Dizajn proteina

**Dizajn proteina** je racionalni dizajn novih molekula proteina s ciljem dizajniranja nove aktivnosti, ponašanja ili svrhe, te unapređenja osnovnog razumijevanja funkcije proteina. Proteini se mogu dizajnirati od nule (*de novo* dizajn) ili pravljenjem izračunatih varijanti poznate strukture proteina i njegovog niza (nazvano *redizajn proteina*). Pristupi **racionalnog dizajna proteina** daju predviđanja o nizu proteina koji će se preklopiti u specifične strukture. Ovi predviđeni nizovi se zatim mogu eksperimentalno validirati metodama kao što su sinteza peptida, mutageneza usmjerena na mjesto ili sinteza vještačkog gena.
Racionalni dizajn proteina datira iz sredine 1970-ih. Međutim, nedavno je bilo brojnih primjera uspješnog racionalnog dizajna vodotopivih, pa čak i transmembranskih peptida i proteina, dijelom zbog boljeg razumijevanja različitih faktora koji doprinose stabilnosti proteinske strukture i razvoju boljih računarskih metoda.

## Pregled i historija
Cilj racionalnog dizajna proteina je predvidjeti aminokiseline sekvence primarne strukture proteina koje će se savijati u specifičnu proteinsku strukturu. Iako je broj mogućih proteinskih sekvenci ogroman i raste eksponencijalno s veličinom proteinskog lanca, samo će se podskup njih pouzdano i brzo saviti u jedno nativno stanje. Dizajn proteina uključuje identifikaciju novih sekvenci unutar ovog podskupa. Nativno stanje proteina je konformacijski slobodna energija minimum za lanac. Dakle, dizajn proteina je potraga za sekvencama koje imaju odabranu strukturu kao minimum slobodne energije. U određenom smislu, to je suprotno od predviđanja strukture proteina. U dizajnu se specificira tercijarna struktura i identificira se sekvenca koja će se saviti u nju. Stoga se to naziva i "inverzno savijanje". Dizajn proteina je tada problem optimizacije: korištenjem nekih kriterija bodovanja odabire se optimizirana sekvenca koja će se saviti u željenu strukturu.

Kada su prvi proteini racionalno dizajnirani tokom 1970-ih i 1980-ih, sekvenca za njih je optimizirana ručno na osnovu analiza drugih poznatih proteina, sastava sekvence, naboja aminokiselina i geometrije željene strukture. U 2003., laboratrija Davida Bakera  dizajniraja je potpuni protein do nabora kakav nikada prije nije viđen u prirodi. In 2010, one of the most powerful broadly neutralizing antibodies was isolated from patient serum using a computationally designed protein probe. U 2024., Baker je dobio polovinu Nobelove nagrade za hemiju za svoj napredak u računarskom dizajnu proteina, dok su drugu polovinu podijelili Demis Hassabis i John Jumper iz Deepmind za predviđanje strukture proteina. Zbog ovih i drugih uspjeha (npr. pogledajte primjeri ispod), dizajn proteina postao je jedan od najvažnijih alata dostupnih za proteinsko inženjerstvo. Postoji velika nada da će dizajn novih proteina, malih i velikih, imati primjenu u biomedicini i bioinženjerstvu.

## Osnovni modeli strukture i funkcije proteina 
Programi za dizajn proteina koriste računarske modele molekularnih sila koje pokreću proteine u *in vivo* okruženjima. Da bi se problem učinio rješivim, ove sile su pojednostavljene modelima dizajna proteina. Iako se programi za dizajn proteina uveliko razlikuju, oni moraju odgovoriti na četiri glavna pitanja modeliranja: Koja je ciljna struktura dizajna, koja je fleksibilnost dozvoljena na ciljnoj strukturi, koje sekvence su uključene u pretragu i koje polje sile će se koristiti za bodovanje sekvenci i struktura.

