This HTML5 document contains 263 embedded RDF statements represented using HTML+Microdata notation.

The embedded RDF content will be recognized by any processor of HTML5 Microdata.

Namespace Prefixes

PrefixIRI
dbthttp://dbpedia.org/resource/Template:
dbpedia-nohttp://no.dbpedia.org/resource/
wikipedia-enhttp://en.wikipedia.org/wiki/
n22http://www.springernature.com/scigraph/things/subjects/
dbrhttp://dbpedia.org/resource/
dbpedia-shhttp://sh.dbpedia.org/resource/
dbpedia-arhttp://ar.dbpedia.org/resource/
dbpedia-hehttp://he.dbpedia.org/resource/
n11http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/
n14http://
n36http://dbpedia.org/resource/HHpred_/
dbpedia-frhttp://fr.dbpedia.org/resource/
skoshttp://www.w3.org/2004/02/skos/core#
dbpedia-mkhttp://mk.dbpedia.org/resource/
n43http://www.expasy.ch/tools/
dctermshttp://purl.org/dc/terms/
rdfshttp://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#
n6http://spiral.imperial.ac.uk/bitstream/10044/1/18157/2/
rdfhttp://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#
n5http://dbpedia.org/resource/File:
dbphttp://dbpedia.org/property/
xsdhhttp://www.w3.org/2001/XMLSchema#
dbpedia-ukhttp://uk.dbpedia.org/resource/
dbpedia-idhttp://id.dbpedia.org/resource/
dbohttp://dbpedia.org/ontology/
dbpedia-srhttp://sr.dbpedia.org/resource/
dbpedia-jahttp://ja.dbpedia.org/resource/
dbchttp://dbpedia.org/resource/Category:
dbpedia-dehttp://de.dbpedia.org/resource/
yagohttp://dbpedia.org/class/yago/
dbpedia-ruhttp://ru.dbpedia.org/resource/
wikidatahttp://www.wikidata.org/entity/
goldhttp://purl.org/linguistics/gold/
yago-reshttp://yago-knowledge.org/resource/
n33https://global.dbpedia.org/id/
dbpedia-ithttp://it.dbpedia.org/resource/
dbpedia-cahttp://ca.dbpedia.org/resource/
provhttp://www.w3.org/ns/prov#
foafhttp://xmlns.com/foaf/0.1/
dbpedia-zhhttp://zh.dbpedia.org/resource/
dbpedia-kohttp://ko.dbpedia.org/resource/
dbpedia-fahttp://fa.dbpedia.org/resource/
n40http://predictioncenter.org/
dbpedia-eshttp://es.dbpedia.org/resource/
freebasehttp://rdf.freebase.com/ns/
owlhttp://www.w3.org/2002/07/owl#

Statements

Subject Item
dbr:Protein_structure_prediction
rdf:type
yago:Part113809207 yago:PsychologicalFeature100023100 yago:Method105660268 yago:Chemical114806838 yago:WikicatProteinMethods yago:Unit109465459 yago:Thing100002452 yago:Abstraction100002137 yago:Macromolecule114944888 yago:Protein114728724 yago:Relation100031921 yago:Molecule114682133 yago:OrganicCompound114727670 dbo:MusicGenre yago:Matter100020827 yago:PhysicalEntity100001930 yago:Cognition100023271 yago:Compound114818238 yago:Know-how105616786 yago:Ability105616246 yago:Material114580897 yago:WikicatProteins yago:Substance100019613
rdfs:label
Predizione di struttura proteica 蛋白质结构预测 توقع بنية البروتين Predicción de la estructura de las proteínas 단백질의 구조 예측 Proteinstrukturvorhersage Prediksi struktur protein タンパク質構造予測 Предсказание структуры белка Передбачення структури білків Predicció de l'estructura de les proteïnes Prédiction de la structure des protéines Protein structure prediction
rdfs:comment
