タンパク質構造予測
タンパク質構造予測の実用的な役割は、これまで以上に重要になっている。ヒトゲノム計画などの大規模なDNA塩基配列解析により、膨大な量のタンパク質配列データが作成されている。構造ゲノミクスにおけるコミュニティ全体の取り組みにもかかわらず、実験的に決定されたタンパク質の構造は、通常、時間と費用のかかるX線結晶構造解析やNMR分光法によって得られるものであり、タンパク質の塩基配列から得られるものに比べてはるかに遅れているのが現状である。
タンパク質構造予測は非常に難しく、未解決の課題である。主な問題は、タンパク質の自由エネルギーの計算と、このエネルギーの全体的な最小値を見つける(英語版)ことの2つである。タンパク質構造予測法は、天文学的に巨大なタンパク質構造の可能性のある空間を探索する必要がある。このような問題は、比較モデリングまたはホモロジーモデリング(英語版)と呼ばれるモデリングや折りたたみ認識法では、部分的に回避することができる。この方法では、問題のタンパク質が、別の相同タンパク質の実験的に決定された構造に近い構造を採用しているという仮定で、探索空間が刈り取られる。一方、de novoタンパク質構造予測手法では、これらの問題を明示的に解決する必要がある。タンパク質構造予測の進歩と課題については、Zhangによってレビューされている。
折りたたまれたタンパク質分子のうち、αヘリックスとβシートの疎水性内部を構成する部分。コンパクトな構造により、アミノ酸の側鎖が十分に接近しているため、相互作用することができる。SCOPデータベースのようにタンパク質構造を比較する場合、コアとは、共通のフォールドを持つ、または同じスーパーファミリーにあるほとんどの構造に共通する領域である。構造予測では、進化の過程で保存される可能性の高い二次構造の配列をコアと定義することがある。
タンパク質ドメインを、二次構造の内容や構成に応じて分類するための用語。LevittとChothia (1976)によって4つのクラス(英語版)が最初に認識され、他にもいくつかのクラスがSCOPデータベースに追加されている。CATHデータベースでは、All-α、All-β、α-βの3つのクラスがあり、α-βクラスには交互型のα/β構造と分離型のα+β構造の両方が含まれる。