"第1の立体配座の第1のタンパク質中の1つ又は複数の残基原子を含む残基のパッキング特性を定量化する、コンピュータによって実行される方法であって、a前記1つ又は複数の残基原子と1つ又は複数の周囲原子との間の距離に基づいて1つ又は複数の緊密接触電位を計算する工程と、b前記1つ又は複数の周囲原子に曝される前記1つ又は複数の残基原子の接触面積を計算する工程と、c前記1つ又は複数の緊密接触電位の合計を前記接触面積で割ることによって緊密接触面密度CCSDを計算する工程とを含み、前記方法が、1クロック、2メモリ、及び3プロセッサを備えるコンピュータシステム上で実施され、前記方法の各工程が前記プロセッサを利用して実施される、方法。前記緊密接触電位のうちの少なくとも1つがそのドメインのサブセットにおいて連続している、請求項1に記載のコンピュータによって実行される方法。前記CCSDを正規化する工程をさらに含む、いずれかの前記請求項に記載のコンピュータによって実行される方法。前記接触面積が約10Å2より大きい、いずれかの前記請求項に記載のコンピュータによって実行される方法。前記CCSDが約0.25Å-2未満である、いずれかの前記請求項に記載のコンピュータによって実行される方法。前記CCSDを減衰させる工程をさらに含む、いずれかの前記請求項に記載のコンピュータによって実行される方法。前記第1のタンパク質が分子に結合されて複合体を形成する、いずれかの前記請求項に記載のコンピュータによって実行される方法。前記分子が第2のタンパク質である、請求項7に記載のコンピュータによって実行される方法。前記第1のタンパク質がリガンドであり前記第2のタンパク質がレセプターである、又は前記第1のタンパク質がレセプターであり前記第2のタンパク質がリガンドである、請求項8に記載のコンピュータによって実行される方法。前記1つ又は複数の周囲原子が、1つ又は複数のリガンド原子、並びに1つ又は複数のレセプター原子から選択される、請求項9に記載のコンピュータによって実行される方法。前記第2のタンパク質の前記立体配座を変更して第2の立体配座の前記第1のタンパク質を得る工程と、前記第2の立体配座の前記第1のタンパク質に関して工程aからcを繰り返す工程をさらに含む、請求項8~10のいずれかに記載のコンピュータによって実行される方法。前記第1のタンパク質の前記立体配座を変更して第2の立体配座の前記第1のタンパク質を得る工程と、前記第2の立体配座の前記第1のタンパク質に対して工程aからcを繰り返す工程をさらに含む、いずれかの前記請求項に記載のコンピュータによって実行される方法。タンパク質の前記立体配座を変更する工程が、d決定論的又は確率論的シミュレーションを実施して前記タンパク質の立体配座空間を探索する工程と、e前記第1又は第2のタンパク質を変異させる工程と、f第2のリガンドを前記タンパク質に結合する工程とから選択される1つ又は複数の工程を含む、請求項11又は12に記載のコンピュータによって実行される方法。タンパク質相同モデルを構築する、コンピュータによって実行される方法であって、a第1の立体配座のタンパク質又はタンパク質複合体に対して、請求項1~10のいずれかに記載のコンピュータによって実行される方法を実施して第1のCCSDを得る工程と、b前記タンパク質又はタンパク質複合体の決定論的又は確率論的シミュレーションを実施して、第2の立体配座の前記タンパク質又はタンパク質複合体を得る工程と、c前記第2の立体配座の前記タンパク質又はタンパク質複合体に対して、前記先行の実施工程aで選択された前記コンピュータによって実行される方法を実施して第2のCCSDを得る工程と、d前記タンパク質又はタンパク質複合体の1つ又は複数の残基に関して前記CCSDが改善した場合、前記第2の立体配座の前記タンパク質又はタンパク質複合体を受け入れる工程と、を含み、タンパク質相同モデルを構築する前記方法が、1クロック、2メモリ、及び3プロセッサを備えるコンピュータシステム上で実施され、前記方法の各工程が前記プロセッサを利用して実施される、方法。決定論的又は確率論的シミュレーションを実施する前記工程が、分子動力学シミュレーションを実施する工程を含む、請求項13又は14に記載のコンピュータによって実行される方法。決定論的又は確率論的シミュレーションを実施する前記工程が、モンテカルロシミュレーションを実施する工程を含む、請求項13又は14に記載のコンピュータによって実行される方法。複数の主鎖原子に対するタンパク質主鎖の自由度のモンテカルロサンプリングと、複数の側鎖原子に対する離散化側鎖の自由度のモンテカルロサンプリングとを実施する工程を含む、請求項16に記載のコンピュータによって実行される方法。親タンパク質を元にして変異タンパク質を設計する方法であって、a前記親タンパク質に対して、請求項1~10のいずれかに記載の前記コンピュータによって実行される方法を実施して第1のCCSDを得る工程と、b前記親タンパク質の1つ又は複数の残基を変異させて前記変異タンパク質を得る工程と、c前記変異タンパク質に対して、前記先行の実施工程aで選択された前記コンピュータによって実行される方法を実施して第2のCCSDを得る工程と、d前記第1のCCSDと比べた前記第2のCCSDが、前記親タンパク質と比して、同等の又は改善した前記変異タンパク質の安定性を示す場合に、前記変異タンパク質を作る工程とを含む、方法。親タンパク質複合体を元にして変異タンパク質複合体を設計する方法であって、a前記親タンパク質複合体に対して、請求項7~10のいずれかに記載の前記コンピュータによって実行される方法を実施して第1のCCSDを得る工程と、b前記親タンパク質複合体の1つ又は複数の残基を変異させて前記変異タンパク質複合体を得る工程と、c前記変異タンパク質複合体に対して、前記先行の実施工程aで選択された、前記コンピュータによって実行される方法を実施して第2のCCSDを得る工程と、d前記第1のCCSDと比べた前記第2のCCSDが、前記親タンパク質複合体と比して、同等の又は改善した前記変異タンパク質複合体の安定性を示す場合に、前記変異タンパク質複合体を作る工程とを含む、方法。タンパク質に選択的に結合するリガンドを作る方法であって、a第1のリガンドに結合した前記タンパク質を含む第1の複合体に対して、請求項1~10のいずれかに記載の前記コンピュータによって実行される方法を実施して第1のCCSDを得る工程と、b第2のリガンドに結合した前記タンパク質を含む第2の複合体に対して、前記先行の実施工程aで選択された前記コンピュータによって実行される方法を実施して第2のCCSDを得る工程と、c前記第1のCCSDと比べた前記第2のCCSDが、前記第1の複合体と比して、同等の又は改善した前記第2の複合体の安定性を示す場合に、前記第2のリガンドを作る工程とを含む、方法。請求項18に記載の前記方法を実施することによって作られるタンパク質。請求項19に記載の前記方法を実施することによって作られるタンパク質複合体。請求項20に記載の前記方法を実施することによって作られるリガンド。