成功したde novoモデリングの要件
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2021/09/07 21:10 UTC 版)
「de novoタンパク質構造予測」の記事における「成功したde novoモデリングの要件」の解説
de novoコンフォメーション予測ツールは、通常、候補コンフォメーション（デコイ）を作成し、熱力学的安定性とエネルギー状態に基づいてそれらの中から選択することで機能する。もっとも成功した予測ツールには、次の3つの要素が共通している。 熱力学的に最も安定した状態をタンパク質の天然の構造に対応させる正確なエネルギー関数。 コンフォメーション探索により、低エネルギー状態を迅速に特定できる効率的な探索方法。 デコイ構造のコレクションから天然様モデルを選択できる能力。 de novo法プログラムは、3次元空間を探索し、その過程でタンパク質のコンフォメーションの候補を作成する。タンパク質が正しく折りたたまれた天然状態に近づくと、エントロピーと自由エネルギーが減少する。この情報を利用して、de novo予測プログラムはデコイを区別できる。具体的には、de novoプログラムは、自由エネルギーが高い構造よりも、自由エネルギーが低い可能性のあるコンフォメーションを選択する。David A. Bakerが、彼のde novo Rosetta予測ツールの仕組みについて述べているように、「折りたたみの間、鎖の各局所的セグメントは、異なる局所的コンフォメーションの部分集合の間を行き来する。天然の構造への折りたたみは、局所的セグメントが採用するコンフォメーションとそれらの相対的な方向が、天然構造のタンパク質の特徴である低エネルギー状態を可能にするときに起こる。Rosettaのアルゴリズムでは、全体のエネルギーが最も低い局所的なコンフォメーションの組み合わせを探す」。 ただし、いくつかのde novo法では、最初にタンパク質構造の簡略化された表現を用いて配座空間全体を列挙し、次に天然様の可能性が最も高いものを選択する。このアプローチの例は、タンパク質の折りたたみを四面体の格子で表現し、四面体表現で得られたすべての可能なコンフォメーションの上に、すべての原子モデルを構築するという方法がある。Michael Levittのチームは、CASP3でこの手法を用いて、これまでトポロジーが観測されていなかったタンパク質の折りたたみを予測することに成功した。 XuとZhangはQUARKプログラムを開発し、知識ベースの力場を通じて、いくつかのタンパク質のab initio（第一原理）構造をうまく構築できることを示した。
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