### Ciljna struktura
[thumb|left| 280px|Protein [Top7 bio je jedan od prvih proteina dizajniranih za nabor kakav nikada prije nije viđen u prirodi. ]]

Funkcija proteina uveliko zavisi od strukture proteina, a racionalni dizajn proteina koristi ovaj odnos za dizajniranje funkcije dizajniranjem proteina koji imaju ciljnu strukturu ili nabor. Dakle, po definiciji, u racionalnom dizajnu proteina ciljna struktura ili skup struktura moraju biti unaprijed poznati. Ovo je u suprotnosti s drugim oblicima proteinskog inženjerstva, kao što je usmjerena evolucija, gdje se koristi niz metoda za pronalaženje proteina koji postižu specifičnu funkciju, i s predviđanjem strukture proteina gdje je sekvenca poznata, ali struktura nije.

Najčešće se ciljna struktura zasniva na poznatoj strukturi drugog proteina. Međutim, novi nabori koji se ne vide u prirodi postali su sve mogućiji. Peter S. Kim i saradnici dizajnirali su trimere i tetramere neprirodnih spiralnih zavojnica, koje ranije nisu viđene u prirodi.

### Razmak sekvence
[thumb| FSD-1 (prikazan plavom bojom, [PDBid: 1FSV) bio je prvi *de novo* računarski dizajn potpunog proteina. Ciljni nabor bio je onaj cinkovog prsta u ostacima 33–60 strukture proteina Zif268 (prikazano crvenom bojom, PDB id: 1ZAA). Dizajnirana sekvenca imala je vrlo malo identičnosti sekvence sa bilo kojom poznatom proteinskom sekvencom.]]
U racionalnom dizajnu proteina, proteini se mogu redizajnirati iz sekvence i strukture poznatog proteina ili potpuno od nule u *de novo* dizajnu proteina. U redizajnu proteina, većina ostataka u sekvenci se održava kao njihova aminokiselina divljeg tipa, dok se nekolicini dozvoljava mutacija. U *de novo* dizajnu, cijela sekvenca se dizajnira iznova, na osnovu nepostojanja prethodne sekvence.

I *de novo* dizajni i redizajni proteina mogu uspostaviti pravila o prostor sekvence: specifične aminokiseline koje su dozvoljene na svakoj poziciji promjenjivog ostatka. Naprimjer, sastav površine RSC3 sonde za odabir HIV-široko neutralizirajućih antitijela bio je ograničen na osnovu evolucijskih podataka i balansiranja naboja. Mnogi od najranijih pokušaja dizajna proteina bili su u velikoj mjeri zasnovani na empirijskim *pravilima* o prostoru sekvenci. Biblioteke rotamera zavisnih od glavnog lanca, nasuprot tome, opisuju rotamere kao vjerovatnoću njihovog pojavljivanja, u zavisnosti od rasporeda proteinskog glavnog oko bočnog lanca. Većina programa za dizajn proteina koristi jednu konformaciju (npr. modalnu vrijednost za rotamerne diedare u prostoru) ili nekoliko tačaka u regiji koju opisuje rotamer; program za dizajn proteina OSPREY, nasuprot tome, modelira cijelu kontinuiranu regiju. Fleksibilnost okosnice je posebno važna kod redizajna proteina jer mutacije sekvenci često rezultiraju malim promjenama u strukturi okosnice. Štaviše, fleksibilnost okosnice može biti ključna za naprednije primjene dizajna proteina, kao što su predviđanje vezivanja i dizajn enzima. Neki modeli fleksibilnosti okosnice dizajna proteina uključuju male i kontinuirane globalne pokrete okosnice, diskretne uzorke okosnice oko ciljnog nabora, pokrete trljanja unazad i fleksibilnost proteinske petlje.