請求項1~17のいずれかに記載の、前記コンピュータによって実行される方法を実施するための命令を含むコンピュータ可読媒体。クロックと、メモリと、請求項1~17のいずれかに記載の、前記コンピュータによって実行される方法を実施するための命令を含むプロセッサとを備えるコンピュータシステム。0008緊密接触面密度CCSD法は、タンパク質の特定の残基がどれだけ十分にパッキングされているかについて、1異なる型の残基の間で移動可能な量で、かつ2結合又はフォールディングなどの特定の過程の熱力学に対するパッキングの寄与と関係がある量を与えるやり方で定量化することを目的とする。パッキングの特性は、残基と残基の接触部の一部又は全部が溶媒との接触部に置き換えられた基準状態と関係があると考えられる。したがって、CCSD量は、複雑な物理的依存性を考慮に入れずに、遍在する分散相互作用原子間の引力相互作用と関係付けられる。0009定性的な面では、CCSD法によりユーザは以下の質問に答えることができる。1.現在のフォールディングにおいて、ある領域が、すべての残基間接触部が連続溶媒との接触部に置き換えられたフォールディングと比較して、どれだけ十分にパッキングされているか2.現在の結合構成において、リガンドとレセプター間の界面でのリガンドの領域が、すべてのリガンド-レセプター接触部が連続溶媒との接触部に置き換えられたリガンドのアポ形態と比較して、どれだけ十分にパッキングされているか0010したがって一態様では、本発明は、第1の立体配座の第1のタンパク質中の1つ又は複数の残基原子を含む残基のパッキング特性を定量化する、コンピュータによって実行される方法を提供し、この方法は、a1つ又は複数の残基原子と1つ又は複数の周囲原子との間の距離に基づいて1つ又は複数の緊密接触電位を計算する工程と、b1つ又は複数の周囲原子に曝される1つ又は複数の残基原子の接触面積を計算する工程と、c1つ又は複数の緊密接触電位の合計を接触面積で割ることによって緊密接触面密度CCSDを計算する工程とを含み、1クロック、2メモリ、及び3プロセッサを備えるコンピュータシステム上で実施され、この方法の各工程はそのプロセッサを利用して実施される。0029本明細書では、様々な配置及び環境でのタンパク質中の残基パッキングを定量化する方法について説明する。0030一態様では、本発明は、第1の立体配座の第1のタンパク質中の1つ又は複数の残基原子を含む残基のパッキング特性を定量化する、コンピュータによって実行される方法を提供し、この方法は、a1つ又は複数の残基原子と1つ又は複数の周囲原子との間の距離に基づいて1つ又は複数の緊密接触電位を計算する工程と、b1つ又は複数の周囲原子に曝される1つ又は複数の残基原子の接触面積を計算する工程と、c1つ又は複数の緊密接触電位の合計を接触面積で割ることによって緊密接触面密度CCSDを計算する工程とを含む。例示的な諸実施形態では、この方法は、1クロック、2メモリ、及び3プロセッサを備えるコンピュータシステム上で実施され、この方法の各工程はそのプロセッサを利用して実施される。0031図1を参照して、Sanalyzeが、CCSDに関して解析されるべき各残基に分類された試験原子本明細書では残基原子とも呼ばれる11の組であるとする。各距離は、これらの残基原子のいずれかと、残基原子の付近の原子である周囲原子との間で測定することができる。どの距離を測定するかは、以下で説明するユーザ定義カットオフによって決定することができる。0032周囲原子の例には、残基原子と同じ分子の一部であるもの、及び別の分子の一部であるものが含まれる。例えば、Sligandが、リガンド又はリガンドの一部を構成する原子13の組であるとする。Sreceptorが、任意選択により存在し得るレセプター、又はレセプターの一部を構成する原子12の組であるとする。これらの原子の3つの組及びその緊密接触が図1に10で示されている。このように、Sligand及びSreceptorは周囲原子の例である。いくつかの実施形態では、Sanalyzeはレセプターのサブセットである。いくつかの実施形態では、Sanalyzeはリガンドのサブセットである。0033レセプター及びリガンドという用語は一般に、互いに結合する任意の2つの分子を指す。いくつかの事例では、これらの用語は交換可能である。レセプターとリガンドは互いに結合して複合体を形成し得る。例示的な実施形態では、レセプター-リガンド対のうちの少なくとも1つのメンバーはタンパク質である。例示的な諸実施形態では、レセプター-リガンド対のレセプターとリガンドの両方がタンパク質である。いくつかの実施形態では、レセプターがタンパク質である。いくつかの実施形態では、リガンドがアミノ酸、ペプチド、ポリペプチド、ヌクレオチド、ポリヌクレオチド、糖類、多糖類、脂質及び小分子例えば、分子量<500Dから選択される。例示的な諸実施形態では、タンパク質は抗体又は抗原である。0034図1で、原子11Sanalyzeは同じ残基の一部であり、原子12は、Sreceptorのメンバーであり、原子13はSligandのメンバーである。図1の原子の外殻の黒さは、その影付きの表面領域が曝される原子の組を示し、最も濃い黒20がリガンドにもレセプターにも曝されないことを、中間域の黒21がリガンドだけに曝されることを意味し、最も薄い黒22がリガンドにもレセプターにも曝されることを示す。0035影付き接続線25は距離閾値rc未満の間隔を示し、この距離閾値未満では2つの原子が緊密接触していると考えられる。距離rcは、2つの原子上の様々な点の間、例えば一方の中心から他方の中心まで、又は一方の表面から他方の表面までとすることができる。距離カットオフは、タンパク質中の典型的な最小の原子-原子間隔に基づいて選択される。したがって、例示的な諸実施形態では、カットオフは、典型的なタンパク質原子例えば、C、N、O、S及びHのファンデルワールス半径の2倍であるか、またはわずかに超えなければならない。0036Nlig及びNrecが、それぞれ試験原子とリガンド原子及びレセプター原子とのすべての対の間の緊密接触電位の合計下記参照であるとする。SAlig及びSArecが、それぞれリガンド及びレセプターに曝される試験原子の表面積であるとすると、次式の比がCCSDになる。いくつかの実施形態では、CCSDは、約0.50、0.45、0.40、0.35、0.30、0.25、0.20、0.15又は0.10Å-2未満である。例示的な諸実施形態では、CCSDは約0.25Å-2未満である。0037これらの表面積は接触面積と呼ばれることがあり、レセプター接触面積は、レセプターに曝される試験残基原子上の面積を指し、リガンド接触面積は、リガンドに曝される試験残基原子上の面積を指す。例示的な諸実施形態では、Edelsbrunner及びKoehlのCombinatorialandComputationalGeometry、2005年、52:243~275頁に記載されている、体積及び表面を計算する解析方法が使用される。プローブ原子の半径は1.4Åである。