疎水性極性タンパク質フォールディングモデル

疎水性-極性タンパク質フォールディングモデルは、空間内でのタンパク質フォールディングを調べるための高度に単純化されたモデルである。1985年にケン・ディルが初めて提唱したこのモデルは、格子タンパク質の最もよく知られたタイプである。このモデルは、アミノ酸残基間の疎水性相互作用が、タンパク質を本来の状態にフォールディングする原動力であるという観察に由来する。^{[ 1 ]}すべてのアミノ酸タイプは、疎水性(H) または極性(P) のいずれかに分類され、タンパク質配列のフォールディングは、2D または 3D 格子内での自己回避歩行として定義される。HP モデルは、隣接する非共有結合した H 残基間の相互作用に負の (好ましい) 重みを割り当てることによって疎水効果を模倣する。最小エネルギーを持つタンパク質は、本来の状態にあると想定される。

HPモデルは2次元と3次元の両方で表現可能で、一般的には正方格子で表現されるが、三角格子も用いられてきた。また、一般の正方格子上でも研究されている。^{[ 2 ]}

HPフォールディング問題への対処には、ランダム化探索アルゴリズムがしばしば用いられます。これには、モンテカルロ法のような確率的進化的アルゴリズム、遺伝的アルゴリズム、そしてアントコロニー最適化が含まれます。長いタンパク質配列について実験的に決定された最小エネルギー状態を計算できる手法は未だ存在しませんが、今日の最先端の手法はそれに近いものを実現しています。^{[ 3 ] [ 4 ]}一部のモデルバリアント/ラティスでは、制約プログラミング手法^{[ 5 ] [ 6 ]}を用いて、例えばCPSP-toolsウェブサーバーに実装されているような、 最適な構造（HH接触数が最大）を計算することが可能です。^{[ 7 ]}

HPモデルはタンパク質の折り畳みの多くの詳細を抽象化しているが、それでも2次元と3次元の正方格子の両方でNP困難な問題である。 ^{[ 8 ]}

FRESSと呼ばれるモンテカルロ法が開発され、HPモデルで良好なパフォーマンスを示すことがわかった。^{[ 9 ]}

参照

• タンパク質構造予測
• 格子タンパク質

参考文献

1. Dill KA (1985). 「球状タンパク質のフォールディングと安定性の理論」.生化学. 24 (6): 1501–9 . doi : 10.1021/bi00327a032 . PMID  3986190 .
2. Bechini, A. (2013). 「一般タンパク質格子モデルの特性評価とソフトウェア実装について」 . PLOS ONE . 8 (3) e59504. Bibcode : 2013PLoSO...859504B . doi : 10.1371/journal.pone.0059504 . PMC 3612044. PMID 23555684 .  
3. Bui TN; Sundarraj G. (2005). 「2次元HPモデルにおけるタンパク質三次構造予測のための効率的な遺伝的アルゴリズム」遺伝的・進化的計算に関する第7回年次会議論文集. pp.  385– 392. doi : 10.1145/1068009.1068072 . ISBN 978-1-59593-010-1. S2CID  13485429 .
4. Shmygelska A.; Hoos HH (2003). 「2次元HPタンパク質フォールディング問題のための改良型アリコロニー最適化アルゴリズム」.人工知能の進歩. コンピュータサイエンス講義ノート. 第2671巻. pp.  400– 417. CiteSeerX 10.1.1.13.7617 . doi : 10.1007/3-540-44886-1_30 . ISBN  978-3-540-40300-5。
5. Yue K.; Fiebig KM; Thomas PD; Chan HS; Shakhnovich EI; Dill KA (1995). 「格子タンパク質フォールディングアルゴリズムのテスト」 . Proc Natl Acad Sci USA . 92 (1): 325– 329. Bibcode : 1995PNAS...92..325Y . doi : 10.1073/ pnas.92.1.325 . PMC 42871. PMID 7816842 .  
6. Mann M.; Backofen R. (2014). 「格子タンパク質モデルのための厳密解法」. Bio-Algorithms and Med-Systems . 10 (4): 213– 225. doi : 10.1515/bams-2014-0014 . S2CID 1238394 . 
7. Mann M.; Will S.; Backofen R. (2008). 「CPSPツール - ハイスループット3D格子タンパク質研究のための正確かつ完全なアルゴリズム」 . BMC Bioinformatics . 9 230. doi : 10.1186/1471-2105-9-230 . PMC 2396640. PMID 18462492 .  
8. Crescenzi P.; Goldman D.; Papadimitriou C.; Piccolboni A.; Yannakakis M. (1998). 「タンパク質フォールディングの複雑さについて（抄録）」.第2回計算分子生物学国際会議 RECOMB '98 議事録. pp.  27– 40. CiteSeerX 10.1.1.122.1898 . doi : 10.1145/279069.279089 . ISBN  0-89791-976-9。
9. Jinfeng Zhang; SC Kou; Jun S. Liu (2007). 「フラグメント再成長モンテカルロ法によるポリマー構造最適化およびシミュレーション」 ( PDF) . J. Chem. Phys . 126 (22): 225101. doi : 10.1063/1.2736681 . PMID 17581081. S2CID 457506 .  

外部リンク

• 無制限3D格子における最適構造予測のためのCPSP-toolsウェブサーバー