Energetske funkcije zasnovane na fizici, kao što su AMBER i CHARMM, obično se izvode iz kvantno-mehaničkih simulacija i eksperimentalnih podataka iz termodinamike, kristalografije i spektroskopije.  Ove energetske funkcije obično pojednostavljuju fizičku energetsku funkciju i čine ih parno dekompozicionim, što znači da se ukupna energija proteinske konformacije može izračunati dodavanjem parne energije između svakog para atoma, što ih čini atraktivnim za optimizacijske algoritme. Energetske funkcije zasnovane na fizici obično modeliraju privlačno-odbojni Lennard-Jonesov član između atoma i parni elektrostatski kulonovski član  posredovane vodom imaju ključnu ulogu u vezivanju proteina. Jedna takva interakcija je prikazana između ostataka D457, S365 u teškom lancu HIV-široko neutralizirajućeg antitijela VRC01 (zeleno) i ostataka N58 i Y59 u proteinu omotača HIV-a GP120 (ljubičasto)]]
Statistički potencijali, za razliku od potencijala zasnovanih na fizici, imaju prednost brzine izračunavanja, implicitnog uzimanja u obzir složenih efekata i manje osjetljivosti na male promjene u strukturi proteina. Ove energetske funkcije su zasnovane na izvođenju energetskih vrijednosti iz učestalosti pojavljivanja u strukturnoj bazi podataka.

Međutim, dizajn proteina ima zahtjeve koji ponekad mogu biti ograničeni u poljima sila molekularne mehanike. Polja sila molekularne mehanike, koja su se uglavnom koristila u simulacijama molekularne dinamike, optimizirana su za simulaciju pojedinačnih sekvenci, ali dizajn proteina pretražuje mnoge konformacije mnogih sekvenci. Stoga, polja sila molekularne mehanike moraju biti prilagođena dizajnu proteina. U praksi, energetske funkcije dizajna proteina često uključuju i statističke i fizičke termine. Na primjer, Rosetta energetska funkcija, jedna od najčešće korištenih energetskih funkcija, uključuje fizičke energetske termine koji potiču iz CHARMM energetske funkcije i statističke energetske termine, kao što su vjerovatnoća rotamera i elektrostatika zasnovana na znanju. Tipično, energetske funkcije su visoko prilagođene između laboratorija i posebno prilagođene za svaki dizajn. Iako je klasa problema NP-teška, u praksi se mnogi slučajevi dizajna proteina mogu riješiti tačno ili zadovoljavajuće optimizirati heurističkim metodama.

## Algoritmi
Nekoliko algoritama je razvijeno posebno za problem dizajna proteina. Ovi algoritmi se mogu podijeliti u dvije široke klase: tačni algoritmi, kao što su eliminacija slijepih ulica, kojima nedostaju vrijeme izvođenja garancije, ali garantuju kvalitet rješenja;  heuristički algoritmi, kao što je Monte Carlo, koji su brži od tačnih algoritama, ali nemaju garancije o optimalnosti rezultata. Tačni algoritmi garantuju da je proces optimizacije proizveo optimalno prema modelu dizajna proteina. Dakle, ako predviđanja tačnih algoritama ne uspiju kada se eksperimentalno potvrde, tada se izvor greške može pripisati energetskoj funkciji, dozvoljenoj fleksibilnosti, prostoru sekvenci ili ciljnoj strukturi (npr. ako se ne može dizajnirati za).

