スレッディング (タンパク質)
ホモロジーモデリング(英語版)とタンパク質スレッディングはどちらもテンプレートベースの方法であり、予測技術の観点からは厳密な境界はない。しかし、それらのターゲットのタンパク質構造は異なる。ホモロジーモデリングは、構造がわかっている相同タンパク質(通常/おそらく同じファミリー)があるターゲット用であるのに対し、タンパク質スレッディングは、フォールドレベルの相同性のみが分かっているターゲット用である。言い換えれば、ホモロジーモデリングは「より簡単な」ターゲット用で、タンパク質スレッディングは「より難しい」ターゲット用である。
ホモロジーモデリングでは、アライメント内のテンプレートを配列として扱い、配列相同性のみを予測に使用する。タンパク質スレッディングは、アライメント内のテンプレートを構造として扱い、アライメントから抽出した配列と構造の両方の情報を予測に使用する。有意な相同性が見つからない場合、タンパク質スレッディングは構造情報に基づいて予測を行うことができる。それはまた、多くの場合で、ホモロジーモデリングよりもタンパク質スレッディングの方が効果的であることの説明にもなる。
実際には、配列アライメントにおける配列同一性が低い場合(つまり25%未満)、ホモロジーモデリングでは有意な予測が得られない場合がある。この場合、ターゲットに対して遠方の相同性が見つかれば、タンパク質スレッディングによって適切な予測を生成できる。
フォールド認識方法は、大きく2つのタイプに分けられる。1つは、フォールドライブラリの各構造について1次元プロファイル(特性)を導出し、これらのプロファイルにターゲット配列を整列する方法で、もう1つは、タンパク質テンプレートの完全な3次元構造を考慮するものである。プロファイル表現の簡単な例として、構造内の各アミノ酸を取りあげ、それがタンパク質のコア内に埋まっているか、表面に露出しているかによって単純にラベル付けすることがあげられる。より精巧なプロファイルでは、局所的な二次構造(たとえば、アミノ酸がαヘリックスの一部であるか否か)や、進化的情報(アミノ酸がどのように保存されているか)を考慮に入れることも考えられる。3次元表現では、構造は原子間距離の集合としてモデル化される。つまり、構造内の一部またはすべての原子ペアの間の距離が計算される。これは、構造のはるかに豊富で柔軟な記述であるが、アライメントの計算に使用するのは非常に困難である。プロファイルベースのフォールド認識アプローチは、1991年にBowie、Lüthy、David Eisenberg(英語版)によって最初に説明された。スレッディングという用語は、1992年にDavid Jones(英語版)、William R. Taylor、Janet Thornton(英語版)によって最初に作られたもので、当初は、フォールド認識におけるタンパク質テンプレートで完全な3次元構造の原子表現の使用を特に指していた。