スレッディング (タンパク質)
Finkelstein, AV; Reva, BA (Jun 1991). “A search for the most stable folds of protein chains”. Nature 351 (6326): 497–9. Bibcode: 1991Natur.351..497F. doi:10.1038/351497a0. PMID 2046752.
Lathrop RH (1994). “The protein threading problem with sequence amino acid interaction preferences is NP-complete”. Protein Eng 7 (9): 1059–1068. doi:10.1093/protein/7.9.1059. PMID 7831276.
タンパク質スレッディングの一般的なパラダイムは、次の4つのステップで構成されている。
構造テンプレートデータベースの構築: タンパク質構造データベースからタンパク質構造を構造テンプレートとして選択する。これは一般的に、PDB、FSSP、SCOP、CATHなどのデータベースから、配列類似性が高いタンパク質構造を削除した上で、タンパク質構造を選択することを伴う。
スコアリング関数の設計: 構造と配列の間における既知の関係の知識に基づいて、ターゲット配列とテンプレートの間の適合性を測定するための優れたスコアリング関数を設計する。優れたスコアリング関数には、突然変異の可能性、環境適合性の可能性、ペアワイズの可能性、二次構造の適合性、およびギャップペナルティが含まれている必要がある。エネルギー関数の質は、予測精度、特にアライメント精度と密接に関係している。
スレッディングアライメント: 設計されたスコアリング関数で最適化を行うことで、ターゲット配列を各構造テンプレートに整列させる。このステップは、ペアワイズ接触可能性を考慮に入れたすべてのスレッドベースの構造予測プログラムの主要なタスクの1つである。さもなければ、動的計画法アルゴリズムがそれを満たすことができる。
スレッディング予測: 統計的に最も可能性の高いスレッディングアライメントをスレッディング予測として選択する。次に、選択された構造テンプレートの配置されたバックボーン位置にターゲット配列のバックボーン原子を配置して、ターゲットの構造モデルを構築する。