蛋白质结构预测(英語：Protein structure prediction)是指从蛋白质的氨基酸序列中预测蛋白质的三维结构。也就是说，从蛋白质的一级结构预测它的折叠和二级、三级、四级结构。结构预测与的反问题有着根本的不同。蛋白质结构预测是生物信息学与理论化学所追求的最重要目标之一；它在医学上（例如，在药物设计）和在生物技术上（例如，新的酶的设计）都是非常重要的。每隔两年，当前蛋白质结构预测技术的性能在蛋白质结构预测技术的关键测试（CASP）实验中被评测。蛋白质结构预测的网络服务器连续的评测是由社区项目执行。 Предсказа́ние структу́ры белка́ (англ. protein structure prediction) — направление молекулярного моделирования, предсказание по аминокислотной последовательности трёхмерной структуры белка (вторичной, третичной или четвертичной). Данная задача является одной из самых важных целей биоинформатики и теоретической химии. Данные, полученные при помощи предсказания, применяются в медицине (например, в фармацевтике) и биотехнологии при создании новых ферментов). La predicción de la estructura de las proteínas es la predicción o cálculo de la estructura tridimensional de una proteína desde su secuencia de aminoácidos, es decir, la predicción de sus estructuras secundaria y terciaria desde su estructura primaria. La predicción de la estructura es fundamentalmente diferente del problema inverso del . Es uno de los principales objetivos de la bioinformática y de la química teórica, y altamente importante en medicina (en diseño de fármacos, por ejemplo) y biotecnología (en el diseño de nuevas enzimas, por ejemplo). Prediksi struktur protein adalah kesimpulan dari tiga struktur protein dari perubahan asam aminonya —yaitu: prediksi , struktur atau sekunder dan struktur atau tersier dari struktur primer protein. Prediksi struktur ini pada dasarnya berbeda dengan terbalik. Setiap kelompok sisi asam amino memiliki volume terbatas untuk ditempati dan sejumlah kemungkinan interaksi dengan rantai samping terdekat lainnya, kondisi ini harus diperhitungkan dalam pemodelan dan penyelarasan molekuler. Die Proteinstrukturvorhersage umfasst alle Methoden, rein rechnerisch aus der Aminosäuresequenz eines Proteins die dreidimensionale Struktur des gefalteten Moleküls zu ermitteln. Sie ist eines der wichtigen Ziele der Bioinformatik und der theoretischen Chemie. Sie ergibt sich aus der praktischen Schwierigkeit, die atomare Struktur eines Proteins in der Natur mit physikalischen Methoden zu messen. Insbesondere für die genauen Atompositionen innerhalb der Tertiärstruktur besteht großer Bedarf; sie bilden die Grundlage für das Arzneistoffdesign und andere Methoden der Biotechnologie. Protein structure prediction is the inference of the three-dimensional structure of a protein from its amino acid sequence—that is, the prediction of its secondary and tertiary structure from primary structure. Structure prediction is different from the inverse problem of protein design. Protein structure prediction is one of the most important goals pursued by computational biology; and it is important in medicine (for example, in drug design) and biotechnology (for example, in the design of novel enzymes). La prédiction de la structure des protéines est l'inférence de la structure tridimensionnelle des protéines à partir de leur séquences d'acides aminés, c'est-à-dire la prédiction de leur pliage et de leur structures secondaire et tertiaire à partir de leur structure primaire. Передбачення структури білків — комп'ютерне моделювання третинної (просторової) структури білку, базуючись на його амінокислотній послідовності (первинній структурі). Ця задача є однією з найважливіших проблем в сучасній біоінформатиці. Прогрес у розвитку методів для передбачення структури білків оцінюється в рамах всесвітнього експерименту КАСП (англ. CASP), що проводиться щодругого року, починаючи з 1994 . Per predizione di struttura proteica (protein structure prediction) s'intende la predizione della struttura tridimensionale d'una proteina, a partire dalla sua sequenza aminoacidica, ossia la predizione della sua struttura secondaria, terziaria, quaternaria, partendo dalla sua struttura primaria. Ogni due anni, la qualità dei metodi correnti è valutata nell'esperimento Casp (Critical Assessment of Techniques for Protein Structure Prediction). タンパク質構造予測 （たんぱくしつこうぞうよそく、英: protein structure prediction） は、タンパク質についてそのアミノ酸配列をもとに3次元構造（立体配座）を推定することであり、バイオインフォマティクスおよび計算化学における研究分野の一つである。