Neki algoritmi za dizajn proteina navedeni su u nastavku. Iako se ovi algoritmi bave samo najosnovnijom formulacijom problema dizajna proteina, Jednačinom (), kada se cilj optimizacije promijeni jer dizajneri uvode poboljšanja i proširenja modela dizajna proteina, kao što su poboljšanja dozvoljene strukturne fleksibilnosti (npr. fleksibilnost proteinskog skeleta) ili uključivanje sofisticiranih energetskih termina, mnoga proširenja dizajna proteina koja poboljšavaju modeliranje izgrađena su na ovim algoritmima. Na primjer, Rosetta Design uključuje sofisticirane energetske termine i fleksibilnost skeleta koristeći Monte Carlo kao osnovni optimizacijski algoritam. OSPREY-jevi algoritmi grade se na algoritmu eliminacije slijepih ulica i A* kako bi uključili kontinuirane pokrete skeleta i bočnih lanaca. Dakle, ovi algoritmi pružaju dobru perspektivu o različitim vrstama algoritama dostupnih za dizajn proteina.
U 2020., naučnici su izvijestili o razvoju procesa zasnovsnog na vještačkoj inteligenciji, koristeći genomske baze podataka za bazirano na evoluciji dizajniranje novih proteina. Koristili su duboko učenje za identifikaciju pravila dizajna. U 2022., studija je izvijestila o softveru za duboko učenje koji može dizajnirati proteine koji sadrže unaprijed specificirana funkcionalna mjesta.

### Sa matematičkim garancijama
#### Eliminacija slijepog ulice
Algoritam eliminacije slijepe ulice (DEE) iterativno smanjuje prostor pretraživanja problema uklanjanjem rotamera za koje se može dokazati da nisu dio globalne konformacije najniže energije (GMEC). U svakoj iteraciji, algoritam eliminacije slijepe ulice uspoređuje sve moguće parove rotamera na svakoj poziciji ostatka i uklanja svaki rotamer *rεi* za koji se može pokazati da uvijek ima veću energiju od drugog rotamera *ri* i stoga nije dio GMEC-a:
:  E(r^\prime_i) + \sum_{j\ne i} \min_{r_j} E(r^\prime_i,r_j) > E(r_i) + \sum_{j\ne i} \max_{r_j} E(r_i,r_j) 

Pszala moćna proširenja algoritma za eliminaciju slijepe ulice uključuju kriterij eliminacije parova i generalizirani kriterij eliminacije slijepe ulice. Ovaj algoritam je također proširen za rukovanje kontinuiranim rotamerima s dokazivim garancijama.

Iako se algoritam za eliminaciju slijepe ulice izvršava u polinomijalnom vremenu na svakoj iteraciji, ne može garantirati konvergenciju. Ako, nakon određenog broja iteracija, algoritam za eliminaciju slijepe ulice ne ukloni više rotamera, tada se rotameri moraju spojiti ili se mora koristiti drugi algoritam pretraživanja za pretraživanje preostalog prostora pretraživanja. U takvim slučajevima, eliminacija slijepe ulice djeluje kao algoritam za prethodno filtriranje kako bi se smanjio prostor pretrage, dok se drugi algoritmi, poput A*, Monte Carlo, linearnog programiranja ili FASTER, koriste za pretraživanje preostalog prostora pretrage.

Popularan algoritam pretraživanja za dizajn proteina je A* algoritam pretraživanja.

#### Aproksimacije zasnovane na prenosu poruka za linearno programiranje dualno
ILP rješavači zavise od algoritama linearnog programiranja (LP), kao što su metode zasnovane na Simplex ili barijeri za izvođenje LP relaksacije na svakoj grani. Ovi LP algoritmi su razvijeni kao metode optimizacije opšte namjene i nisu optimizovani za problem dizajna proteina (Jednačina ()). Posljedično, LP relaksacija postaje usko grlo ILP rješavača kada je veličina problema velika. Nedavno je dizajnirano nekoliko alternativa zasnovanih na algoritmima za prenošenje poruka posebno za optimizaciju LP relaksacije problema dizajna proteina. Ovi algoritmi mogu aproksimirati i instance cjelobrojnog programiranja dualnih ili primal cjelobrojnog programiranja, ali kako bi se održale garancije optimalnosti, najkorisniji su kada se koriste za aproksimaciju dualnia problema dizajna proteina, jer aproksimacija duala garantuje da se ne propuštaju rješenja. Aproksimacije zasnovane na prenošenju poruka uključuju algoritam *prenošenja poruka s maksimalnim proizvodom s ponderima stabla* i algoritam *linearnog programiranja prenošenja poruka*.

