Threading (protein sequence)
আণবিক জীববিজ্ঞানে, প্রোটিন থ্রেডিং, যা ভাঁজ শনাক্তকরণ নামেও পরিচিত, হল প্রোটিন মডেলিংয়ের একটি পদ্ধতি যা সেই প্রোটিনগুলির মডেল তৈরি করতে ব্যবহৃত হয় যা পরিচিত কাঠামোর প্রোটিনের মতো একই ভাঁজযুক্ত, তবে পরিচিত কাঠামোর সাথে সমজাতীয় প্রোটিন নেই। এটি কাঠামোর পূর্বাভাসের সমতাত্ত্বিক মডেলিং পদ্ধতির থেকে আলাদা কারণ এটি (প্রোটিন থ্রেডিং) প্রোটিনের জন্য ব্যবহৃত হয় যার সমজাতীয় প্রোটিন কাঠামো প্রোটিন ডেটা ব্যাঙ্কে (পিডিবি) জমা হয় না, যেখানে সমতাত্ত্বিক মডেলিং সেই প্রোটিনগুলির জন্য ব্যবহৃত হয় যা তা করে। থ্রেডিং পি. ডি. বি-তে জমা হওয়া কাঠামো এবং প্রোটিনের ক্রমের মধ্যে সম্পর্কের পরিসংখ্যানগত জ্ঞান ব্যবহার করে কাজ করে যা একজন মডেল করতে চায়। ভবিষ্যদ্বাণী "থ্রেডিং" দ্বারা করা হয় (অর্থাৎ। টেমপ্লেট কাঠামোর একটি অবস্থানে লক্ষ্য অনুক্রমের প্রতিটি অ্যামিনো অ্যাসিড স্থাপন, সারিবদ্ধ করা এবং লক্ষ্যটি টেমপ্লেটের সাথে কতটা মানানসই তা মূল্যায়ন করা। সেরা-ফিট টেমপ্লেট নির্বাচন করার পরে, নির্বাচিত টেমপ্লেটের সাথে সারিবদ্ধকরণের উপর ভিত্তি করে ক্রমের কাঠামোগত মডেল তৈরি করা হয়। প্রোটিন থ্রেডিং দুটি মৌলিক পর্যবেক্ষণের উপর ভিত্তি করেঃ প্রকৃতিতে বিভিন্ন ভাঁজগুলির সংখ্যা মোটামুটি ছোট (প্রায় 1300); এবং গত তিন বছরে পি. ডি. বি-তে জমা দেওয়া নতুন কাঠামোগুলির 90 শতাংশের কাঠামোগত ভাঁজ ইতিমধ্যে পি. ডি. বি-তে রয়েছে। প্রোটিন কাঠামোর শ্রেণিবিন্যাস স্ট্রাকচারাল ক্লাসিফিকেশন অফ প্রোটিন (এস. সি. ও. পি) ডাটাবেস পরিচিত কাঠামোর কাঠামোগত এবং বিবর্তনীয় সম্পর্কের একটি বিস্তারিত এবং বিস্তৃত বিবরণ প্রদান করে। কাঠামোগত এবং বিবর্তনীয় সম্পর্ক উভয়ই প্রতিফলিত করার জন্য প্রোটিনগুলিকে শ্রেণীবদ্ধ করা হয়। শ্রেণিবিন্যাসে অনেক স্তর রয়েছে, তবে প্রধান স্তরগুলি হল পরিবার, সুপারফ্যামিলি এবং ভাঁজঃ পরিবার (স্পষ্ট বিবর্তনীয় সম্পর্ক): প্রোটিনগুলি পরিবারে একত্রিত হয়ে স্পষ্টভাবে বিবর্তনীয়ভাবে সম্পর্কিত। সাধারণত, এর অর্থ হল প্রোটিনের মধ্যে জোড়া ভিত্তিক অবশিষ্টাংশের পরিচয় 30 শতাংশ বা তার বেশি। যাইহোক, কিছু ক্ষেত্রে অনুরূপ ফাংশন এবং কাঠামো উচ্চ ক্রম পরিচয়ের অনুপস্থিতিতে সাধারণ বংশোদ্ভূত হওয়ার সুনির্দিষ্ট প্রমাণ প্রদান করে; উদাহরণস্বরূপ, অনেক গ্লোবিন একটি পরিবার গঠন করে যদিও কিছু সদস্যের