専門的な言葉では「タンパク質の一次構造をもとに二次構造や三次構造を予測すること」と表現できる。構造予測は、逆問題であるタンパク質設計とは異なる。タンパク質のアミノ酸配列は一次構造と呼ばれる。タンパク質のアミノ酸配列は、その遺伝子が記録されたDNAの塩基配列から、遺伝コード（コドン）の対応表に基づいて、導出することができる。生体内において、ほとんどのタンパク質の一次構造は一意的に3次元構造（三次構造、コンフォメーション）を形成する。これをタンパク質が折りたたまれる（フォールディング）という。タンパク質の3次元構造を知ることは、そのタンパク質の機能を理解する上で有力な手がかりとなる。医学（例：医薬品設計）や、バイオテクノロジー（例：新しい酵素の設計）において重要な役割を果たしている。 タンパク質構造予測においては多くの手法が考案されている。それぞれの手法の性能は、2年ごとにCASP実験が行われ、評価されている。タンパク質構造予測ウェブサーバの継続的な評価は、コミュニティプロジェクトによって行われている。 La predicció de l'estructura de les proteïnes és la predicció o càlcul de l'estructura tridimensional d'una proteïna a partir de la seva seqüència d'aminoàcids, és a dir, la predicció de les seves estructures secundària i terciària a partir de la seva estructura primària. La predicció de l'estructura és fonamentalment diferent del problema invers del disseny de proteïnes. És un dels principals objectius de la bioinformàtica i la química teòrica, i altament important en medicina (en , per exemple) i biotecnologia (en el disseny de nous enzims, per exemple). 단백질 구조 예측(Protein Structure Prediction)은 아미노산 서열로부터 단백질의 3차원 구조, 즉 단백질 접힘, 단백질의 1차 구조으로부터 단백질의 2차 구조, 3차 구조, 4차 구조를 추정하는 과정이다. 구조 예측은 단백질 디자인과는 근본적으로 다르다. 단백질 구조 예측은 생물정보학 및 이론화학에 의해 추구되는 가장 중요한 목표 중 하나이다. 의학(약물 설계) 및 생명공학(새로운 효소 설계)에서 매우 중요하다. 2년마다 CASP 실험(단백질 구조 예측을 위한 중요 기술 평가)에서 현재 방법의 성능을 평가한다. توقع بنية البروتين هو إحدى الطرق المعلوماتية الحيوية والكيمياء النظرية لاستخراج نموذج لشكل البنية البروتينية في شكلها الثلاثي الأبعاد للبروتينات انطلاقا من المعلومات عن تسلسل الحموض الأمينية ضمن البروتين. بشكل آخر، يمكن أن نقول أنه التوقع اعتبارا من البنية الأولية. مثل هذا الموضوع وتشكيل نماذج للبنية الثالثية للبروتين له تطبيقات عملية كثيرة مثل rational drug design الذي يعد أحد أكثر الحقول نشاطا بحثيا في الوقت لاراهنكل عامين يتم تقييم فعالية الطرق الحالية من خلال تجربة التقدير التوقعي لبنية البروتين (CASP)؛ ويبدي برنامج ألفافولد نتائج ممتازة في هذا المضمار.
foaf:depiction
n11:Model_architecture.png n11:The_performance_of_AlphaFold.png n11:Alpha_helix.png n11:Protein-structure.png n11:Fipsi.png
dcterms:subject
dbc:Protein_structure dbc:Protein_methods dbc:Bioinformatics
dbo:wikiPageID
306769
dbo:wikiPageRevisionID
1124783196
dbo:wikiPageWikiLink
n5:Fipsi.png dbr:Sequence_homology dbr:Leucine dbr:CAMEO3D dbr:DNA dbr:Multiple_sequence_alignment dbr:Folding@home dbr:Glaxo_Wellcome n5:Alpha_helix.png dbr:Ab_initio dbr:Information_theory dbr:Protein_family dbr:Blue_Gene dbc:Protein_structure dbr:AlphaFold dbr:Computational_biology dbr:European_Bioinformatics_Institute dbr:Intrinsically_disordered_proteins dbr:Beta_sheet dbr:Dead-end_elimination dbr:Neural_network dbr:Human_Genome_Project dbr:List_of_software_for_molecular_mechanics_modeling dbr:Helix-coil_transition_model dbr:Protein_Information_Resource dbr:Protein_tertiary_structure dbr:Self-consistent_mean_field_(biology) dbr:Rosetta@Home dbr:CASP dbr:Protein_threading dbr:Coarse-grained_modeling dbr:Psipred dbr:Machine_learning dbr:I-TASSER dbr:Macromolecular_docking dbr:Prosite dbr:Cysteine dbr:Globular_protein dbr:Position-specific_scoring_matrix dbr:Structural_bioinformatics dbr:Structure_atlas_of_human_genome dbr:Rotamer dbr:Drug_design dbr:Cystine dbr:Jpred dbr:Bioinformatics dbr:Glycine dbr:Random_coil dbr:Proteinogenic_amino_acid dbr:Angstrom