実際面では、言及した2つの表面積は以下の操作により計算される。1.真空中の所与の残基型の溶媒接近可能表面積の合計、SA_totを計算する。2.リガンド環境の存在下で所与の残基の溶媒接近可能表面積、SASA_ligを計算する。3.リガンド及びレセプター環境該当する場合の存在下で所与の残基の溶媒接近可能表面積、SASA_ligrecを計算する。4.図1を参照すると次の式、SA_rec=SASA_lig2022-SASA_ligrec20及びSA_lig=SA_tot202122-SASA_lig2022を公式化することができる。多くて3つのSASA計算が、2つの接触表面積を計算するのに必要である。0038これらの方法は、1つ又は複数の緊密接触電位を計算することを含む。いくつかの実施形態では、距離rabだけ隔てられた2つの原子aとbの緊密接触電位は、であり、ここでdは小さい非ゼロオフセット、rcは距離カットオフすなわち閾値である。これは、小さい構造的摂動に対して数Nlig及びNrecを安定にするために電位が連続的になっていることを除いて、緊密接触部の数を数えるのとほぼ厳密に同じである。記号Bは、同じ残基のどちらかのメンバーである原子a及びbを指し、あるいは、直接結合されている12結合か、1つの仲介原子を介して結合されている13結合か、または2つの仲介原子を介して結合されている14結合かのどれかである原子a及びbを指す。オフセットの典型的な値は約0.2Åである。他のオフセットには、約0.05、0.1、0.15、0.25、0.3及び0.35Åが含まれる。オフセットを設定するための基準は経験的なものでよく、適用の際に無関係と考えられるべき小さな構造的摂動の範囲に基づくことができる。当技術分野で知られている他の緊密接触電位もまた適切であり得る。0039いくつかの実施形態では、カットオフrcは2.8Å以上である。いくつかの実施形態では、rcは2.9、3.0、3.1、3.2、3.3、3.4、3.5、3.6、3.7、3.8、3.9、4.0、4.1、4.2、4.3、4.4、4.5、4.6、4.7、4.8、4.9及び5.0Åから選択される距離以上である。いくつかの実施形態では、rcdは2.8Å以上である。いくつかの実施形態では、rcdは2.9、3.0、3.1、3.2、3.3、3.4、3.5、3.6、3.7、3.8、3.9、4.0、4.1、4.2、4.3、4.4、4.5、4.6、4.7、4.8、4.9及び5.0Åから選択される距離以上である。例示的な諸実施形態では、rcは約3.6Åである。例示的な諸実施形態では、rcdは約3.8Åである。0040したがって、例示的な諸実施形態では、本方法は、緊密接触原子の数ではなく緊密接触部の数を数えること、すなわち定量化すること例えば緊密接触電位によりを含む。他のいくつかの原子に近いある原子については、緊密接触部の数が緊密接触原子の数と異なることがある。例えば、図1の原子13は、解析されるべき原子の組内の2つの原子に近い。したがって、この原子では1ではなく2をNligに加える。0041例示的な諸実施形態では、本方法は原子組に関して対称である。例えば、SanalyzeとSreceptorが図1で交換された場合、接触部の数は同じままであるが接触原子の数が変わる。これはまた、対でのファンデルワールス電位とおおむね似ている定義でもある。0042例示的な諸実施形態では、本方法はCCSDを正規化することを含む。こうすることでCCSD値が残基型の間で比較可能であることを保証することができる。例示的な諸実施形態では、標準スコアすなわちZスコアもまた計算され、これは次式のように定義される。ここで、μは所与の残基型での平均CCSD値、σは標準偏差、xは特定のCCSD値である。Zを計算することは、生のCCSDデータを翻訳するのに役立つ。平均及び標準偏差は、ベンチマーク構造物の大きい組についてCCSDを計算することによって得られる次の各項の表1及び表2参照。正規化CCSDは、例えばヒストグラムを構築するのに有用なことがある。0043平均及び標準偏差は二次内挿によって得られる。要約すると、所与の減衰パラメータ及びプローブ半径について、平均及び標準偏差が3つの異なる緊密接触カットオフに対して計算される例えば、3.6、4.0及び4.5Å。これらの平均及び標準偏差は、わずかに非線形であることが見出される。二次形式は3つの点に適合しており、3つの点の間に内挿するのに用いられる。この構成が、3つの固有値と等しいカットオフ距離に対して平均及び標準偏差が厳密に正しいことを暗示することに注意されたい。0044いくつかの実施形態では、本方法はCCSDを減衰させることを含む。SAlig→0又はSArec→0などの特定の極限において、CCSDに特異点が生じる。後者の極限は、その接触部が非常に小さくなり得るのでより関連があるものであるのに対して、他のリガンド残基との接触部はその極限にまれにしか近付かない。多項式特異点を減衰させる標準的な方法は、次式の指数関数的減衰である。ここでβは、パラメータ化されなければならない数値減衰パラメータである。βがより小さいと減衰がより大きくなる。減衰パラメータを次式のように再公式化することが一般的である。その結果、より大きい値がより大きい減衰を意味することになる。減衰の結果が図7に示されている。減衰パラメータαの値は0より大きくすることができ、好ましい諸実施形態では、約10、20、30、40及び50の上限を有する。αの例示的な値は約20~約25である。0045いくつかの実施形態では、本方法は複合体に対して実施され、その場合、複合体のメンバーの1つが変更されて、立体配座的に変更された結合パートナーを含む第2の複合体が得られる。次に、本方法は、結合パートナーの1つに対して繰り返される。これらの実施形態のいくつかでは、一方の結合パートナーの配列又は立体配座を変更することにより、他方の結合パートナーの立体配座が変化することがある。したがって、いくつかの実施形態では、1つの方法が、第1又は第2のタンパク質の立体配座を変更して、第2の立体配座の第1のタンパク質を得ること、及びこの第2の立体配座の第1のタンパク質に対して本方法の諸工程を繰り返すことをさらに含む。操作0046例示的な諸実施形態では、本明細書の方法は、コンピュータモデリングのソフトウェア一式内のより大規模なシステムの1つ又は複数のコンピュータを使用して機械的に実施される。いくつかの実施形態では、スクリプトが、入力構造物に対して、また場合により軌跡フレームに対してアドオンを呼び出す。この新規のアドオンは次に、溶媒接近可能表面積アドオンSAVolumeAreaを使用して、密接原子を得るための様々な表面積及び接触部の数、ならびに接触電位を評価するためのデータ源からの距離測定値を計算する。アドオンは、パイソン辞書のうちの3つのパイソン辞書を返し、そのうちの1つは次のようである。{’ligand’:{A/21.ALA:0.4,A/22.ILE:0.5,...}、’receptor’:{A/21.ALA:0.2,A/22.ILE:’N/A’,...