什麼是結構基因組學?
結構性基因組學試圖描述由給定的基因組編碼的每個蛋白質的三維結構. 這種基於基因組的方法允許通過實驗和建模方法的結合來實現高通量結構確定方法. 結構基因組學與傳統結構預測的主要區別在於,結構基因組學試圖確定基因組編碼的每個蛋白質的結構,而不是專注於一個特定的蛋白質. 隨著全基因組序列的可用性,結構預測可以通過實驗和建模方法的結合更快地完成,特別是因為大量的測序基因組和以前解決的蛋白質結構的可用性使科學家能夠在以前解決的同類結構上建模蛋白質結構.  由於蛋白質結構與蛋白質功能密切相關,因此結構基因組學有可能為蛋白質功能提供資訊. 除了闡明蛋白質功能外,結構基因組學還可以用於識別新型蛋白質摺疊和藥物發現的潛在目標. 結構基因組學涉及大量的結構確定方法,包括使用基因組序列或基於已知結構蛋白質的序列或結構同質性或基於無同質性蛋白質的化學和物理原理的基於建模的方法的實驗方法.  與傳統的結構生物學相反,通過結構基因組學努力來確定蛋白質結構通常 (但並不總是) 在瞭解蛋白質功能之前. 這在結構生物資訊學中提出了新的挑戰,即從3D結構中確定蛋白質功能.  結構基因組學強調蛋白質結構的高吞吐量確定. 這是在專門的結構基因組學中心進行的.  雖然大多數結構生物學家追求單個蛋白質或蛋白質組的結構,結構基因組學專家追求基因組範圍內的蛋白質結構. 這意味著大規模的克隆,表達和淨化. 這種方法的一個主要優勢是規模經濟. 另一方面, 有時會質疑一些結構的科學價值. 2006年1月的一篇科學文章分析了結構基因組學領域.  結構性基因組學的優點之一,例如蛋白質結構倡議, 科學界可以立即獲得新的結構, 以及克隆和蛋白質等試劑. 缺點在於,這些結構中的許多是功能不明的蛋白質,並且沒有相應的出版物. 這需要向更廣泛的研究界傳達這種結構資訊的新方法. 結構基因組學聯合中心 (JCSG) 的生物資訊核心最近開發了一種基於wiki的方法,即開放蛋白質結構註釋網路 (TOPSAN),用於註釋高通量結構基因組學中心產生的蛋白質結構.