Japanese)シグナルペプチドは、分泌型水溶性タンパク質および一部の膜タンパク質のアミノ酸配列のN末端付近に存在する10~30残基長の機能性セグメントであり、細胞質内で生合成されたポリペプチド鎖の生体膜透過、及び膜への組み込みにおいて重要な役割を果たしている。Site付近のアミノ酸配列のパターンを認識することによって行われてきた。このようなアプローチによるシグナルペプチドの判別、及び領域予測には幾つかの方法が提唱されている。ひとつにはシグナルペプチドの配列パターンからウエイトマトリックスを作製し、これを用いてシグナルペプチドの判別・領域予測を行う統計的手法があり、またニューラルネットワークや隠れマルコフモデルのような機械学習的アルゴリズムを用いたパターン認識的手法、並びにこれらの手法を組み合わせた複合的手法などがある。典型的なシグナルペプチドは、疎水的な性質の側鎖を持つアミノ酸残基が比較的高頻度で現れる疎水性コア領域を有することが知られている。従って、シグナルペプチドを判別する初段階として、与えられた任意のアミノ酸配列からシグナルペプチドの候補領域を捕捉することを目的とする時、この疎水性コア領域をシグナルペプチドの候補とする手法が従来のシグナルペプチド判別技術でも用いられてきた。シグナルペプチドの疎水性コア領域を捉える際、ある疎水性インデックス値の閾値をもって決定するという単純な方法では、シグナルペプチドの疎水性コア領域だけでなく、膜タンパク質の膜貫通領域や、本来単なる水溶性タンパク質の一領域に過ぎないような配列までがシグナルペプチドの候補領域として誤って予測されることがあるという欠点があった。典型的なシグナルペプチドを特徴付けるとされるものとして別の要素も知られている。その一つは、疎水性コア領域のN末端側に正電荷を有するアミノ酸残基が高頻度で現れるということである。Heigne,Eur.J.Biochem.133:17-21(1981)に記載されている)。これら既存の典型的なシグナルペプチドを特徴付けるとされる要素だけでは、シグナルペプチドの判別に充分な精度を得ることはできなかった。一般に、アミノ酸配列上における機能予測には、ある機能に特徴的なアミノ酸残基の出現パターンを検索するモチーフ検索という手法が取られるが、このような方法ではシグナルペプチドの判別は不可能である。既存の技術では、シグナルペプチドに関する膨大な凡例を機械学習的アルゴリズムによって判別プログラムに学習させ、これによってシグナルペプチドを判別させることにより一定以上の精度でシグナルペプチドの判別を可能としてきた。隠れマルコフモデルやニューラルネットワークに代表される機械学習的アルゴリズムによる判別では、判別が可能なシグナルペプチドは学習に使用したデータセットに依存することになるという宿命的な問題が存在する。このことは、学習したパターンとは異なる判別対象を判別できないという欠陥につながる。精度を上げるために学習するデータを増やしていくと、本来シグナルペプチドではないものをシグナルペプチドと誤って判別する確率が増加していくという欠点も併せ持つ。Japanese)本発明は、アミノ酸配列が決定されたタンパク質について、シグナルペプチドの有無を判別する方法に関し、コンピュータを用いて大量のアミノ酸配列に対して迅速且つ高い精度で対象の配列がシグナルペプチドを含有するか否かを判別する方法、及びシグナルペプチドが存在すると判別される場合には、シグナルペプチド領域についての情報を出力する方法、及びそれを実施する為のコンピュータソフトウェアに関する。Indexを割り当てたデータ、及び、各種判別式を記憶部にあらかじめ格納させておき、(b)5~9個の何れかの数の一連の窓を有するウィンドウWを用いて被判別タンパク質のアミノ酸配列から一連のアミノ酸配列を抽出し、(c)抽出された前記ウィンドウWと対応する全てのアミノ酸配列について、下式(1)及び(2)に前記疎水性指標をあてはめて二回平均疎水性値[[H]]を算出し、(d)得られた[[H]]の値が一定の閾値kを越える領域の一連のアミノ酸残基の数が5~25残基となり、かつその領域内に負電荷残基指標NCが1であるアミノ酸残基を含まないとき、その領域を構成するアミノ酸残基からなるセグメントをシグナル配列の候補領域Cとし、(e-1)複数の候補領域S(i)が得られた場合には被判別アミノ酸配列のN末端に最も近い候補領域S(i)を最終的な候補領域Cとして選択すると共に、その候補領域Cの始点及び終点のアミノ酸残基の位置を示す数(Xstart及びXend、並びに候補領域Cの長さXlength)を求める。(e-2)候補領域Cが100残基目より後にのみ現れるか否かを判別し、100残基目より後にのみ現れる場合には、シグナル配列はないものとしてプログラムは終了する。計算された各パラメータを元に下記3つの判別式(6)、(7)、(8)によって、(m)該領域についてシグナルペプチド-シグナルアンカーの二群の判別、(n)シグナルペプチド-シグナル配列無しの二群の判別、(o)シグナルアンカー-シグナル配列無しの二群の判別、と二群の判別を3回行ってそれぞれで判別結果を得、(p)得られた各々の結果を下記[1]~[8]にあてはめて、候補領域を判定する(但し、各判別式中の定数は夫々±10%の間で変動することがあるものとする。Siteを特徴付ける(-1、-3)ルールに即したパターン検索を行い、もし当てはまればSP、当てはまらない場合はNSとすることを特徴とするコンピュータプログラム。