タンパク質構造予測
αヘリックスは、タンパク質の二次構造の中で最も多く存在するタイプである。αヘリックスは、1ターンあたり3.6個のアミノ酸を持ち、4番目の残基ごとに水素結合が形成されている。平均的な長さは10アミノ酸(3ターン)または10Åだが、5~40(1.5~11ターン)とばらつきがある。水素結合が整列することで、ヘリックスに双極子モーメントが生じ、その結果、ヘリックスのアミノ末端に部分的な正電荷が生じる。この領域には遊離NH2基があるため、リン酸塩などの負の電荷を持つ基と相互作用する。αヘリックスは、タンパク質コアの表面に最も多く存在し、そこは水性環境との界面となっている。らせんの内側に面する側は疎水性アミノ酸が、外側に面する側は親水性アミノ酸が存在する傾向がある。このように、4つのアミノ酸のうち3分の1ずつが疎水性になる傾向があり、このパターンは容易に見つけることができる。
タンパク質の一部は固定した立体構造を持っているが、規則的な構造は形成していない。これらを、タンパク質の無秩序な部分や折りたたまれていない部分、あるいはランダムコイル(固定された三次元構造を持たない折りたたまれていないポリペプチド鎖)と混同してはならない。これらの部分は、βシートとαへリックスをつなぐことから、しばしば「ループ」と呼ばれている。ループは通常、タンパク質の表面に位置しているため、その残基は容易に突然変異が許される。配列アライメントの特定の領域で、置換、挿入、削除の数が多いことは、ループの兆候である可能性がある。ゲノムDNA上のイントロンの位置は、コード化されたタンパク質のループの位置と相関している可能性がある。ループはまた、荷電アミノ酸と極性アミノ酸を持つ傾向があり、しばしば活性部位の構成要素となる。
整列させたときに50%以上の同一性がある生化学的機能が類似したタンパク質のグループ。この判断基準は、現在もタンパク質情報資源(英語版)(PIR)で使用されている。タンパク質ファミリーは、異なる生物で同じ機能を持つタンパク質(オーソロガス配列)で構成されているが、遺伝子の重複や再配列に由来する同一生物のタンパク質(パラロガス配列)が含まれる場合もある。あるタンパク質ファミリーの多重整列の結果、タンパク質の長さ全体で共通レベルの類似性が見られる場合、PIRはそのファミリーを相同ファミリーと呼んでいる。整列した領域は相同ドメインと呼ばれ、この領域は他のファミリーと共有されるいくつかの小さな相同ドメインから構成されている場合がある。ファミリーは、配列類似性の高レベルまたは低レベルに基づいて、さらにサブファミリーに細分化されたり、スーパーファミリーにグループ化される。SCOPデータベースでは1296ファミリーが、CATHデータベース(バージョン1.7ベータ版)では1846ファミリーが報告されている。:同じ機能を持つタンパク質の配列を詳しく調べると、類似性が高い配列を共有しているものがある。
タンパク質がとる可能性がある構造の数は、膨大である(レヴィンタールのパラドックス)。
タンパク質構造の安定性に関する物理学的な基盤が、あまり理解されていない。
一部のタンパク質では、その一次構造のみで三次構造を決定できないことがある。例えば、シャペロンという名前で知られる一群のタンパク質は、別のタンパク質が正しく折りたたむ(三次構造をとる)のを助ける。
分子動力学法(MD法)のような手法でタンパク質の折りたたみを直接シミュレートすることは、実際的な理由および理論的な理由から、一般的には扱いにくい。
このような困難はあるが、タンパク質構造予測に関心を持つ多くの研究グループにより、数多くの進歩がなされてきている。 小さなタンパク質の構造予測については、現在では手法が確立している。さまざまな手法でタンパク質の構造予測が日常的に行われるようになっている。タンパク質構造予測の手法は、de novoモデリングと比較モデリングの2つに大きく分類することができる。
既知のタンパク質構造の連続した位置に、どのアミノ酸がうまく適合し、どのアミノ酸がうまく適合しないのかを表すスコアリングマトリックス。プロファイルの列は構造内の連続した位置を表し、プロファイルの行は20個のアミノ酸を表している。配列プロファイルと同様に、構造プロファイルもターゲット配列に沿って移動され、動的計画法アルゴリズムにより、可能な限り高いアライメントスコアを見つだす。ギャップが含まれ、ペナルティを受ける場合がある。得られたスコアは、対象となるタンパク質がそのような構造をとる可能性を示すものである。
上記の基準では、これらは明らかに同じファミリーの一員である。しかし、他のファミリーメンバーとの配列の類似性がほとんどないか、あるいはわずかであるものも見られる。このような場合、2つの遠縁のファミリーメンバーAとCの間のファミリー関係は、AとCの両方に有意な類似性を共有する追加のファミリーメンバーBを見つけることによって説明されることがよくある。このように、BはAとCの間をつなぐ役割を果たす。もう一つの方法は、遠くのアライメントを調べて、保存度が高い一致を探すことである。
同一性レベルが50%の場合、タンパク質は同じ三次元構造を持つ可能性が高く、配列アライメントの同一の原子は構造モデルにおいても約1Åの範囲で重なり合う。このように、あるファミリーで1つ目のメンバーの構造がわかっていれば、そのファミリーの別のメンバーについても信頼性の高い立体構造を予測できる可能性があり、同一性レベルが高いほど、その予測の信頼性は高くなる。タンパク質の構造モデリングは、アミノ酸の置換が三次元構造のコアにどれだけ適合するかを調べることで行うことができる。