タンパク質構造予測
タンパク質ファミリーの多重整列を表すスコアリングマトリックス。プロファイルは、通常、多重整列の中で「よく保存された領域」から取得される。プロファイルはマトリックスの形式で、各列はアライメント内の位置を表し、各行はアミノ酸の1つを表す。マトリックスの値は、各アミノ酸がアライメントの対応する位置にある可能性を示す。プロファイルはターゲット配列に沿って移動され、動的計画法アルゴリズムによって最良のスコアリング領域を見つだす。マッチング時のギャップは許容されており、このケースにはアミノ酸がマッチしなかった場合の負のスコアであるギャップペナルティが含まれる。配列プロファイルは、隠れマルコフモデルで表すこともでき、プロファイルHMMと呼ばれる。
保存ループ構造を持つアーキテクチャの一種。
Rosettaをはじめとするほとんどの三次構造モデリング手法は、単一のタンパク質ドメインの三次構造をモデリングするために最適化されている。タンパク質を潜在的な構造ドメインに分割するために、通常、ドメイン解析またはドメイン境界予測と呼ばれるステップが最初に行われる。三次構造予測の他の部分と同様に、これは既知の構造から比較して行うことも、配列のみを用いてab initio的に行うこともできる(通常は共分散を利用した機械学習によって行う)。個々のドメインの構造は、ドメインアセンブリと呼ばれるプロセスでドッキングされ、最終的な三次構造を形成する。
オリジナルのGOR法の精度は約65%で、βシートよりもαヘリックスの予測で劇的な成功をおさめたが、βシートはループや無秩序な領域としばしば誤認された。
もう一つの大きな進歩は、機械学習の手法を用いたことである。最初に人工ニューラルネットワークの手法が使われた。トレーニングセットとして解明された構造を使用し、二次構造の特定の配置に関連する共通の配列モチーフを識別する。これらの手法は70%以上の精度で予測することができるが、完全なβシートの配置に必要な拡張コンフォメーション形成を助ける水素結合パターンを評価するための三次元構造情報がないため、βストランドの予測が不十分になることが多い。ニューラルネットワークを用いたタンパク質の二次構造予測プログラムとしては、PSIPRED(英語版)やJPRED(英語版)などが知られている。次に、サポートベクターマシン(SVM)は、統計的手法では特定が困難なターンの位置を予測するのに特に有効であることがわかっている。
機械学習技術を拡張して、未割り当て領域の主鎖の二面角など、タンパク質のよりきめ細かい局所的特性の予測が試みられている。この問題には、SVMとニューラルネットワークの両方が適用されている。最近では、SPINE-Xを使って実数値のねじれ角を正確に予測し、ab initio構造予測に用いることに成功している。
ポリペプチド鎖を構成するアミノ酸のC、O、NH基間の相互作用により、αヘリックス、βシート、ターン、ループ、およびその他の形態が形成され、三次元構造への折りたたみが促進されること。