dbr:Protein–protein_interaction_prediction dbr:Support_vector_machine dbr:Artificial_neural_network dbr:Benchmark_(computing) dbr:Protein_motif dbr:Protein_fold_class dbr:Protein_function_prediction dbr:Conservation_(genetics) dbr:Contact_number dbr:Global_optimization dbr:Alanine dbr:NMR dbr:STRIDE_(protein) dbr:Backbone-dependent_rotamer_library dbr:X-ray_crystallography dbr:Serine dbr:Protein_structure_prediction_software dbr:Families_of_structurally_similar_proteins dbr:Evolution dbr:Protein_domain dbr:Introns dbr:Hydrogen_bonding dbr:MDGRAPE-3 dbr:Sequence_alignment dbr:Fold_recognition dbr:EVA_(benchmark) dbr:Enzymes dbr:Databases dbr:Conditional_probability dbr:Levinthal's_paradox dbr:Coiled_coil dbr:Protein_circular_dichroism_data_bank dbr:Frederic_M._Richards dbr:Hidden_Markov_model dbr:Protein_design dbr:Structural_Classification_of_Proteins dbr:LiveBench dbr:Tertiary_structure dbr:Protein_secondary_structure dbr:Hydrophobic n36:_HHsearch dbr:Energy_minimization dbr:Structural_genomics dbr:Glutamic_acid dbr:Bayesian_inference dbr:Protein_fragment_library dbr:Amino_acid dbr:Stochastic dbr:Alpha_helix n5:Model_architecture.png dbr:Statistical_potential dbr:Gibbs_free_energy dbr:Proline dbr:Human_Proteome_Folding_Project dbr:GOR_method dbr:Gene_prediction n5:The_performance_of_AlphaFold.png dbr:Methionine dbr:Tyrosine n5:Protein-structure.png dbr:DSSP_(protein) dbr:DeepMind dbr:Turn_(biochemistry) dbr:Side_chain dbr:Protein_backbone dbr:Protein_primary_structure dbr:Chou-Fasman_method dbr:Protein_superfamily dbr:Ramachandran_plot dbr:Sequence_profiling_tool dbr:Threading_(protein_sequence) dbr:Active_site dbr:Lattice_protein dbc:Protein_methods dbr:Medicine dbr:Biotechnology dbr:De_novo_protein_structure_prediction dbr:Protein dbr:Mutation dbr:Molecular_design_software dbr:Dihedral_angle dbr:Carbonyl_group dbc:Bioinformatics dbr:Protein_NMR dbr:Protein_quaternary_structure dbr:Structural_motif dbr:Homology_(biology) dbr:Protein_folding dbr:Peptide_bond dbr:Modelling_biological_systems dbr:Protein_complex dbr:Transmembrane_helix dbr:Secondary_structure dbr:Homology_modeling
dbo:wikiPageExternalLink
n6:Nature%20Protocols_4_3_2009.pdf n14:evfold.org n40: n43:
owl:sameAs
dbpedia-ja:タンパク質構造予測 freebase:m.01smjf dbpedia-ar:توقع_بنية_البروتين dbpedia-ru:Предсказание_структуры_белка dbpedia-he:חיזוי_מבנה_החלבון dbpedia-uk:Передбачення_структури_білків dbpedia-de:Proteinstrukturvorhersage wikidata:Q899656 dbpedia-zh:蛋白质结构预测 dbpedia-mk:Предвидување_на_структурата_на_белковините dbpedia-sr:Предвиђање_структуре_протеина dbpedia-sh:Predviđanje_proteinske_strukture dbpedia-id:Prediksi_struktur_protein dbpedia-ko:단백질의_구조_예측 n33:541nJ dbpedia-fr:Prédiction_de_la_structure_des_protéines dbpedia-ca:Predicció_de_l'estructura_de_les_proteïnes dbpedia-no:Proteinstrukturprediksjon dbpedia-fa:پیش‌بینی_ساختار_پروتئین yago-res:Protein_structure_prediction dbpedia-it:Predizione_di_struttura_proteica dbpedia-es:Predicción_de_la_estructura_de_las_proteínas
dbp:wikiPageUsesTemplate
dbt:Reflist dbt:Main dbt:Short_description dbt:Refend dbt:Refbegin dbt:More_citations_needed dbt:Biomolecular_structure dbt:Cite_book dbt:Protein_structure_determination dbt:Cite_journal dbt:Div_col dbt:Div_col_end dbt:Citation_needed dbt:Portal dbt:Protein_methods
dbo:thumbnail
n11:Protein-structure.png?width=300
dbo:abstract