}}0047第1のレベルのキー、リガンド及びレセプターは、その量がそれぞれリガンド内の接触部に対するものか、それともレセプターに対するものかを知らせる。第2のレベルのキーは組内の残基対象である。3つの辞書では、これらの残基キーに対応する値はCCSD、接触表面積及び接触電位から選択される。接触表面積がゼロである場合、対応するCCSD値はN/Aである。0048この方法はまた、全くレセプターを用いずに実践することもでき、この場合、返される辞書は第1のレベルの1つのキーを有するだけである。コンピュータシステムにおける実施0049説明した方法は、プロセッサ、メモリ又はデータ記憶システム及びクロックを含むコンピュータシステム上で実行されるコンピュータプログラムとして実施することができる。コンピュータプログラムは、特定の動作を行うために、または特定の結果をもたらすためにコンピュータ内で直接又は間接的に使用できる命令の組である。コンピュータプログラムは、コンパイル又は解釈された言語を含む任意の形式のプログラミング言語で書くことができ、独立型のプログラムとして含む、あるいはモジュール、構成要素、サブルーチン、関数、手順、又は計算環境で使用するのに適した他のユニットとして含む、任意の形で配置することができる。したがって、これらの方法は、本方法の諸工程を実施するようにプログラムされたコンピュータシステム上で実施される。0050プロセッサは、コンピュータシステムの動作を制御するために使用される。プロセッサは1つ又は複数の構成要素を備える。複数構成要素プロセッサでは、1つ又は複数の構成要素が、他のものに対して隔てて置かれることもあれば単一ユニットとして構成されることもある。さらに、プロセッサは、マルチプロセッサ構成体などの2つ以上の処理ユニットを有する形で具現化することができ、このような構成体ならびに単一プロセッサをベースとする構成を一括して指すことを理解されたい。プロセッサの1つ又は複数の構成要素は、デジタル回路、アナログ回路、又は両方を定義する電子的形態であり得る。プロセッサは、ソフトウェア命令、ハードワイヤード状態機械、又はこれらの組合せに応答するプログラム可能な形態とすることができる。0051当業者には、本明細書に開示されたいずれかの方法を実施するための命令を含むプロセッサが、このような命令を含まないプロセッサとは物理的に異なることは理解されよう。言い換えると、いかなる所与のプロセッサも、本明細書に開示されたいずれかの方法を実施するための命令を含むには物理的に変換されなければならない。0052その多くの機能の中で、プロセッサと組み合わせたメモリは、処理が行われるときにデータを記憶するために使用される。少し例を挙げると、メモリには、1つ又は複数のタイプの固体メモリ、磁気メモリ又は光学メモリが含まれ得る。非限定的な例として、メモリには固体電子ランダムアクセスメモリRAM、先入れ先出しFIFOの形態、又は後入れ先出しLIFOの形態などの順次アクセスメモリSAM、プログラム可能読出し専用メモリPROM、電子的プログラム可能読出し専用メモリEPROM、又は電子的消去可能プログラム可能読出し専用メモリBEPROM;光学ディスクメモリDVD又はCDROMなど;磁気符号化ハードディスク、フロッピー登録商標ディスク、テープ、又はカートリッジ媒体;あるいはこれらのメモリタイプの組合せが含まれ得る。加えて、メモリは揮発性、非揮発性、又は揮発性、非揮発性の形態の混成組合せでもよい。メモリにはさらに、取外し可能メモリが含まれてよく、これらのメモリは、非揮発性電子メモリユニット、光学メモリディスクDVD又はCDROMなど;磁気符号化ハードディスク、フロッピー登録商標ディスク、テープ、又はカートリッジ媒体;あるいはこれら又は他の取外し可能メモリタイプの組合せの形とすることができる。0053プロセッサ及びメモリは、特定用途向け集積回路ASICによって補足すること、又はそれに組み込むことができる。コンピュータのプロセッサに読み込まれ、したがって物理的に変換され、実行され、又は実行の前にさらに処理されると、プログラムの命令は、本明細書に記載された様々な動作をプログラム可能コンピュータに実行させる。プロセッサとメモリは通常、バスで接続される。0054クロックは、システム内の時間事象に対して使用される。理解されるように、クロックは、プロセッサの中に組み込むことができ、あるいは独立型の構成要素とすることができる。さらに、クロックはハードウェア及び/又はソフトウェアをベースとするものにできる。0055ユーザとの対話を行うために、本発明は、ユーザに情報を表示するための例えば陰極線管CRT又は液晶ディスプレイLCDモニタなどの表示デバイスを備えるコンピュータシステム上で実施することができる。ユーザは、例えばキーボード、タッチスクリーン、あるいはマウス又はトラックパッドなどのポインティングデバイスを介して入力することができる。0056本明細書に記載されたそれぞれ異なる態様及び実施形態は、データサーバなどの後置構成要素、アプリケーションサーバ又はインターネットサーバなどのミドルウェア構成要素、あるいはユーザインターフェース、インターネットブラウザ又はこれらの任意の組合せを有するクライアントコンピュータなどの前置構成要素を含むコンピュータシステムで実施することができる。システムのこれらの構成要素は、デジタルデータ通信の任意の形式又は媒体によって接続することができる。0057本システム及び本方法は、様々な構成のハードウェア上で実施することができる。したがって、いくつかの実施形態では、計算処理は、コンピュータクラスタの各ノード上、分散形計算システム内、又はグラフィック処理ユニット上で並行して、これらの構成体が当技術分野で理解されているように実施される。0058一態様では、本発明は、本明細書に記載されたいずれかの方法を実施するコンピュータシステムを提供する。一実施形態では、コンピュータシステムは、クロックと、メモリと、本明細書に記載されたいずれかの方法を実施するための命令を含むプロセッサとを備える。0059一態様では、本発明は、第1の立体配座の第1のタンパク質中の1つ又は複数の残基原子を含む残基のパッキング特性を定量化するコンピュータシステムを提供し、このコンピュータシステムは1クロックと、2メモリと、3その方法を実施するための命令を含むプロセッサとを備え、この方法は、a1つ又は複数の残基原子と1つ又は複数の周囲原子との間の距離に基づいて1つ又は複数の緊密接触電位を計算する工程と、b1つ又は複数の周囲原子に曝される1つ又は複数の残基原子の接触面積を計算する工程と、c1つ又は複数の緊密接触電位の合計を接触面積で割ることによって緊密接触面密度CCSDを計算する工程とを含む。例示的な諸実施形態では、この方法はCCSDを減衰させる工程をさらに含む。0060本明細書に開示されたコンピュータプログラムは、コンピュータ可読記憶システムに格納することができる。