タンパク質構造予測
2つ以上のタンパク質に見られる、保存アミノ酸パターン。Prositeカタログ(英語版)では、モチーフとは、生化学的に同じような活性を持つタンパク質のグループに見られるアミノ酸パターンで、多くの場合、タンパク質の活性部位の近くにある。配列モチーフデータベースの例としては、PrositeカタログやStanford Motifs Databaseなどがある。
構造モチーフと同様で、同じ構成の二次構造単位のより大きな組み合わせを含む。このように、同じ折りたたみを持つタンパク質は、二次構造の組み合わせが同じで、同じようなループで結ばれている。例えば、いくつかの交互αヘリックスと平行β-ストランドからなるロスマンフォールドがあげられる。SCOP、CATH、FSSPのデータベースでは、既知のタンパク質構造が、構造の複雑さに応じて階層的に分類されていて、その基本レベルは「フォールド(折りたたみ)」が用いられている。
現在までに20種類以上の二次構造予測法が開発されている。最初のアルゴリズムの1つはChou-Fasman法(英語版)で、これは主に二次構造の種類ごとに各アミノ酸が出現する相対的な頻度から決定される確率パラメータに依存している。1970年代半ばに解析された構造の小さなサンプルから決定されたオリジナルのChou-Fasmanパラメータは、最初の発表からパラメータが更新されたものの、現代の手法と比較して不十分な結果となっている。Chou-Fasman法は、二次構造の予測において、およそ50~60%の精度である。
次に注目すべきは、情報理論に基づいたGOR法(英語版)というプログラムである。これは、より強力な確率的手法であるベイズ推定を使用する。GOR法では、各アミノ酸が特定の二次構造を持つ確率だけでなく、隣接するアミノ酸の寄与を考慮した上で、各構造を持つアミノ酸の条件付き確率も考慮する(隣接するアミノ酸が同じ構造を持つことは想定されていない)。アミノ酸の構造的傾向は、プロリンやグリシンなどの少数のアミノ酸に対してのみ強く現れるため、このアプローチはChou-Fasmanのアプローチよりも感度が高く、精度も高い。多くの隣接アミノ酸のそれぞれからの弱い寄与が、全体として強い効果をもたらす可能性がある。