De novoタンパク質構造予測
de novoタンパク質構造モデリングは、テンプレートベースのモデリング(template-based modeling、TBM)とは異なり、目的のタンパク質に対する相同体が解明されていないため、アミノ酸配列からタンパク質構造を予測することを非常に困難にしている。大規模なタンパク質の構造を新たに予測するには、より優れたアルゴリズムと、強力なスーパーコンピュータ(Blue Gene、MDGRAPE-3など)や分散型コンピューティングプロジェクト(Folding@home、Rosetta@home、ヒトプロテオーム・フォールディング・プロジェクト(英語版)、栄養価の高いコメを世界にプロジェクト(英語版)など)が提供する大規模な計算資源が必要となる。計算上の障壁は大きいが、構造ゲノミクス(予測法または実験法)が医学や医薬品設計などの分野に役立つ可能性があるため、de novo構造予測は活発な研究分野となっている。
天然の構造への折りたたみは、局所的セグメントが採用するコンフォメーションとそれらの相対的な方向が、天然構造のタンパク質の特徴である低エネルギー状態を可能にするときに起こる。Rosettaのアルゴリズムでは、全体のエネルギーが最も低い局所的なコンフォメーションの組み合わせを探す」。
ただし、いくつかのde novo法では、最初にタンパク質構造の簡略化された表現を用いて配座空間全体を列挙し、次に天然様の可能性が最も高いものを選択する。このアプローチの例は、タンパク質の折りたたみを四面体の格子で表現し、四面体表現で得られたすべての可能なコンフォメーションの上に、すべての原子モデルを構築するという方法がある。Michael Levittのチームは、CASP3でこの手法を用いて、これまでトポロジーが観測されていなかったタンパク質の折りたたみを予測することに成功した。
XuとZhangはQUARKプログラムを開発し、知識ベースの力場を通じて、いくつかのタンパク質のab initio(第一原理)構造をうまく構築できることを示した。