記憶システムの例には、それだけには限らないが、CD、DVD、及びブルーレイディスクBDなどの光学ディスク;光磁気ディスク;磁気テープ及び内蔵ハードディスク及び取外し可能ディスクなどの磁気媒体;EPROM、EEPROM及びフラッシュメモリなどの半導体メモリデバイス;RAM;及び他のタイプのメモリが含まれる。0061コンピュータ可読記憶システムは、コンピュータプログラムを含むように物理的に変換され得る。当業者には、本明細書に開示されたいずれかの方法を実施するための命令を含むコンピュータ可読記憶システムが、このような命令を含まないコンピュータ可読記憶システムとは物理的に異なることが理解されよう。言い換えると、いかなる所与のコンピュータ可読記憶システムも、本明細書に開示されたいずれかの方法を実施するための命令を含むには、物理的に変換されなければならない。本明細書に開示されたいずれかの方法を実施するための命令などのコンピュータ実行可能命令を含むコンピュータ可読記憶システムは、記憶システムと対話するコンピュータに1つの処理又は方法を実施させるために物理的に構成される。当業者には、本明細書に開示されたいずれかの方法を実施するためのコンピュータ実行可能命令を含むコンピュータ可読記憶システムが、汎用コンピュータによってアクセスされ読み込まれると、汎用コンピュータが専用コンピュータに変換されるであろうことが理解されよう。0062したがって、一態様で本発明は、本明細書に開示されたいずれかの方法を実施するためのコンピュータ実行可能命令を含むコンピュータ可読記憶システムを提供する。一実施形態では、コンピュータ可読記憶システムは、第1の立体配座の第1のタンパク質中の1つ又は複数の残基原子を含む残基のパッキング特性を定量化する方法のためのコンピュータ実行可能命令を含み、この方法は、この方法の各工程を実施するようにプログラムされたコンピュータ上で実施され、a1つ又は複数の残基原子と1つ又は複数の周囲原子との間の距離に基づいて1つ又は複数の緊密接触電位を計算する工程と、b1つ又は複数の周囲原子に曝される1つ又は複数の残基原子の接触面積を計算する工程と、c1つ又は複数の緊密接触電位の合計を接触面積で割ることによって緊密接触面密度CCSDを計算する工程とを含む。例示的な諸実施形態では、この方法はCCSDを減衰させる工程をさらに含む。適用例0063本明細書に記載された方法及びシステムには、いくつかの有用な生物学上の適用例がある。特に、これらの方法及びシステムは、改善された安定性、パッキング、又は結合パートナーに対する結合親和性などの改善された特性を有する任意の数の分子を設計するのに使用することができる。0064一態様では、本発明は、親タンパク質を元にして変異タンパク質を設計する方法を提供し、この方法は、a親タンパク質に対して、本明細書に記載のコンピュータによって実行される方法を実施して第1のCCSDを得る工程と、b親タンパク質の1つ又は複数の残基を変異させて変異タンパク質を得る工程と、c変異タンパク質に対して、先行の実施工程aで選択されたコンピュータによって実行される方法を実施して第2のCCSDを得る工程と、d第1のCCSDと比べた第2のCCSDが、親タンパク質と比して、同等の又は改善した変異タンパク質の安定性を示す場合に、変異タンパク質を作る工程と、を含む。0065タンパク質とは、生理学的諸条件下で明確な三次元構造を通常有する任意のポリペプチドである。変異タンパク質とは、その配列中に、参照親タンパク質を元にして1つ又は複数の変異例えば、挿入、欠失及び置換を含むタンパク質である。例示的な諸実施形態では、変異タンパク質は、親タンパク質のアミノ酸又は残基の1、2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15、16、17、18、19又は20を置換することを特徴とする。いくつかの実施形態では、親タンパク質は野生型タンパク質である。0066一態様では、本発明は、親タンパク質複合体に対して変異タンパク質複合体を設計する方法を提供し、この方法は、a親タンパク質複合体に対して、本明細書に記載のコンピュータによって実行される方法を実施して第1のCCSDを得る工程と、b親タンパク質複合体の1つ又は複数の残基を変異させて変異タンパク質複合体を得る工程と、c変異タンパク質複合体に対して、先行の実施工程で選択された、コンピュータによって実行される方法を実施して第2のCCSDを得る工程と、d第1のCCSDと比べた第2のCCSDが、親タンパク質複合体と比して、同等の又は改善した変異タンパク質複合体の安定性を示す場合に、変異タンパク質複合体を作る工程とを含む。0067一態様では、本発明は、タンパク質に選択的に結合するリガンドを作る方法を提供し、この方法は、a第1のリガンドに結合したタンパク質を含む第1の複合体に対して、請求項1~10のいずれかに記載のコンピュータによって実行される方法を実施して第1のCCSDを得る工程と、b第2のリガンドに結合したタンパク質を含む第2の複合体に対して、先行の実施工程aで選択されたコンピュータによって実行される方法を実施して第2のCCSDを得る工程と、c第1のCCSDと比べた第2のCCSDが、第1の複合体と比して、同等の又は改善した第2の複合体の安定性を示す場合に、第2のリガンドを作る工程とを含む。0068一態様では、本発明は、タンパク質相同モデルを構築する、コンピュータによって実行される方法を提供し、この方法は、a第1の立体配座のタンパク質又はタンパク質複合体に対して、本明細書に記載のコンピュータによって実行される方法を実施して第1のCCSDを得る工程と、bタンパク質又はタンパク質複合体の決定論的又は確率論的シミュレーションを実施して、第2の立体配座のタンパク質又はタンパク質複合体を得る工程と、c第2の立体配座のタンパク質又はタンパク質複合体に対して、先行の実施工程aで選択されたコンピュータによって実行される方法を実施して第2のCCSDを得る工程と、dタンパク質又はタンパク質複合体の1つ又は複数の残基に対してCCSDが改善した場合に、第2の立体配座のタンパク質又はタンパク質複合体を受け入れる工程とを含む。例示的な諸実施形態では、タンパク質相同モデルを構築する方法は、1クロック、2メモリ、及び3プロセッサを備えるコンピュータシステム上で実施され、この方法の各工程はそのプロセッサを利用して実施される。0069いくつかの実施形態では、決定論的又は確率論的シミュレーションを実施する工程は、分子動力学シミュレーションを実施する工程を含む。確率変数を含まないシミュレーションモデルは決定論的として分類される。決定論的モデルは既知の組の入力を有し、この入力は固有の組の出力になる。生物学上の適用例では、分子動力学シミュレーションなどの決定論的シミュレーションは、通常には常微分方程式に基づく。これらのシミュレーションは当技術分野でよく知られており、Adcock及びMcCammonのChemRev、2006年、106:1589~1615頁で再検討されている。0070確率論的シミュレーションは、入力として1つ又は複数の確率変数を利用する。