মাত্র 15 শতাংশ ক্রম পরিচয় থাকে। সুপারফ্যামিলি (সম্ভাব্য সাধারণ বিবর্তনীয় উৎস): যে প্রোটিনগুলির কম ক্রমের পরিচয় রয়েছে, তবে যার কাঠামোগত এবং কার্যকরী বৈশিষ্ট্যগুলি ইঙ্গিত দেয় যে একটি সাধারণ বিবর্তনীয় উৎস সম্ভাব্য, সেগুলি সুপারফ্যামিলিতে একত্রিত করা হয়। উদাহরণস্বরূপ, অ্যাক্টিন, হিট শক প্রোটিনের এটিপিজ ডোমেন এবং হেক্সোকিনেজ একসাথে একটি সুপারফ্যামিলি গঠন করে। ভাঁজ (প্রধান কাঠামোগত সাদৃশ্য): প্রোটিনগুলিকে একটি সাধারণ ভাঁজ হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয় যদি তাদের একই বিন্যাসে এবং একই টপোলজিকাল সংযোগ সহ একই প্রধান গৌণ কাঠামো থাকে। একই ভাঁজযুক্ত বিভিন্ন প্রোটিনের প্রায়শই গৌণ কাঠামোর পেরিফেরাল উপাদান থাকে এবং এমন অঞ্চলগুলি ঘুরিয়ে দেয় যা আকার এবং গঠনে পৃথক হয়। কিছু ক্ষেত্রে, এই বিভিন্ন প্রান্তিক অঞ্চলগুলি অর্ধেক কাঠামো নিয়ে গঠিত হতে পারে। একই ভাঁজ বিভাগে একত্রিত প্রোটিনগুলির একটি সাধারণ বিবর্তনীয় উৎস নাও থাকতে পারেঃ কাঠামোগত সাদৃশ্যগুলি কেবলমাত্র নির্দিষ্ট প্যাকিং ব্যবস্থা এবং চেইন টপোলজির পক্ষে প্রোটিনের পদার্থবিজ্ঞান এবং রসায়ন থেকে উদ্ভূত হতে পারে। পদ্ধতি প্রোটিন থ্রেডিং-এর একটি সাধারণ দৃষ্টান্ত নিম্নলিখিত চারটি ধাপ নিয়ে গঠিতঃ একটি কাঠামো টেমপ্লেট ডাটাবেস নির্মাণঃ কাঠামোগত টেমপ্লেট হিসাবে প্রোটিন কাঠামো ডাটাবেস থেকে প্রোটিন কাঠামো নির্বাচন করুন। এর মধ্যে সাধারণত উচ্চ ক্রমের সাদৃশ্য সহ প্রোটিন কাঠামো অপসারণের পরে পি. ডি. বি, এফ. এস. এস. পি, এস. সি. ও. পি বা সিএটিএইচ-এর মতো ডাটাবেস থেকে প্রোটিন কাঠামো নির্বাচন করা জড়িত। স্কোরিং ফাংশনের নকশাঃ কাঠামো এবং ক্রমগুলির মধ্যে পরিচিত সম্পর্কের জ্ঞানের উপর ভিত্তি করে লক্ষ্য ক্রম এবং টেমপ্লেটগুলির মধ্যে যোগ্যতা পরিমাপ করার জন্য একটি ভাল স্কোরিং ফাংশন ডিজাইন করুন। একটি ভাল স্কোরিং ফাংশনে মিউটেশন সম্ভাব্যতা, পরিবেশগত ফিটনেস সম্ভাবনা, জোড়া ভিত্তিক সম্ভাবনা, গৌণ কাঠামোর সামঞ্জস্য এবং ফাঁক পেনাল্টি থাকা উচিত। শক্তি ফাংশনের গুণমান ভবিষ্যদ্বাণী নির্ভুলতার সাথে ঘনিষ্ঠভাবে সম্পর্কিত, বিশেষ করে সারিবদ্ধকরণের নির্ভুলতার সাথে। থ্রেডিং সারিবদ্ধকরণঃ নকশাকৃত স্কোরিং ফাংশনকে অনুকূল করে প্রতিটি কাঠামোর টেমপ্লেটের সাথে লক্ষ্য ক্রমটি সারিবদ্ধ করুন। এই পদক্ষেপটি সমস্ত থ্রেডিং-ভিত্তিক কাঠামো ভবিষ্যদ্বাণী