スレッディング (タンパク質)
“Threading methods for protein structure prediction”. Bioinformatics: Sequence, structure and databanks. Heidelberg: Springer-Verlag. (2000). pp. 1–13
“RAPTOR: Optimal Protein Threading by Linear Programming, the inaugural issue”. J Bioinform Comput Biol 1 (1): 95–117. (2003). doi:10.1142/S0219720003000186. PMID 15290783.
“Protein threading by linear programming”. Pac Symp Biocomput: 264–275. (2003). PMID 12603034.
タンパク質立体構造分類データベース(SCOP)データベースは、既知の構造の構造的および進化的関係の詳細かつ包括的な記述を提供している。タンパク質は、構造的な関連性と進化的な関連性の両方を反映するように分類される。階層には多くのレベルが存在するが、主要なレベルは次に説明するように、ファミリー、スーパーファミリー、フォールドである。
ファミリー(進化上の関係が明確): ファミリーに分類されたタンパク質は、進化上の関係が明確である。一般に、これはタンパク質間のペアワイズ残基同一性が30%以上であることを意味する。しかし、配列同一性が高くなくても、機能や構造が類似していれば、共通祖先であることの決定的な証拠となる場合もある。たとえば、多くのグロビンがファミリーを形成しているが、配列同一性が15%しかないメンバーもある。
現在では「スレッディング」と「フォールド認識」という用語は(やや間違ってはいるが)同じ意味で使われることが多い。
フォールド認識法が広く利用され効果を発揮しているのは、自然界には厳密に限られた数のさまざまなタンパク質フォールドが存在すると考えられているからである。これは主に進化の結果であるが、ポリペプチド鎖の基本的な物理学的および化学的な制約にも起因するものである。そのため、ターゲットタンパク質と類似のフォールドを持つタンパク質が、X線結晶構造解析や核磁気共鳴分光法(NMR)などですでに研究され、PDBに登録されている可能性が高い(現在は70~80%)。現在、約1300種類のタンパク質フォールドが知られており、進行中の構造ゲノミクスプロジェクトの重要な活動により、毎年新規フォールドが発見されている。
配列を構造に正しくスレッディングさせるためのアルゴリズムは数多く提案されているが、その多くは何らかの形で動的計画法を利用している。完全な3次元スレッディングの場合、最適なアライメントを特定する問題は非常に困難である(スレッディングのいくつかのモデルではNP困難な問題となる)。研究者たちは、条件付き確率場、シミュレーテッド・アニーリング、分枝限定法、線型計画法など、多くの組み合わせ最適化手法を用いて、ヒューリスティックな解決策を目指してきた。スレッディング法を、2つのタンパク質構造を整列させようとする手法(タンパク質構造アライメント(英語版))と比較するのは興味深いことであり、実際、同じアルゴリズムの多くが両方の問題に適用されている。