いくつかの確率論的方法が当技術分野で知られており、これには例えば、モンテカルロ法及びメトロポリスモンテカルロ法が含まれる。モンテカルロ法では計算アルゴリズムのクラスを形成し、このアルゴリズムは、その結果を計算するのに繰り返しランダムサンプリングに依拠する。これらの方法は多様であるが、通常は1あり得る入力の領域を定義する工程と、2その領域にわたる確率分布から無作為に入力を生成する工程と、3これらの入力に対して決定論的計算を行う工程と、4その結果をまとめる工程とを含む。例えば、SobolI.M.のAPrimerfortheMonteCarloMethod.BocaRaton、FL:CRCPress、1994年を参照されたい。モンテカルロシミュレーションにおけるメトロポリス基準は、温度依存性エネルギー関数条件付きを導入し、これは、詳細な平衡に追従して状態の均衡サンプリングを実現する。Metropolis他のTheJournalofChemicalPhysics、1953年、21:1087~1092頁を参照されたい。0071したがって、いくつかの実施形態では、決定論的又は確率論的シミュレーションを行う工程は、モンテカルロシミュレーションを実施する工程を含む。0072いくつかの実施形態では、本方法は、複数の主鎖原子に対するタンパク質主鎖の自由度のモンテカルロサンプリングと、複数の側鎖原子に対する離散化側鎖の自由度のモンテカルロサンプリングとを実施することを含む。0073本発明はまた、本明細書に開示された方法により作製されるタンパク質、タンパク質複合体、リガンド、及び他の分子を提供する。0074緊密接触面密度CCSD法の試験及び検証では、ある結合パートナーに面する、また場合によりアミノ酸鎖中の他の残基を伴う、残基の領域のパッキングの特性が定量化された。本方法は、単一構造物又は軌跡に対して用いることができる。各実施例では、関連パラメータの値は、rc=3.6Å、d=0.2Åであった。接触面積は上述の通りに計算された。0075高分解能タンパク質複合体構造体の展開Dockground3.0商標ベンチマークデータベースが、タンパク質-タンパク質界面の残基型ごとのCCSDの分布に関する統計を得るために使用される。Dockground商標プロジェクトは、このような技法の開発のための資源を提供するように、ならびにタンパク質界面についての我々の知識を向上させるように設計されている。Dockground商標の背景については、DouguetD他のDOCKGROUNDresourceforstudyingprotein-proteininterfaces、Bioinformatics、2006年11月、2221:2612~2618頁と、GaoY他のDOCKGROUNDsystemofdatabasesforproteinrecognitionstudies:Unboundstructuresfordocking、Proteins、2007年9月5日;694:845~851頁と、LiuS他のDockgroundprotein-proteindockingdecoyset、Bioinformatics、2008年、2422:2634~2635頁とを参照されたい。0076同じ構造体が、リガンドだけのパッキングについてのデータを得るために使用された。実施例1残基型分布0077CCSDは、Dockground3.0商標データセット中のリガンドのすべての界面残基について計算され、残基型ごとのデータに分解された。その正規化ヒストグラムは図2に示されている。スペクトルの白色末端の方の色は大きい母集団を意味し、黒色末端の方の色は小さい母集団を意味する。0078表1に、CCSD分布の統計がデータ点のサブセットに対して示されており、CCSD値は、厳密にゼロよりも大きく、また厳密に0.25Å-2よりも小さい。0079数値は、異なる残基に対して比較可能な大きさであり、それによって本発明の方法の利点の1つ、すなわち異なる型の残基の間で比較可能なパッキング特性の定量化が実証される。0080LEU、ILE、MET及びPROなどのいくつかの残基は、残りのものよりいくぶん小さい平均値を有する。最初の3つは疎水性残基であり、界面のコアを占めることが知られている。これらはまた脂肪族側鎖を有し、この脂肪族側鎖により、界面のコアを占めることがやはり知られているが典型的なCCSD平均値を与えた3つの残基型であるPHE、TYR及びTRPから差別化される。0081タンパク質界面におけるLEU、ILE及びMETに対するより低いCCSDの値は、これらの側鎖が芳香族側鎖と比較して十分にパッキングすることが概して困難であるという指標になり得る。最後に、PROは界面によくあるものでなく、通常はフォールディングにおいて特別な位置を占めて、多くの場合に例外的な残基であることが多い。0082図3に、接触面積の分布が参照用に示されている。CCSD値は、別のリガンド残基によるリガンド残基のパッキングを計算することによって得られる。0083表2には、それぞれの残基型の統計が、1-5以上を含む接触部だけが数えられるシナリオで示されている。表3には、1-3以上を含む接触部だけが数えられた場合の同じ統計が示されている。0084これらの傾向は、数値的には大きく異なるが、結合接触部を取り扱う2つのやり方の間で非常に類似している。0085表1と表2の比較で、1-5以上を含む接触部だけがリガンド内で数えられる場合表2、CCSDの大きさは、レセプターとの非結合接触部だけが数えられる場合表1のCCSDの大きさと非常に類似していることが示される。この観察は、多くの生体分子力場では1-2、1-3接触部間の非結合相互作用を計算せず、1-4非結合相互作用を有意に評価するという事実に適合する。実施例2パッキングの改善及び悪化0086Rac/p67phoxタンパク質-タンパク質複合体PDBAccessionRecord1E96、DockGround30商標データセットの一部でもあるが、いくつかの選択された位置での残基交換の調査及びその後の構造解析によってCCSDの能力をさらに示すために使用され、構造解析では、パッキング特性が構造物の3次元グラフィックレンダリングによって評価された。別のタンパク質である鎖Bと接触する、A/26.ASN及びA/31.GLUと示された鎖A内の位置ASN26及びGLU31は、高いCCSDを有することが見出された。やはり界面にある位置A/27.ALAは、低いCCSDを有することが見出された。いくつかの交換が行われ、周囲の残基が再パッキングされた。交換された位置の残基に対するCCSDが計算され、その結果が表4に示されている。0087すべての場合が構造上の意味をなすこと、ならびに変異の後に失われる、又は獲得される極性及び非極性の接触部がCCSD法によって合理的に定量化されることが確認された。どちらの場合も衝突が大きな値の原因ではなかった。実施例3軌跡解析:インスリンレセプターIR_110088インスリンレセプターPDBAccessionRecord2DTGからのIR_11タンパク質-タンパク質複合体のシミュレーションの分子動力学軌跡解析において、複合体の部分的破壊分解が起こることが知られている。