প্রোগ্রামগুলির অন্যতম প্রধান কাজ যা জোড়া-ভিত্তিক যোগাযোগের সম্ভাবনাকে বিবেচনা করে; অন্যথায়, একটি গতিশীল প্রোগ্রামিং অ্যালগরিদম এটি পূরণ করতে পারে। থ্রেডিং পূর্বাভাসঃ থ্রেডিং প্রান্তিককরণ নির্বাচন করুন যা থ্রেডিং পূর্বাভাস হিসাবে পরিসংখ্যানগতভাবে সবচেয়ে সম্ভাব্য। তারপর নির্বাচিত কাঠামোগত টেমপ্লেটের সারিবদ্ধ মেরুদণ্ডের অবস্থানে লক্ষ্য অনুক্রমের মেরুদণ্ডের পরমাণু স্থাপন করে লক্ষ্যের জন্য একটি কাঠামো মডেল তৈরি করুন। হোমোলজি মডেলিং এবং প্রোটিন থ্রেডিং উভয়ই টেমপ্লেট-ভিত্তিক পদ্ধতি এবং ভবিষ্যদ্বাণী কৌশলের ক্ষেত্রে তাদের মধ্যে কোনও কঠোর সীমানা নেই। কিন্তু তাদের লক্ষ্যের প্রোটিন কাঠামো ভিন্ন। হোমোলজি মডেলিং সেই লক্ষ্যগুলির জন্য যাদের পরিচিত কাঠামো সহ সমজাতীয় প্রোটিন রয়েছে (সাধারণত/সম্ভবত একই পরিবারের), যেখানে প্রোটিন থ্রেডিং সেই লক্ষ্যগুলির জন্য যা শুধুমাত্র ভাঁজ-স্তরের সমসংস্থান পাওয়া যায়। অন্য কথায়, হোমোলজি মডেলিং হল "সহজ" লক্ষ্যগুলির জন্য এবং প্রোটিন থ্রেডিং হল "কঠিন" লক্ষ্যগুলির জন্য। হোমোলজি মডেলিং একটি সারিবদ্ধকরণের টেমপ্লেটকে একটি ক্রম হিসাবে বিবেচনা করে এবং ভবিষ্যদ্বাণীর জন্য শুধুমাত্র ক্রম সমবিজ্ঞান ব্যবহার করা হয়। প্রোটিন থ্রেডিং একটি সারিবদ্ধকরণের টেমপ্লেটকে একটি কাঠামো হিসাবে বিবেচনা করে এবং সারিবদ্ধকরণ থেকে প্রাপ্ত ক্রম এবং কাঠামোর তথ্য উভয়ই ভবিষ্যদ্বাণীর জন্য ব্যবহৃত হয়। যখন কোনও উল্লেখযোগ্য সমরূপতা পাওয়া যায় না, তখন প্রোটিন থ্রেডিং কাঠামোর তথ্যের উপর ভিত্তি করে একটি ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে। এটি আরও ব্যাখ্যা করে যে কেন প্রোটিন থ্রেডিং অনেক ক্ষেত্রে হোমোলজি মডেলিংয়ের চেয়ে বেশি কার্যকর হতে পারে। বাস্তবে, যখন একটি সিকোয়েন্স সিকোয়েন্স সারিবদ্ধকরণে সিকোয়েন্স আইডেন্টিটি কম হয় (অর্থাৎ। <25 শতাংশ), হোমোলজি মডেলিং একটি উল্লেখযোগ্য ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে না। এই ক্ষেত্রে, যদি লক্ষ্যের জন্য দূরবর্তী সমরূপতা পাওয়া যায়, তবে প্রোটিন থ্রেডিং একটি ভাল ভবিষ্যদ্বাণী তৈরি করতে পারে। ভাঁজ শনাক্তকরণ পদ্ধতিগুলিকে বিস্তৃতভাবে দুই ভাগে ভাগ করা যেতে পারেঃ যেগুলি ভাঁজ গ্রন্থাগারের প্রতিটি কাঠামোর জন্য একটি 1-ডি প্রোফাইল তৈরি করে এবং এই প্রোফাইলগুলির সাথে লক্ষ্য ক্রমকে সারিবদ্ধ করে; এবং