Структура и функционирование белков. Применение методов биоинформатики - Джон Ригден 2014

Предсказание структуры белков ab initio
Отбор моделей

В ходе моделирования методами ab initio обычно создается множество структурных макетов. Важной проблемой моделирования является выбор соответствующих моделей, которые по структуре близки к природному состоянию белка, в связи с чем возникла новая область исследования, названная “методы оценки “качества” упаковки моделей” (Model Quality Assessment Programs, MQAP) (Fischer 2006). В целом, подходы к отбору в моделировании можно разделить на два типа, а именно, основанные на энергетической функции и основанные на функции свободной энергии. В случае энергетических подходов используются разнообразные специфические потенциалы, а окончательным предсказанием структуры является состояние с наименьшей энергией. В подходах, основанных на свободной энергии, свободная энергия заданной конформации R может быть записана как

где Z(R) - ограниченная функция распределения, которая пропорциональна частоте встречаемости структур вблизи R в ходе моделирования. Ее можно оценить с помощью процедуры кластеризации при заданном значении отсечки по CKO (Zhang and Skolnick 2004с).

Из множества методов отбора моделей, основанных на свободной энергии, в настоящем разделе обсуждаются три энергетические/оценочные функции: 1) рациональная энергетическая функция; 2) эмпирическая энергетическая функция; 3) оценочная функция, которая описывает соответствие между последовательностью мишени и структурами моделей. К числу программ оценки качества моделей принадлежит еще один популярный метод, в котором используется согласованная конформация, определенная на основе предсказаний, полученных при применении различных алгоритмов (Wallner and Elofsson 2007). Эта группа методов также известна как метасерверы (Ginalski et al. 2003а; Wu and Zhang 2007). Суть этих методов близка к методу кластеризации, поскольку в обоих случаях принимается допущение, согласно которому наиболее часто встречающееся состояние ближе всего к природному. Подход используется главным образом для отбора моделей, созданных веб-серверами с использованием методики протягивания (Ginalski et al. 2003; Wallner and Elofsson 2007; Wu and Zhang 2007).