Amber99力場がタンパク質に対して使用され、TIP3Pが水に対して使用された。シミュレーションは、NPTアンサンブルにおいて、2.0fsの時間工程で、周期的境界条件及び12Å非結合カットオフで実行された。0089解析を時間がかからないものにするために、30番目ごとのフレームだけがサンプリングされて、合計が659フレームになった。0090図4にCCSDが、界面残基に対する軌跡フレームとの関数として図示されている。最大値は0.25Å-2に設定されている。0091B/36.LYSに対するCCSD値が図4に、B/35.GLNとB/38.PHEの各軌跡フレーム軸の間にある標示のない軌跡フレーム軸に沿って示されている。B/36.LYSに対するデータは、一貫して高い値を示す。レセプターに対する構造及び接触面積のより綿密な検査で図5参照、B/36.LYSがレセプターとの塩橋接触部だけを有することが示される。したがって、この結果は、B/36.LYSが得たレセプターとの小さい接触部が非常に十分にパッキングされた接触部であるという意味で正しい。0092A/53.GLYに対するCCSD値が図4に、A/52.TRPとA/54.ASPの各軌跡フレーム軸の間にある標示のない軌跡フレーム軸に沿って示されている。A/53.GLYは、ゼロから非常に高くまで動く大幅な変動を示す。これは、A/53.GLYが緊密接触部を有するのと接触部を全く有さないのとの間で変動することを示すものである。これは、グリシンのサイズが小さいことを考えると理にかなった挙動である。0093この解析の興味深い副作用は、複合体の破壊分解が非常に明白になることである。左から1番目のバンドの接触部は、軌跡内の数フレーム後に見えなくなるか、又は薄くなる。0094図6に、軌跡内のすべてのフレームについての、レセプターとの界面のすべての残基型に対する接触面積とCCSDの間の相関関係が示されている。0095これは、例外的に高いCCSDが数値不安定さの結果であることを示す。したがって、約10~15Å2未満の接触面積から得られたCCSD、又は約0.25~0.30Å-2より大きいCCSDは、場合により、パッキング特性について提供する情報が少ないことがある。数値不安定さの影響を軽減するために、特に接触面積が小さい場合には、CCSDを減衰させることが有利であり得る。0096これらのデータはまた、小さな構造上の変動に対するCCSDの安定性についての情報を与える。ほとんどの場合で、接触面積が非常に小さく、かつCCSDが減衰されていない場合を除いて、CCSDは定性的に安定である。0097したがって本方法は、構造の目視検査と一致して、パッキングの特性を定量化するのに有用であると示されたことになり、それによって、接触を改善又は悪化する変異を特定することが可能になる。実施例40098パッキングの特性は、遍在する分散相互作用すなわちロンドン力と関係がある。より密にパッキングされた構造物はより強い相互作用を伴い、したがって、2つのタンパク質間のより大きい結合親和力を、又は非フォールディング状態に対して改善されたフォールディング状態の熱力学的安定性を一般に暗示することが予想される。CCSD計量は、実験から得た親和力データと確かに相互に関連していることが示された。0099一組のタンパク質複合体が、残基を選択的に変異させること、及び結合親和力の変化を測定することによって、広範囲にわたって実験的に調査された。これらの複合体は、レセプター細胞外ドメインを有する複合体としてのヒト成長ホルモンPDBAccessionRecord1A22、アンギオジェニン複合体を有するリボヌクレアーゼインヒビターPDBAccessionRecord1A4Y、バルナーゼ-バルスター複合体PDBAccessionRecord1BRS、免疫タンパク質IM9を有する複合体としての大腸菌コリシンE9デオキシリボヌクレアーゼドメインPDBAccessionRecord1BXI、ウシ膵臓トリプシンインヒビターと複合体を形成したウシキモトリプシンPDBAccessionRecord1CBW、インヒビターシチメンチョウオボムコイド第3ドメインを有するαキモトリプシンPDBAccessionRecord1CHO、抗イディオタイプ抗体E5.2を有するイディオタイプ抗体D1.3PDBAccessionRecord1DVF、抗体-抗原複合体A6抗原結合性フラグメント-インターフェロンγR1-108PDBAccessionRecord1JRH、βラクタマーゼインヒビタータンパク質を有するTEM-1βラクタマーゼPDBAccessionRecord1JTG、抗原-抗体複合体、ニワトリ卵白リゾチームを有する抗ニワトリ卵白リゾチーム抗体D1.3PDBAccessionRecord1VFB、抗体-抗原複合体、ニワトリ卵白リゾチームを有する抗リゾチームHyHEL-10PDBAccessionRecord3HFMである。このようにして、実験的な観察可能なものΔΔG値が得られる。親和力データは別々の出版物で入手可能であるが、Handel及び共同研究者によってまとめられた。Chowdry,A.B.;Reynolds,K.A.;Hanes,M.S.;Voorhies,M.;Pokala,N.;Handel,T.M.のJ.Comput.Chem.,2007年,28:2378頁。全体で、541個の変異についての実験データが考察された。00100高品質インシリコinsilicoタンパク質再パッキング技術を使用して、変異による構造上の変化が541個すべての変異について予測された。CCSDは構造ごとに計算され、CCSDが熱力学的な観察可能なΔΔGを予示するという仮説を考査するために、野生型の構造と比較したCCSDの変化が実験から得た親和力と関係付けられた。00101表5に、ΔΔGとCCSDZスコアの変化との間の順位相関が、相関係数に対して推定されたP値と共に示されている。温変異体は-0.6kcal/モル未満のΔΔGを有すると定義され、冷変異体は0.6kcal/モルより大きいΔΔGを有すると定義されている。00102表5で、順位相関は非ゼロであり、P値は表5で非常に小さい。その結果、CCSDZスコアの値は、実験で観察可能なΔΔGを予示する。00103CCSDZスコアが熱力学的な観察可能なものを予示することをさらに立証するために、混同行列又は分割表が表6に示されている。この混同行列は、CCSDZスコアがどれだけ適切に所与のインシリコ変異を結合親和力を増大及び結合親和力を低下の2つのカテゴリに分類できるかを示す。本発明者らは、CCSDZスコアの正の値を結合親和力の増大の予測、負の値を低下の予測と定義する。00104表6は、組内のすべての変異のうち、15.4が結合親和力を改善すると実験的に判定され、これらのうちの0.085/0.154=55.2が結合親和力を増大するとCCSDZスコアによって予測されていることを示す。言い換えると、本方法の統計的感度は、この特定のデータセットに対しては55.2である。