La prédiction de la structure des protéines est l'inférence de la structure tridimensionnelle des protéines à partir de leur séquences d'acides aminés, c'est-à-dire la prédiction de leur pliage et de leur structures secondaire et tertiaire à partir de leur structure primaire. La prédiction de la structure est fondamentalement différente du problème inverse de la conception des protéines. Elle est l'un des objectifs les plus importants poursuivis par la bioinformatique et la chimie théorique. Elle est très importante en médecine (par exemple, dans la conception de médicaments) et en biotechnologie (par exemple, dans la conception de nouvelles enzymes). Tous les deux ans, la performance des méthodes utilisées est évaluée dans l'expérience (en) (en anglais : Critical Assessment of protein Structure Prediction, Évaluation critique des techniques de prédiction des protéines). Une évaluation continue des serveurs Web de prédiction de la structure des protéines est réalisée par le projet communautaire (en). 蛋白质结构预测(英語：Protein structure prediction)是指从蛋白质的氨基酸序列中预测蛋白质的三维结构。也就是说，从蛋白质的一级结构预测它的折叠和二级、三级、四级结构。结构预测与的反问题有着根本的不同。蛋白质结构预测是生物信息学与理论化学所追求的最重要目标之一；它在医学上（例如，在药物设计）和在生物技术上（例如，新的酶的设计）都是非常重要的。每隔两年，当前蛋白质结构预测技术的性能在蛋白质结构预测技术的关键测试（CASP）实验中被评测。蛋白质结构预测的网络服务器连续的评测是由社区项目执行。 タンパク質構造予測 （たんぱくしつこうぞうよそく、英: protein structure prediction） は、タンパク質についてそのアミノ酸配列をもとに3次元構造（立体配座）を推定することであり、バイオインフォマティクスおよび計算化学における研究分野の一つである。専門的な言葉では「タンパク質の一次構造をもとに二次構造や三次構造を予測すること」と表現できる。構造予測は、逆問題であるタンパク質設計とは異なる。タンパク質のアミノ酸配列は一次構造と呼ばれる。タンパク質のアミノ酸配列は、その遺伝子が記録されたDNAの塩基配列から、遺伝コード（コドン）の対応表に基づいて、導出することができる。生体内において、ほとんどのタンパク質の一次構造は一意的に3次元構造（三次構造、コンフォメーション）を形成する。これをタンパク質が折りたたまれる（フォールディング）という。タンパク質の3次元構造を知ることは、そのタンパク質の機能を理解する上で有力な手がかりとなる。医学（例：医薬品設計）や、バイオテクノロジー（例：新しい酵素の設計）において重要な役割を果たしている。 タンパク質構造予測においては多くの手法が考案されている。それぞれの手法の性能は、2年ごとにCASP実験が行われ、評価されている。タンパク質構造予測ウェブサーバの継続的な評価は、コミュニティプロジェクトによって行われている。 توقع بنية البروتين هو إحدى الطرق المعلوماتية الحيوية والكيمياء النظرية لاستخراج نموذج لشكل البنية البروتينية في شكلها الثلاثي الأبعاد للبروتينات انطلاقا من المعلومات عن تسلسل الحموض الأمينية ضمن البروتين. بشكل آخر، يمكن أن نقول أنه التوقع اعتبارا من البنية الأولية. مثل هذا الموضوع وتشكيل نماذج للبنية الثالثية للبروتين له تطبيقات عملية كثيرة مثل rational drug design الذي يعد أحد أكثر الحقول نشاطا بحثيا في الوقت لاراهنكل عامين يتم تقييم فعالية الطرق الحالية من خلال تجربة التقدير التوقعي لبنية البروتين (CASP)؛ ويبدي برنامج ألفافولد نتائج ممتازة في هذا المضمار. 단백질 구조 예측(Protein Structure Prediction)은 아미노산 서열로부터 단백질의 3차원 구조, 즉 단백질 접힘, 단백질의 1차 구조으로부터 단백질의 2차 구조, 3차 구조, 4차 구조를 추정하는 과정이다. 구조 예측은 단백질 디자인과는 근본적으로 다르다. 단백질 구조 예측은 생물정보학 및 이론화학에 의해 추구되는 가장 중요한 목표 중 하나이다. 의학(약물 설계) 및 생명공학(새로운 효소 설계)에서 매우 중요하다. 2년마다 CASP 실험(단백질 구조 예측을 위한 중요 기술 평가)에서 현재 방법의 성능을 평가한다. La predicción de la estructura de las proteínas es la predicción o cálculo de la estructura tridimensional de una proteína desde su secuencia de aminoácidos, es decir, la predicción de sus estructuras secundaria y terciaria desde su estructura primaria. La predicción de la estructura es fundamentalmente diferente del problema inverso del . Es uno de los principales objetivos de la bioinformática y de la química teórica, y altamente importante en medicina (en diseño de fármacos, por ejemplo) y biotecnología (en el diseño de nuevas enzimas, por ejemplo). Existen dos estrategias básicas para aproximarse a la predicción de la estructura: la predicción de novo, en la que se suelen utilizar métodos estocásticos; y la predicción por comparación, en la que se recurre a una biblioteca de estructuras previamente conocidas. Cada dos años se evalúa el rendimiento de los métodos actuales en el experimento CASP (Critical Assessment of Techniques for Protein Structure Prediction, Evaluación Crítica de Técnicas para la Predicción de la Estructura de las Proteínas).En julio de 2021 DeepMind y EMBL (Laboratorio Europeo de Biología Molecular), publican la predicción más de 350 000 estructuras tridimensionales de proteínas.