In computational biology, de novo protein structure prediction refers to an algorithmic process by which protein tertiary structure is predicted from its amino acid primary sequence. The problem itself has occupied leading scientists for decades while still remaining unsolved. According to Science, the problem remains one of the top 125 outstanding issues in modern science. At present, some of the most successful methods have a reasonable probability of predicting the folds of small, single-domain proteins within 1.5 angstroms over the entire structure.
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| - De novo protein structure prediction (en)
- De novoタンパク質構造予測 (ja)
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| - In computational biology, de novo protein structure prediction refers to an algorithmic process by which protein tertiary structure is predicted from its amino acid primary sequence. The problem itself has occupied leading scientists for decades while still remaining unsolved. According to Science, the problem remains one of the top 125 outstanding issues in modern science. At present, some of the most successful methods have a reasonable probability of predicting the folds of small, single-domain proteins within 1.5 angstroms over the entire structure. (en)
- 計算生物学において、de novoタンパク質構造予測（デノボたんぱくしつこうぞうよそく、英: de novo protein structure prediction）は、アミノ酸の一次構造からタンパク質の三次構造を予測するアルゴリズムのプロセスである。この問題は、何十年にもわたって第一線の科学者たちを悩ませてきたが、いまだに解決されていない。Science誌によると、この問題は現代科学における125の未解決問題のうちの1つである。現在、最も成功している手法の中には、小さな単一ドメインのタンパク質のフォールドを、構造全体で1.5オングストローム以内の位置精度を高い確率で予測できるものがある。 (ja)
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| - In computational biology, de novo protein structure prediction refers to an algorithmic process by which protein tertiary structure is predicted from its amino acid primary sequence. The problem itself has occupied leading scientists for decades while still remaining unsolved. According to Science, the problem remains one of the top 125 outstanding issues in modern science. At present, some of the most successful methods have a reasonable probability of predicting the folds of small, single-domain proteins within 1.5 angstroms over the entire structure. De novo methods tend to require vast computational resources, and have thus only been carried out for relatively small proteins. De novo protein structure modeling is distinguished from Template-based modeling (TBM) by the fact that no solved homologue to the protein of interest is used, making efforts to predict protein structure from amino acid sequence exceedingly difficult. Prediction of protein structure de novo for larger proteins will require better algorithms and larger computational resources such as those afforded by either powerful supercomputers (such as Blue Gene or MDGRAPE-3) or distributed computing projects (such as Folding@home, Rosetta@home, the Human Proteome Folding Project, or Nutritious Rice for the World). Although computational barriers are vast, the potential benefits of structural genomics (by predicted or experimental methods) to fields such as medicine and drug design make de novo structure prediction an active research field. (en)
- 計算生物学において、de novoタンパク質構造予測（デノボたんぱくしつこうぞうよそく、英: de novo protein structure prediction）は、アミノ酸の一次構造からタンパク質の三次構造を予測するアルゴリズムのプロセスである。この問題は、何十年にもわたって第一線の科学者たちを悩ませてきたが、いまだに解決されていない。Science誌によると、この問題は現代科学における125の未解決問題のうちの1つである。現在、最も成功している手法の中には、小さな単一ドメインのタンパク質のフォールドを、構造全体で1.5オングストローム以内の位置精度を高い確率で予測できるものがある。 de novo法は膨大な計算資源を必要とするため、比較的小さなタンパク質を対象とした研究しか行われていなかった。de novoタンパク質構造モデリングは、テンプレートベースのモデリング（template-based modeling、TBM）とは異なり、目的のタンパク質に対する相同体が解明されていないため、アミノ酸配列からタンパク質構造を予測することを非常に困難にしている。大規模なタンパク質の構造を新たに予測するには、より優れたアルゴリズムと、強力なスーパーコンピュータ（Blue Gene、MDGRAPE-3など）や分散型コンピューティングプロジェクト（Folding@home、Rosetta@home、、など）が提供する大規模な計算資源が必要となる。計算上の障壁は大きいが、構造ゲノミクス（予測法または実験法）が医学や医薬品設計などの分野に役立つ可能性があるため、de novo構造予測は活発な研究分野となっている。 (ja)
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