### Algoritmi optimizacije bez garancija
#### Monte Carlo i simulirano kaljenje
Monte Carlo je jedan od najčešće korištenih algoritama za dizajn proteina. U svom najjednostavnijem obliku, Monte Carlo algoritam nasumično bira ostatak, a u tom ostatku se procjenjuje nasumično odabrani rotamer (bilo koje aminokiseline).

#### FASTER
Algoritam FASTER koristi kombinaciju determinističkih i stohastičkih kriterija za optimizaciju sekvenci aminokiselina. FASTER prvo koristi DEE kako bi eliminirao rotamere koji nisu dio optimalnog rješenja. Zatim, niz iterativnih koraka optimizira dodjeljivanje rotamera..

#### Propagacija vjerovanja
U propagaciji vjerovanja za dizajn proteina, algoritam razmjenjuje poruke koje opisuju *uvjerenje* koje svaki ostatak ima o vjerovatnoći svakog rotamera u susjednim ostacima. Algoritam ažurira poruke na svakoj iteraciji i iterira do konvergencije ili do fiksnog broja iteracija. Konvergencija nije zagarantovana u dizajnu proteina. Poruka *m**i&rarr; j**(rj* koju ostatak *i* šalje svakom rotameru *(rj* na susjednom ostatku *j* definirana je kao:
: m_{i\to j}(r_j) = \max_{r_i} \Big(e^{\frac{-E_i(r_i)-E_{ij}(r_i,r_j)}{T}}\Big) \prod_{k \in N(i)\backslash j} m_{k\to i (r_i)}

I propagacija vjerovanja na osnovu maksimalnog proizvoda i na osnovu sume proizvoda korištena je za optimizaciju dizajna proteina.

## Primjene i primjeri dizajniranih proteina
### Dizajn enzima
Dizajn novih enzima je upotreba dizajna proteina sa ogromnim bioinženjerskim i biomedicinskim primjenama. Općenito, dizajniranje proteinske strukture može se razlikovati od dizajniranja enzima, jer dizajn enzima mora uzeti u obzir mnoga stanja uključena u katalitski mehanizam enzima. Međutim, dizajn proteina je preduvjet dizajna enzima *de novo* jer, u najmanju ruku, dizajn katalizatora zahtijeva skelu u koju se može umetnuti katalitski mehanizam.

Veliki napredak u dizajnu i redizajnu enzima „de novo“ postignut je u prvoj deceniji 21. vijeka. U tri velike studije, David Baker i saradnici „de novo“ su dizajnirali enzime za retro-aldolnu reakciju, Kemp-eliminacijsku reakciju, i za Diels-Alderovu reakcijua. Također, u laboratoriji Brucea Donalda, korišten je računarski dizajn proteina za promjenu specifičnosti jednog od proteinskih domena neribosomalne peptidne sintetaze koji proizvodi Gramicidin S, sa njegovog prirodnog supstrata fenilalanina na druge nesrodne supstrate, uključujući nabijene aminokiseline; redizajnirani enzimi imali su aktivnosti bliske onima divljeg tipa.

### Poluracionalni dizajn 
Poluracionalni dizajn je svrsishodna metoda modifikacije zasnovana na određenom razumijevanju sekvence, strukture i katalitičkog mehanizma enzima. Ova metoda se nalazi između iracionalnog i racionalnog dizajna. Koristi poznate informacije i sredstva za izvođenje evolucijske modifikacije specifične funkcije ciljnog enzima. Karakteristika poluracionalnog dizajna je da se ne oslanja isključivo na slučajne mutacije i skrining, već kombinuje koncept usmjerene evolucije. Stvara biblioteku slučajnih mutanata sa različitim sekvencama putem mutageneze, RCR-a sklonpg greškama, rekombinacije DNK i mutageneze zasićenja mjesta. Istovremeno, koristi razumijevanje enzima i principa dizajna kako bi svrsishodno isključio mutante sa željenim karakteristikama.