​​ Предсказа́ние структу́ры белка́ (англ. protein structure prediction) — направление молекулярного моделирования, предсказание по аминокислотной последовательности трёхмерной структуры белка (вторичной, третичной или четвертичной). Данная задача является одной из самых важных целей биоинформатики и теоретической химии. Данные, полученные при помощи предсказания, применяются в медицине (например, в фармацевтике) и биотехнологии при создании новых ферментов). Protein structure prediction is the inference of the three-dimensional structure of a protein from its amino acid sequence—that is, the prediction of its secondary and tertiary structure from primary structure. Structure prediction is different from the inverse problem of protein design. Protein structure prediction is one of the most important goals pursued by computational biology; and it is important in medicine (for example, in drug design) and biotechnology (for example, in the design of novel enzymes). Starting in 1994, the performance of current methods is assessed biannually in the CASP experiment (Critical Assessment of Techniques for Protein Structure Prediction). A continuous evaluation of protein structure prediction web servers is performed by the community project CAMEO3D. Prediksi struktur protein adalah kesimpulan dari tiga struktur protein dari perubahan asam aminonya —yaitu: prediksi , struktur atau sekunder dan struktur atau tersier dari struktur primer protein. Prediksi struktur ini pada dasarnya berbeda dengan terbalik. Prediksi struktur protein adalah salah satu tujuan paling penting dalam bioinformatika dan kimia teoretis serta sangat penting dalam kedokteran (misalnya, dalam ) juga dalam bidang bioteknologi (misalnya, dalam desain novel enzim). Setiap dua tahun, kinerja metode saat ini dinilai dan diuji oleh (CASP). Evaluasi berkelanjutan dari server web prediksi struktur protein dilakukan oleh proyek komunitas . Setiap kelompok sisi asam amino memiliki volume terbatas untuk ditempati dan sejumlah kemungkinan interaksi dengan rantai samping terdekat lainnya, kondisi ini harus diperhitungkan dalam pemodelan dan penyelarasan molekuler. Передбачення структури білків — комп'ютерне моделювання третинної (просторової) структури білку, базуючись на його амінокислотній послідовності (первинній структурі). Ця задача є однією з найважливіших проблем в сучасній біоінформатиці. Прогрес у розвитку методів для передбачення структури білків оцінюється в рамах всесвітнього експерименту КАСП (англ. CASP), що проводиться щодругого року, починаючи з 1994 . Die Proteinstrukturvorhersage umfasst alle Methoden, rein rechnerisch aus der Aminosäuresequenz eines Proteins die dreidimensionale Struktur des gefalteten Moleküls zu ermitteln. Sie ist eines der wichtigen Ziele der Bioinformatik und der theoretischen Chemie. Sie ergibt sich aus der praktischen Schwierigkeit, die atomare Struktur eines Proteins in der Natur mit physikalischen Methoden zu messen. Insbesondere für die genauen Atompositionen innerhalb der Tertiärstruktur besteht großer Bedarf; sie bilden die Grundlage für das Arzneistoffdesign und andere Methoden der Biotechnologie. Die