この統計的特異度は0.549/0.846=64.9であることが見出され、これはCCSDZスコアが、結合親和力をそのように低下させる変異をどれだけ適切に正しく予測するかの指標になる。したがって、1から統計的特異度を引いたもので割った感度と定義される尤度比は1.57になる。00105これらの結果により、1.CCSDZスコアは実験で得た親和力と相互に関連し、したがって、1組の変異がこの計量により順位付けられる場合、負/正のΔΔG値を有する変異のより高い百分率が、ランダム推測と比較して、分布のより上方/下方の百分率に見出されることになり、2.CCSDZスコアは、所与の変異が結合親和力を増大させるか、それとも低下させるかをランダムな統計的精度よりもよい精度で予測する。00106これらの結果は、CCSDZスコアが、タンパク質工学に関連する熱力学的特性変異による結合のΔΔGと関連し、したがって、構造誘導の、合理的な、計算タンパク質工学の精度を改善し、コストを低減することができることの強力な証拠である。00107実施例5、6及び7は、減衰係数に特に注目してccsd_receptor値の変化についての解析を提示する。以下のモデルが解析に用いられ、全モデルに対して減衰パラメータのアルファ減衰が0から30まで変えられた。1.Repeat1~5:Fc:FCR複合体のCH3ドメインの側鎖及び主鎖の立体配座の広範な反復ランダムウォークサンプリングにより生成されたFc:FcRIIIaF複合体の4つの相同モデル;4つのモデルの唯一の違いは、ランダムウォークサンプリングで使用される擬似乱数発生器に用いられる乱数のシードである。4つのモデルはrepeat_1、repeat_2、repeat_3、及びrepeat_5と標示される。2.Repeat_c1~5:サンプリングが全Fc中の側鎖及び主鎖に対して行われたことが唯一の違いである、モデル1と同じ手順を用いて生成されたFc:FcRIIIaF複合体の5つの相同モデル。5つのモデルはrepeat_c1、repeat_c2、repeat_c3、repeat_c4及びrepeat_c5と標示される。3.バックラブ軌跡:以下から得られた構造の2つのアンサンブル。a上記のrepeat_1のモデルを生成するために使用されたランダムウォークからの約100個のスナップショット、及びbFc:FcRのCH3ドメイン内の位置A/366、A/392、A/394、B/351、B/368、B/397、B/405及びB/407の付近の残基位置に限られたランダムウォークを用いる短い主鎖立体配座サンプリングから得られた5つのスナップショット。00108タンパク質中の1つ又はいくつかの主鎖セグメントの主鎖立体配座を効率的にサンプリングするために用いられる方法の詳細は、Betancour,J.Chem.Phys.、2005年、123:174905頁に見出すことができる。実施例5個々のIRモデルで減衰を用いたCCSD_receptor変化の解析00109図8、9及び10は、それぞれ減衰パラメータ値が0、15、及び25である減衰係数を使用して計算されたCCSD_receptor値を示す。減衰係数は、減衰を用いないデータと比べて明確な改善を示す。予想されるように、低いburied_sasa364、357、368、399を有する埋込み界面残基は、低減された変化を示す。低いburied_sasaを有する残基に対するCCSD_receptor値は、減衰係数の増大に伴って全体的に低減される。提案される最良の減衰値は20~25である。この値において、データは、高いCCSD値に伴う明確な外れ値の低減を示し、より小さい残基のいくつかに対し低くなったCCSD値は、親和力に対する重要性が疑わしいので許容される。重要なことには、高いスコアリングホットスポット407は、減衰係数の影響を受けない。実施例6バックラブ軌跡上のCCSD_receptor変化の解析00110構造物の2つのアンサンブルのバックラブ軌跡が、2つの減衰パラメータ0及び25を使用して解析された。この構造物のアンサンブルは、a上記のRepeat_1のモデルを生成するために使用されたランダムウォークからの約100個のスナップショット、及びbFc:FcRのCH3ドメイン内の位置A/366、A/392、A/394、B/351、B/368、B/397、B/405及びB/407の付近の残基位置に限られたランダムウォークを用いる短い主鎖立体配座サンプリングから得られた5つのスナップショット、から得られた。00111この解析の結果は図11~14に示されている。アルファ減衰係数20及び25では明確な改善が示され、IR再パッキングバックラブ軌跡の解析は個々の再パッキングの解析と類似であった。一方、パッキングワークフローアイデンティティ再パッキングのバックラブ軌跡では、ごくわずかのCCSD値の変化が示されている。アルファ減衰係数は、CCSD値を概算できるが、パッキングワークフロー/バックラブ自体に起因してアーチファクトのいくつかがありそうである。実施例7個々のIRモデルでの近接カットオフ=3.6、4.0、4.5、及びアルファ減衰=0、15の変化に伴うCCSD_receptor変化の解析00112レセプターに対するCCSDが、変化させたカットオフ値及び減衰パラメータを用いて得られた。0及び15の減衰パラメータで、3.6Åのカットオフ値を使用した結果が図8及び図9に示され、4.0Å及び4.5Åのカットオフ値に対する結果が図15~18に示されている。カットオフ距離にかかわらず、全体のCCSDプロファイルは非常に類似している。アルファ減衰と一緒に>4.0Åに増大されたカットオフでは、3.6Åカットオフデータの情報を失うことなく予測可能性が改善する。指数関数的減衰により、人為的に大きい変化の問題が低減し、20~25の範囲内の値が最適のようである。CCSDは、3.6Åと4.0Åの距離カットオフの間でいかなる顕著な違いも示さない。このことだけに基づくと、異なるカットオフを用いて多数のCCSD計算をすることに何らかの付加的な利益があるかどうかは不明である。00113CCSDで観察される変化の一部は、その点において構造が非常に可撓性であるならば、真の変化である。CCSDは、これらの顕著な構造上の変化に対して変化しないほど粗雑には設計されていなく、それゆえに同様に変化を示すことになる。問題は、タンパク質の構造的に可撓性のある領域が、パッキングワークフローでの短いバックラブ軌跡において、そのままでは適正にモデル化されないことである。それゆえに、これはCCSD計量自体の問題ではない。00114本明細書で用いた冠詞a、an及びtheは、文脈により特に明示しない限り複数の指示対象を排除しない。接続詞又はorは、文脈により特に明示しない限り相互排他的ではない。用語含むincludeは非網羅的な例を指すために用いられる。00115あらゆる添付書類中のものを含め、本明細書で引用されたすべての参照文献、出版物、特許出願書、発行特許、受入記録及びデータベースは、参照によりその全体がすべての目的のために組み込まれる。"