Metodologija poluracionalnog dizajna naglašava dubinsko razumijevanje enzima i kontrolu evolucijskog procesa. Omogućava istraživačima da koriste poznate informacije za vođenje evolucijskog procesa, čime se poboljšava efikasnost i stopa uspjeha. Ova metoda igra važnu ulogu u modifikaciji funkcije proteina jer može kombinovati prednosti iracionalnog i racionalnog dizajna, te može istraživati nepoznati prostor i koristiti poznato znanje za ciljanu modifikaciju.

Poluracionalni dizajn ima širok spektar primjena, uključujući, ali ne ograničavajući se na optimizaciju enzima, modifikaciju ciljeva lijekova, evoluciju biokatalizatora itd. Pomoću ove metode, istraživači mogu efikasnije poboljšati funkcionalna svojstva proteina kako bi zadovoljili specifične biotehnološke ili medicinske potrebe. Iako ova metoda ima visoke zahtjeve za informacijama i tehnologijom i relativno ju je teško implementirati, s razvojem računarske tehnologije i bioinformatike, izgledi primjene poluracionalnog dizajna u proteinskom inženjerstvu postaju sve širi.

### Dizajn za afinitet
Interakcije proteina-protein uključene su u većinu biotičkih procesa. Mnoge od najteže liječivih bolesti, poput Alzheimerove bolesti, mnogih oblika raka (npr. TP53) i infekcije virusa ljudske imunodeficijencije , uključuju interakcije protein-protein. Stoga je za liječenje takvih bolesti poželjno dizajnirati proteine ili terapiju sličnu proteinima koja se veže za jednog od partnera u interakciji i na taj način prekida interakciju koja uzrokuje bolest. To zahtijeva dizajniranje proteinske terapije za *afinitet* prema svom partneru.

Interakcije proteina-protein mogu se dizajnirati korištenjem algoritama za dizajn proteina jer principi koji upravljaju stabilnošću proteina također upravljaju vezivanjem proteina i proteina. Međutim, dizajn interakcije protein-protein predstavlja izazove koji nisu obično prisutni u dizajnu proteina. Jedan od najvažnijih izazova je taj što su, općenito, interfejsi između proteina polarniji od proteinskih jezgara, a vezivanje uključuje kompromis između desolvatacije i formiranja vodikove veze. Da bi prevazišli ovaj izazov, Bruce Tidor i saradnici razvili su metodu za poboljšanje afiniteta antitijela fokusirajući se na elektrostatičke doprinose. Otkrili su da je, za antitijela dizajnirana u studiji, smanjenje troškova desolvatacije ostataka u međupovršini povećalo afinitet vezivnog para.

#### Ocjenjivanje predviđanja vezivanja
Energetske funkcije dizajna proteina moraju se prilagoditi za bodovanje predviđanja vezivanja jer vezivanje uključuje kompromis između najnižih -energija konformacija slobodnih proteina (*EP* i *EL*) i najniže energetske konformacije vezanog kompleksa (*EPL*):
: \Delta_G = E_{PL} - E_P - E_L .+
K* algoritam aproksimira konstantu vezivanja algoritma uključivanjem konformacijske entropije u izračun slobodne energije. K* algoritam uzima u obzir samo konformacije najniže energije slobodnih i vezanih kompleksa (označenih skupovima *P*, *L* i *PL*) kako bi aproksimirao particijske funkcije svakog kompleksa: Nadalje, Anderson i saradnici su također koristili pozitivan i negativan dizajn za predviđanje mutacija u aktivnom mjestu cilja lijeka koje su uzrokovale otpornost na novi lijek; pozitivni dizajn je korišten za održavanje aktivnosti divljeg tipa, dok je negativni dizajn korišten za prekid vezivanja lijeka. Nedavni računarski redizajn koji su odradili Costas Maranas i saradnici također je omogućio eksperimentalno prebacivanje specifičnosti ksiloza reduktaze (kofaktor *Candida boidinii* sa NADPH na NADH.

