の解決策​

ブルートフォースの問題を解決するために、以下の戦略を採用：

  1. 段階的な構築

    • 大きなペプチドを一度に生成しない
    • 小さなペプチドから徐々に構築

  2. 早期の枝刈り

    • 各段階でスペクトルと照合
    • 不適切な候補を早期に除外

  3. 探索空間の削減

    • 正しい方向に進んでいる候補のみを保持

アルゴリズムの改良​

🔬 スペクトルベースのフィルタリング​

一貫性チェック​

ペプチドが成長するにつれて、その部分スペクトルが実験スペクトルと一致することを確認：

def is_consistent(peptide, experimental_spectrum):
    """
    ペプチドの理論スペクトルが
    実験スペクトルのサブセットであるかをチェック
    """
    theoretical = compute_spectrum(peptide)
    return all(mass in experimental_spectrum
               for mass in theoretical)

📈 計算効率の改善​

ブルートフォース vs 改良版​

アプローチ検証するペプチド数計算時間
ブルートフォース10^14個実行不可能
段階的構築＋枝刈り10^6個程度数秒〜数分

🎯 実装の要点​

  1. 質量の早期チェック

    • 部分ペプチドの質量が目標を超えたら即座に除外

  2. スペクトルの整合性

    • 各段階で理論スペクトルと実験スペクトルを比較

  3. メモリ効率

    • 不要な候補は即座に削除

📖 まとめ​

  • ブルートフォースアルゴリズムは理論的には正しいが実用的でない
  • 組み合わせ爆発により、大きな質量のペプチドでは計算不可能
  • スペクトル情報を使った段階的構築と枝刈りが必須
  • 改良されたアルゴリズムは次の講義で詳しく扱う

🔗 関連トピック​