De novoタンパク質構造予測
de novo構造予測の研究は、主に次の3つの分野に焦点を当てている。すなわち、タンパク質の代替的な低解像度表現、正確なエネルギー関数、効率的なサンプリング方法である。
de novo予測の一般的なパラダイムは、スコアリング関数やその他の配列依存のバイアスを用いて配座空間(英語版)をサンプリングし、多数の候補構造(デコイ、おとり)を生成するというものである。次に、スコアリング関数と立体構造異性体クラスタリングを用いて、これらのデコイから天然様のコンフォメーションを選択する。天然様の構造を微調整する最終ステップとして、高解像度リファインメントが用いられることもある。スコアリング関数には大きく分けて2種類のクラスがある。物理ベースの関数は、分子間相互作用の既知の物理学的側面を記述する数学モデルに基づいている。知識ベースの関数は、天然タンパク質のコンフォメーションの特徴の側面を捉えた統計モデルで形成される。
既知の三次構造を持つタンパク質が、構造未決定の潜在的な相同体と少なくとも30%の配列を共有している場合、未知の推定構造と既知の構造を重ね合わせる比較方法を利用して、未知の可能性のある構造を予測することができる。しかし、この閾値以下では、初期モデルから可能な構造を決定するために、他の3つのクラスの戦略が使用される。すなわち、ab initioタンパク質予測、フォールド認識、およびスレッディングである。
ab initio法:ab initio(第一原理)法では、物理化学的パラメータとニューラルネットアルゴリズムを用いて、一次構造から二次構造(αヘリックス、βシート、βターンなど)を解明する試みが最初に行われる。その先は、アルゴリズムによって三次構造の折りたたみが予測される。この戦略の1つの欠点は、アミノ酸の側鎖の位置や向きを取り込むことがまだできないことである。
フォールド認識: フォールド認識戦略では、最初に二次構造を予測し、CATHやSCOPなど既知のタンパク質折りたたみのライブラリ、または可能な二次構造形態の「周期表」と呼ばれているものと比較する。