bisher entwickelten Methoden der Proteinstrukturvorhersage bauen auf der Kenntnis der Primärstruktur auf, um so die Sekundärstruktur und/oder die Tertiärstruktur zu postulieren. Ein weiteres Detailproblem ist die Ermittlung der Quartärstruktur aus vorliegenden Tertiärstrukturdaten. Implementationen der dabei entwickelten Algorithmen stehen großteils im Quelltext oder als WWW-Server zur Verfügung; ein Sonderfall sind die Künstliche-Intelligenz-Systeme der Firma DeepMind, über deren Struktur und Eigenschaften zwar Veröffentlichungen gemacht werden, die aber nicht vollständig offengelegt werden. Aufgrund der enormen Bedeutung einer endgültigen Lösung des Problems hat sich mit CASP seit 1994 ein zweijährlicher Wettbewerb für den Vergleich der besten Lösungsmethoden etabliert. 2018 und 2020 wurde der Wettbewerb von den DeepMind-Produkten AlphaFold bzw. AlphaFold2 gewonnen, wobei die Vorhersageergebnisse 2020 so gut waren, dass erstmals davon gesprochen wurde, dass das Problem als prinzipiell gelöst betrachtet werden könne. 2021 veröffentlichten Forscher dann über 350.000 3D-Modelle gefalteter Proteine, die mit dieser KI vorhergesagt wurden. Darunter sind 98,5 % der ~20.000 Proteine des menschlichen Körpers. Bei etwa einem Drittel der Vorhersagen besteht eine hohe Wahrscheinlichkeit, dass diese akkurat sind. La predicció de l'estructura de les proteïnes és la predicció o càlcul de l'estructura tridimensional d'una proteïna a partir de la seva seqüència d'aminoàcids, és a dir, la predicció de les seves estructures secundària i terciària a partir de la seva estructura primària. La predicció de l'estructura és fonamentalment diferent del problema invers del disseny de proteïnes. És un dels principals objectius de la bioinformàtica i la química teòrica, i altament important en medicina (en , per exemple) i biotecnologia (en el disseny de nous enzims, per exemple). Existeixen dues estratègies bàsiques per aproximar-se a la predicció de l'estructura: la predicció de novo, en la qual se solen utilitzar mètodes estocàstics, i la predicció per comparació, en la qual es recorre a una biblioteca d'estructures prèviament conegudes. Cada dos anys s'avalua el rendiment dels mètodes actuals a l'experiment CASP (Critical Assessment of Techniques for Protein Structure Prediction, "Avaluació Crítica de Tècniques per la Predicció de l'Estructura de les Proteïnes"). Per predizione di struttura proteica (protein structure prediction) s'intende la predizione della struttura tridimensionale d'una proteina, a partire dalla sua sequenza aminoacidica, ossia la predizione della sua struttura secondaria, terziaria, quaternaria, partendo dalla sua struttura primaria. La predizione di struttura (structure prediction) è l'operazione opposta al problema di progettazione proteica (protein design). Predire strutture proteiche è uno dei più importanti obiettivi della bioinformatica e della chimica teorica. È molto importante nella medicina (per esempio, nella progettazione di medicine, "drug design") e nelle biotecnologie (ad esempio, nella progettazione di nuovi enzimi). Ogni due anni, la qualità dei metodi correnti è valutata nell'esperimento Casp (Critical Assessment of Techniques for Protein Structure Prediction).
gold:hypernym
dbr:Prediction
skos:closeMatch
n22:protein-structure-predictions
prov:wasDerivedFrom
wikipedia-en:Protein_structure_prediction?oldid=1124783196&ns=0
dbo:wikiPageLength
71140
foaf:isPrimaryTopicOf
wikipedia-en:Protein_structure_prediction