যেগুলি প্রোটিন টেমপ্লেটের সম্পূর্ণ 3-ডি কাঠামো বিবেচনা করে। একটি প্রোফাইল উপস্থাপনের একটি সহজ উদাহরণ হল কাঠামোর প্রতিটি অ্যামিনো অ্যাসিড নেওয়া এবং এটি প্রোটিনের মূল অংশে সমাহিত কিনা বা পৃষ্ঠের উপর উন্মুক্ত কিনা তা অনুসারে কেবল এটি লেবেল করা। আরও বিস্তৃত প্রোফাইলগুলি স্থানীয় গৌণ কাঠামোকে বিবেচনা করতে পারে (যেমন। অ্যামিনো অ্যাসিড একটি আলফা হেলিক্সের অংশ কিনা) বা এমনকি বিবর্তনীয় তথ্য (অ্যামিনো অ্যাসিড কতটা সংরক্ষিত)। 3-ডি উপস্থাপনায়, কাঠামোটি আন্তঃ-পারমাণবিক দূরত্বের একটি সেট হিসাবে মডেল করা হয়েছে, অর্থাৎ। কাঠামোর কিছু বা সমস্ত পরমাণু জোড়ার মধ্যে দূরত্ব গণনা করা হয়। এটি কাঠামোর একটি অনেক সমৃদ্ধ এবং অনেক বেশি নমনীয় বর্ণনা, তবে একটি সারিবদ্ধকরণ গণনায় ব্যবহার করা অনেক কঠিন। প্রোফাইল-ভিত্তিক ভাঁজ শনাক্তকরণ পদ্ধতিটি 1991 সালে বোয়ি, লুথি এবং ডেভিড আইজেনবার্গ প্রথম বর্ণনা করেছিলেন। থ্রেডিং শব্দটি প্রথম 1992 সালে ডেভিড জোন্স, উইলিয়াম আর টেলর এবং জ্যানেট থর্নটন দ্বারা উদ্ভাবিত হয়েছিল এবং মূলত ভাঁজ স্বীকৃতিতে প্রোটিন টেমপ্লেটের একটি পূর্ণ 3-ডি কাঠামো পারমাণবিক উপস্থাপনা ব্যবহারের জন্য বিশেষভাবে উল্লেখ করা হয়েছিল। আজ, থ্রেডিং এবং ভাঁজ স্বীকৃতি শব্দগুলি প্রায়শই (যদিও কিছুটা ভুলভাবে) বিনিময়যোগ্যভাবে ব্যবহৃত হয়। ভাঁজ শনাক্তকরণ পদ্ধতিগুলি ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত এবং কার্যকর কারণ এটি বিশ্বাস করা হয় যে প্রকৃতিতে বিভিন্ন প্রোটিন ভাঁজগুলির একটি কঠোরভাবে সীমিত সংখ্যা রয়েছে, বেশিরভাগ বিবর্তনের ফলস্বরূপ তবে পলিপেপটাইড চেইনের মৌলিক পদার্থবিজ্ঞান এবং রসায়ন দ্বারা আরোপিত সীমাবদ্ধতার কারণেও। অতএব, একটি ভাল সম্ভাবনা রয়েছে (বর্তমানে 70-80%) যে লক্ষ্য প্রোটিনের অনুরূপ ভাঁজযুক্ত একটি প্রোটিন ইতিমধ্যে এক্স-রে স্ফটিকবিদ্যা বা নিউক্লিয়ার চৌম্বকীয় অনুরণন (এন. এম. আর) স্পেকট্রোস্কোপি দ্বারা অধ্যয়ন করা হয়েছে এবং পি. ডি. বি-তে পাওয়া যেতে পারে। বর্তমানে প্রায় 1300 টি বিভিন্ন প্রোটিন ভাঁজ রয়েছে, তবে চলমান কাঠামোগত জিনোমিক্স প্রকল্পের উল্লেখযোগ্য অংশের কারণে প্রতি বছর নতুন ভাঁজ আবিষ্কৃত হচ্ছে। একটি কাঠামোর উপর একটি অনুক্রমের সঠিক থ্রেডিং খুঁজে বের করার জন্য অনেকগুলি ভিন্ন অ্যালগরিদম প্রস্তাব করা হয়েছে, যদিও অনেকে কোনও না কোনও রূপে গতিশীল