構造生物学

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構造生物学

出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2021/11/09 18:20 UTC 版)

「Berkeley Open Infrastructure for Network Computing」の記事における「構造生物学」の解説

Docking@Homeタンパク質のリガンドを探索、および探索方法そのものの新規開拓。 GPUGRIDCUDA対応のGPUやLinuxを導入したプレイステーション3を用いて分子動力学に基づくシミュレーションを行う。 POEM@home（英語版）タンパク質構造予測。 proteins@home（英語版）タンパク質構造予測。 Rosetta@homeタンパク質構造予測。 RALPH@homeRosetta@home次期バージョンのαテスト。 SIMAPタンパク質の相似性データベースの構築。 The Lattice Project（英語版）タンパク質構造予測、ほか分子生物学全般。

構造生物学

出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2022/06/03 05:29 UTC 版)

「バイオインフォマティクス」の記事における「構造生物学」の解説

タンパク質のアミノ酸配列からその高次(2次、3次、及び4次)構造を予測することは、バイオインフォマティクスの大きな課題の一つである。タンパク質のアミノ酸配列(一次構造)は、それをコードする遺伝子の配列情報から、比較的簡単に決定できる。そして多くの場合、この1次構造は実際の細胞内における高次構造を一意に決定する。つまり、同じアミノ酸配列を持つタンパク質はずべて同じように細胞内でコンフォメーションをとて折りたたまれ、同じ2次構造や3次構造を立体構造を作り出す、ということである（ただし例外としては、牛海綿状脳症 （狂牛病）を引き起こすプリオンなどがある）。高次構造の知識は、タンパク質の機能を理解する上で不可欠である。しかしながら、一次配列からそのような高次構造を予測する一般的な手法は無く、未解決の問題となっている。現在までの多くのこれに関する研究は、ほとんどの場合、ヒューリスティックに焦点が向けられてきた[要出典]。 バイオインフォマティクスの重要なアイデアの1つは、「配列類似性」の概念である。バイオインフォマティクスのゲノム解析では、配列の類似性を利用して、その遺伝子の機能を予測する。具体的には、例えば機能がわかっている遺伝子Aの配列が、機能が不明な遺伝子Bの配列とある程度類似している場合、BがAの機能を共有することが予想される。バイオインフォマティクスの構造分野では、この配列類似性を使用して、タンパク質のどの部分が構造を作り、どの部分が他のタンパク質との相互作用に重要であるか、等を推測する。ホモロジーモデリングと呼ばれる手法では、配列的に類似なタンパク質の構造がわかっていれば、その情報を使用して任意のタンパク質の高次構造を予測する。この手法は、タンパク質構造を予測する有用な手法の一つである。この手法が効果的な例の一つは、ヒトのヘモグロビンと豆類のヘモグロビン（レグヘモグロビン）である。これらは同じタンパク質スーパーファミリーではあるが、遠い親戚関係のタンパク質である。どちらも生体内で酸素を輸送するという同じ目的を果たし、両者で完全に異なるアミノ酸配列を持っているが、構造的には実質的に同一であるため、ほぼ同一の目的を持り、かつ同一の祖先を共有していると考えられている。 タンパク質構造を予測するための他の手法としては、タンパク質のスレッディングや、物理学ベースでゼロからモデリングを行うde novoの手法が提案されている[要出典]。 構造バイオインフォマティクスの別の側面としては、定量的な構造と活性の相関に関するモデルや、タンパク化学モデル（proteochemometric models; PCM）といった、仮想スクリーニングモデルへ利用することが挙げられる。さらに、タンパク質の結晶構造は、例えばリガンド結合研究のシミュレーションやインシリコ変異誘発研究に利用されている[要出典]。