단백질 구조 예측 프로그램 #

상동성 기반의 단백질 구조 예측은 Modeller와 같은 주형(template)기반의 모델링 프로그램이 유명하지만, command 기반의 구성으로 초보자들의 접근이 용이하지 않다. 그래서 기능은 유사하지만 GUI를 활용한 웹 기반의 프로그램을 소개하고자 한다.

구조 예측과 SWISS-MODEL Repository #

구조 예측은 가까운 주형이 있을 시 활용하는 Comparative Modeling(Homology Modeling)으로 비교 모형 방법과 가까운 주형이 없을 시 간접으로 가까운 구조를 찾아 주형을 선택하는 구조인식(Fold recognition)방법이 있으며 이는 이미 알려진 PDB, SCOP, CATH 등의 3D 구조 데이터베이스 내의 주형을 사용한다. 만약에 직간적으로 가까운 구조가 없을 시에는 단백질 일차 구조로부터 물리적 에너지 함수(potential energy function)와 광역 최적화(global optimization)방법만을 이용하여 단백질의 삼차 구조를 예측한다. SWISS-MODEL Repository는 3가지 구조 예측 방법 중 첫번째에 해당하며, 상동성 기반의 자동화된 모델링을 제공한다.(그림1) 사용 방법은 비교적 용이한다. 입력창에 아미노산 서열을 입력하면 입력한 서열을 기반으로 구조데이터 베이스에서 가장 유사한 주형을 탐색 후 구조를 예측해준다.

그림1. SWISS-MODEL Repository 홈페이지 (http://swissmodel.expasy.org/repository/)

SWISS-MODEL Repository 와 Modeller 원리 비교 #

SWISS-MODEL Repository와 Modeller는 모두 상동성 기반의 주형을 이용하나 선택된 주형을 가지고 구조를 예측할 경우 차이가 있다. SWISS-MODEL Repository는 보존영역과 보존되지 않는 영역을 나누며, 보존되지 않는 영역은 모델링 에너지를 최소화하여 구조를 예측해나가며, Modeller 보다 좀 더 제약이 없고, 자동화되기에 잘 만들어진 주형이 필요하다. (그림2)

그림2. SWISS-MODEL Repository 와 Modeller 비교

모델링 데이터 현황 #

현재 종별로 모델링된 정보를 제공하고 있으며, 종별로는 Human이 가장 많이 모델링 80% 이상의 정확도를 갖는 것은 예측된 모델 중 13% 정도로 점점 향상되고 있고, 또한 매년 예측된 구조의 중 서열 일치도가 90~100% 되는 영역은 전체 중 10% 정도 이며, 이 또한 점점 증가하는 추세이다. 자동화된 모델링 특성상 정확도 및 coverage는 낮을 수 밖에 없지만 점점 향상되고 있다.(그림3)

그림3. 모델링 종정보 리스트

출처 #

http://swissmodel.expasy.org/repository/

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