タンパク質構造予測
ロイシンジッパーモチーフでは、隣接する2つのヘリックスの向かい合う面にあるロイシンの繰り返しパターンがモチーフの予測に大きく影響している。ヘリカルホイール(英語版)プロットを使用して、この繰り返しパターンを示すことができる。タンパク質コアや細胞膜に埋もれている他のαヘリックスは、疎水性アミノ酸の分布がより高く、規則的であり、そのような構造の予測が可能である。表面に露出したヘリックスは、疎水性アミノ酸の割合が低い。アミノ酸の含有量は、αヘリックス領域を予測することができる。アラニン(A)、グルタミン酸(E)、ロイシン(L)、メチオニン(M)に富み、プロリン(P)、グリシン(G)、チロシン(Y)、セリン(S)に乏しい領域は、αヘリックスを形成させる傾向がある。プロリンは、αヘリックスを不安定にしたり破壊したりするが、より長いヘリックスに存在し、屈曲部を形成することもある。
アミノ酸の側鎖を正確にパッキングすることは、タンパク質構造予測における別の問題である。側鎖の形状を予測する問題に特化した手法としては、デッドエンド除去法(英語版)や自己無撞着型平均場法(英語版)などがある。低エネルギーの側鎖コンフォメーションは、通常、剛性の高いポリペプチド主鎖上で、「回転異性体(ロータマー)」と呼ばれる個別の側鎖コンフォメーションの集まりを用いて決定される。この手法では、モデルの全体的なエネルギーを最小化する一連のロータマーを特定しようとする。
これらの方法では、タンパク質の各残基タイプに適したコンフォメーションのコレクションである回転異性体ライブラリを使用する。回転異性体ライブラリには、コンフォメーション、その頻度、平均二面角に関する標準偏差などの情報が含まれていることがあり、サンプリングに利用できる。回転異性体ライブラリは、構造バイオインフォマティクスや、タンパク質の既知の実験的構造における側鎖コンフォメーションを統計的に分析して導き出したものである。例えば、四面体炭素の観測されたコンフォメーションをスタガー値(60°, 180°, -60°のように位相をずらした値)の近辺にクラスタリングすることで得られる。
回転異性体ライブラリには、主鎖に依存しないもの、二次構造に依存するもの、主鎖に依存するものがある。
二次構造の形成は、タンパク質の配列に加えて、他の要因にも左右されることが報告されている。たとえば、二次構造の傾向は、局所的な環境、残基の溶媒へのアクセス性、タンパク質の構造クラス、さらにはタンパク質の由来となる生物にも依存することが報告されている。このような考察に基づいて、タンパク質の構造クラス、残基のアクセス可能な表面積、さらには接触数(英語版)の情報を加えることで、二次構造予測を改善できることがいくつかの研究で示されている。
複数のタンパク質が結合したタンパク質複合体(四次構造、多量体)の構造予測においては、複合体を構成する各タンパク質の構造がわかっているか高い精度で予測できる場合は、タンパク質-タンパク質ドッキング法(英語版)を用いて複合体の構造を予測することができる。複合体の親和性に対する特定の部位での変異が及ぼす影響に関する情報は、複合体の構造を理解し、ドッキング手法を導出するのに役立つ。