タンパク質構造予測
二次構造予測とは、タンパク質のアミノ酸配列の知識のみに基づいて、タンパク質の局所的な二次構造を予測することを目的としたバイオインフォマティクスの一連の技術である。タンパク質の場合、予測は、アミノ酸配列の領域を、適当なαヘリックス、βストランド(しばしば「拡張」コンフォメーションと呼ばれる)、ターンのいずれかに割り当てることで構成される。予測の成功は、タンパク質の結晶構造に適用されたDSSPアルゴリズム(または同様。例:STRIDE)の結果と比較して判断される。タンパク質の膜貫通ヘリックス(英語版)やコイルドコイルなど、明確に定義された特定のパターンを検出するために、特殊なアルゴリズムが開発されている。
タンパク質の二次構造を予測する現代の最良の方法では、機械学習と配列アライメントを使用した後、80%の精度に達すると主張されている。この高い精度により、予測手法は、折りたたみ認識法やde novo(ab initio)タンパク質構造予測、構造モチーフの分類、および配列アライメントの精密化のための改善機能として使用することができる。現在のタンパク質二次構造予測手法の精度は、LiveBench(英語版)やEVA(英語版)などのベンチマークで毎週評価されている。
βシートは、鎖の一部分にある平均5~10個の連続したアミノ酸と、その先にある別の5~10個のアミノ酸との間の水素結合によって形成される。相互作用する領域は、隣接していて間に短いループがある場合もあれば、離れていてその間に他の構造が存在する場合もある。すべての鎖が同じ方向に走って平行シートを形成したり、他のすべての鎖が化学的に逆方向に走って反平行シートを形成したり、または鎖が平行および反平行に走って混合シートを形成してもよい。平行型と反平行型では、水素結合のパターンは異なっている。シートの内部ストランドの各アミノ酸は隣接するアミノ酸と2つの水素結合を形成するのに対し、外部ストランドの各アミノ酸は内部ストランドと1つの結合しか形成しない。ストランドに対して直角にシートを横切って見たとき、より離れたストランドがわずかに反時計回りに回転して、左巻きのねじれを形成している。Cα原子はプリーツ構造のシートの上下に交互に配置され、アミノ酸のR側基はプリーツの上下に交互に配置される。シート中のアミノ酸のΦ角とΨ角は、ラマチャンドランプロットの1つの領域で大きく変化する。βシートの位置を予測することは、αへリックスよりも困難である。多重整列におけるアミノ酸のバリエーションを考慮すると、状況は多少改善される。