### Obnavljanje površine proteina
Obnavljanje površine proteina sastoji se od dizajniranja površine proteina uz očuvanje cjelokupnog nabora, jezgra i graničnih područja proteina netaknutim. Obnavljanje površine proteina je posebno korisno za promjenu vezivanja proteina za druge proteine. Jedna od najvažnijih primjena obnavljanja površine proteina bio je dizajn RSC3 sonde za odabir široko neutralizirajućih antitijela protiv HIV-a u Istraživačkom centru za vakcine NIH. Prvo su odabrani ostaci izvan vezivnog interfejsa između proteina omotača HIV-a gp120 i ranije otkrivenog b12-antitijela za dizajniranje. Zatim je razmak sekvenci odabran na osnovu evolucijskih informacija, topljivosti, sličnosti s divljim tipom i drugih razmatranja. Zatim je korišten softver RosettaDesign za pronalaženje optimalnih sekvenci u odabranom prostoru sekvenci. RSC3 je kasnije korišten za otkrivanje široko neutralizirajućeg antitijela VRC01 u serumu dugotrajno HIV-inficirane osobe bez progresije.

### Dizajn globulastih proteina
Globulaati proteini su proteini koji sadrže hidrofobno jezgro i hidrofilnu površinu. Globulasti proteini često imaju stabilnu strukturu, za razliku od vlaknastih proteina, koji imaju višestruke konformacije. Trodimenzijsku strukturu globulastih proteina obično je lakše odrediti putem rendgenske kristalografije i nuklearne magnetne rezonance nego vlaknastih i membranskih proteina, što globulaste proteine čini atraktivnijim za dizajn proteina od drugih vrsta proteina. Većina uspješnih dizajna proteina uključivala je globularne proteine. I RSD-1 i Top7 bili su *de novo* dizajni globulaatstih proteina. Još pet proteinskih struktura dizajnirano je, sintetizirano i verificirano 2012. godine od strane Bakerpve grupe. Ovi novi proteini nemaju biotičku funkciju, ali su strukture namijenjene da djeluju kao gradivni blokovi koji se mogu proširiti kako bi uključili funkcionalna aktivna mjesta. Strukture su pronađene računarski korištenjem novih heuristika zasnovanih na analizi povezujućih petlji između dijelova sekvence koje specificiraju sekundarne strukture..

### Dizajn membranskih proteina
Nekoliko transmembranskih proteina je uspješno dizajnirano, along with many other membrane-associated peptides and proteins. Recently, Costas Maranas and his coworkers developed an automated tool to redesign the pore size of Outer Membrane Porin Type-F (OmpF) from *E.coli* to any desired sub-nm size and assembled them in membranes to perform precise angstrom scale separation.

### Ostale primjene 
Jedna od najpoželjnijih upotreba za dizajn proteina su biosenzori, proteini koji će osjetiti prisustvo specifičnih spojeva. Neki pokušaji u dizajnu biosenzora uključuju senzore za neprirodne molekule, uključujući TNT. Nedavno su Kuhlman i saradnici dizajnirali biosenzor PAK1.

U određenom smislu, dizajn proteina je podskup dizajna baterije.

## Također pogledajte
*Proteinsko omženjerstvo
*Softver za molekularni dizajn
**Poređenje softvera za modeliranje molekularne mehanike
**Softver za predviđanje strukture proteina
* []Sintetska biologija]]
## Reference
## Dodatni izvori
* 
* 
* 
* 

Kategorija:Proteomika
Kategorija:Struktura proteina
Kategorija:Proteomika
Kategorija:Proteini
Kategorija:Organska hemija