Homologinis modeliavimas

Palyginio koregavimas

Paieškos metodai skirti tolimiems ryšiams rasti, o ne generuoti optimalius palyginius, todėl, parinkus šablonus, reikalingi specialūs metodai jiems palyginti su „taikinio“ seka. Konstruojant modelį, visos homologinio modeliavimo programos nustato struktūrinius atitikimus tarp „taikinio“ ir šablono aminorūgščių liekanų. Tai atliekama palyginant „taikinio“ ir šablono sekas. Kai sekų identiškumas >40 %, standartiniai automatiniai sekos-sekos palyginimo metodai generuoja tikslius palyginius.  Kai sekų identiškumas <40 %, palyginyje atsiranda tarpelių ir klaidingų sulyginimų, kuriuos reikia minimizuoti rankiniu būdu. Taip pat galima panaudoti homologiškų baltymų sekas, kurios vienodai gerai sulyginamos su abiem pradinėmis sekomis – „taikinio“ ir šablono. Tai daugybinis sekų palyginimas (angl. multiple sequence alignment). Yra nemažai tam skirtų programų (pvz., Mummals, MAFFT, Muscle, T-Coffee, Kalign, CLUSTALW2.
Kai sekų identiškumas nedidelis, tikslus palyginys yra svarbiausias faktorius, nulemiantis modelio kokybę. Palyginį galima patobulinti panaudojant struktūrinę šablono informaciją. Reikia vengti tarpelių antrinės struktūros elementuose (-spiralėse ir -juostose), paslėptuose regionuose. Kai kurie palyginių sudarymo metodai atsižvelgia į šiuos kriterijus, tačiau svarbu modeliuotojui pačiam patikrinti palyginį.  Blogas vienos liekanos pozicijos sulyginimas gali lemti 4 Å dydžio paklaidą modelyje, nes esami modeliavimo metodai negali ištaisyti palyginyje padarytų klaidų.
Detali „taikinio“ ir šablono šeimų sekų analizė, charakteringų sanklodos savybių ištyrimas bei literatūros ir bet kokių prieinamų biocheminių žinių (mutacijų, katalitinių liekanų ir t. t.) panaudojimas yra būtinas, nes net mažiausios detalės gali padėti sudaryti teisingą seka-struktūra palyginį neaiškiose dalyse. Taip pat labai patartina padalinti „taikinio“ seką į atskirus domenus, pašalinti ilgus intarpus iš sanklodos šerdies ir pakartotinai pateikti užklausas nuspėjimo serveriams.

Karkaso generavimas

Turint palyginį, pradedamas modeliavimas nukopijuojant tų šablono aminorūgščių koordinates, kurios sutampa su „taikinio“ seka palyginyje. Jei sulygintos aminorūgštys skiriasi, kopijuojamos tik karkaso koordinatės (N, C, C ir O). Jei sutampa, gali būti įjungiamos ir šoninės grandinės.
Eksperimentiškai nustatytos baltymų struktūros turi paklaidas, todėl sėkmingo modelio sudarymas priklauso nuo tiksliausio šablono  pasirinkimo. Padėti gali PDBREPORT duomenų bazė. Turint du šablonus su blogiau apibrėžtais, bet nesutampančiais regionais, galima panaudoti abejų šablonų gerąsias dalis. Toks modeliavimas vadinamas daugybinių šablonų modeliavimu (angl. multiple template modeling). Jis taip pat taikomas, kai palyginys tarp „taikinio“ ir šablonų gerai sutampa skirtinguose regionuose.

Modelio optimizavimas

Natyvioje būsenoje baltymo laisvoji energija yra minimume. Energijos minimizavimą ir molekulinės dinamikos modeliavimą galima atlikti po lengvai aptinkamų klaidų ištaisymo. Optimizuojant visą baltymo struktūrą, būtina atsargiai naudoti energijos minimizavimą. Kiekvienos minimizavimo stadijos metu pašalinama keletas didelių klaidų (tokių, kaip „susidūrimai“ – per trumpi atstumai tarp atomų), bet įvedama daug smulkių. Kai didelių klaidų nebėra, pradeda kauptis smulkiosios ir modelis tolsta nuo „taikinio“. Šiuolaikinės modeliavimo programos arba apriboja atomų pozicijas ir/arba pritaiko tik keletą energijos minimizavimo stadijų. Modelio optimizavimui reikia tikslių energijos funkcijų (jėgų laukų).
Modelį optimizuoti galima paleidžiant modelio molekulinės dinamikos modeliavimą. Toks modeliavimas seka baltymo judesius femtosekundėmis (10⁻¹⁵ s) ir pamėgžioja tikrą susivyniojimo procesą. Tikimasi, kad modeliavimo metu modelis susivynios į galutinę tikrą struktūrą. Privalumas tas, kad molekulinės dinamikos modeliavimas įtraukia entropinius efektus, kuriuos kitu būdu sunku suvaldyti. Trūkumas tas, kad jėgos laukai nepakankamai tikslūs. Išlieka didelė tikimybė, kad modeliavimo metu modelis bus sujauktas, jo kokybė žymiai pablogės. Šiuos modeliavimus atlikti galima tik turint solvatuotas molekules. Tam dažnai panaudojamas kristalizacinis vanduo.

Metodų kokybės įvertinimas

Kas dvejus metus vyksta tarptautinis homologinio modeliavimo eksperimentas CASP – Critical Assessment of Technicues for Protein Structure Prediction. Jo metu išsiaiškinami naujausi pasiekimai baltymų struktūrų nuspėjimo srityje. Yra sukurta duomenų bazė ModBase, talpinanti homologinio modeliavimo pagalba gautas struktūras. Taip pat kuriama duomenų bazė 3Dcrunch, skirta talpinti struktūras, generuotas naudojant Swiss-Model programinę įrangą.