প্রোগ্রামিং ব্যবহার করে। পূর্ণ 3-ডি থ্রেডিংয়ের জন্য, সর্বোত্তম প্রান্তিককরণ সনাক্ত করার সমস্যাটি খুব কঠিন (থ্রেডিংয়ের কিছু মডেলের জন্য এটি একটি এনপি-হার্ড সমস্যা)। গবেষকরা অনেক সমন্বিত অপ্টিমাইজেশান পদ্ধতি ব্যবহার করেছেন যেমন শর্তাধীন র্যান্ডম ক্ষেত্র, সিমুলেটেড অ্যানিলিং, শাখা এবং আবদ্ধ এবং রৈখিক প্রোগ্রামিং, অনুসন্ধানমূলক সমাধানে পৌঁছানোর জন্য অনুসন্ধান। দুটি প্রোটিন কাঠামো (প্রোটিন কাঠামোগত সারিবদ্ধকরণ) সারিবদ্ধ করার চেষ্টা করে এমন পদ্ধতির সাথে থ্রেডিং পদ্ধতির তুলনা করা আকর্ষণীয় এবং প্রকৃতপক্ষে একই অ্যালগরিদমগুলির অনেকগুলি উভয় সমস্যার ক্ষেত্রেই প্রয়োগ করা হয়েছে। প্রোটিন থ্রেডিং সফ্টওয়্যার এইচ. এইচ. প্রেড একটি জনপ্রিয় থ্রেডিং সার্ভার যা এইচ. এইচ. সার্চ চালায়, যা লুকানো মার্কভ মডেলের জোড়া ভিত্তিক তুলনার উপর ভিত্তি করে রিমোট হোমোলজি সনাক্তকরণের জন্য ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত সফ্টওয়্যার। র্যাপ্টর (সফ্টওয়্যার) একটি পূর্ণসংখ্যা প্রোগ্রামিং ভিত্তিক প্রোটিন থ্রেডিং সফ্টওয়্যার। এটি প্রোটিন মডেলিং এবং বিশ্লেষণের জন্য একটি নতুন প্রোটিন থ্রেডিং প্রোগ্রাম র্যাপ্টরএক্স/সফ্টওয়্যার দ্বারা প্রতিস্থাপিত হয়েছে, যা একক টেমপ্লেট এবং মাল্টি-টেমপ্লেট ভিত্তিক প্রোটিন থ্রেডিং উভয়ের জন্য সম্ভাব্য গ্রাফিকাল মডেল এবং পরিসংখ্যানগত অনুমান নিয়োগ করে। র্যাপ্টরএক্স উল্লেখযোগ্যভাবে র্যাপ্টরকে ছাড়িয়ে যায় এবং বিশেষত বিরল সিকোয়েন্স প্রোফাইলের সাথে প্রোটিনগুলিকে সারিবদ্ধ করতে ভাল। র্যাপ্টরএক্স সার্ভার জনসাধারণের জন্য বিনামূল্যে। ফাইয়ার একটি জনপ্রিয় থ্রেডিং সার্ভার যা এইচএইচসার্চকে এব ইনিশিও এবং মাল্টিপল-টেমপ্লেট মডেলিংয়ের সাথে একত্রিত করে। মস্টার একটি স্ট্যান্ডার্ড থ্রেডিং অ্যালগরিদম যা ডায়নামিক প্রোগ্রামিং এবং সিকোয়েন্স প্রোফাইল-প্রোফাইল সারিবদ্ধকরণের উপর ভিত্তি করে। এটি সিকোয়েন্স প্রোফাইল সারিবদ্ধকরণে সহায়তা করার জন্য একাধিক কাঠামোগত সংস্থানগুলিকেও একত্রিত করে। স্পার্কস এক্স হল একটি সম্ভাব্য-ভিত্তিক ক্রম-থেকে-কাঠামো যা প্রশ্নের পূর্বাভাসকৃত এক-মাত্রিক কাঠামোগত বৈশিষ্ট্য এবং টেমপ্লেটগুলির সংশ্লিষ্ট স্থানীয় বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে মিলে যায়। বায়োশেল হল একটি থ্রেডিং অ্যালগরিদম যা অপ্টিমাইজড প্রোফাইল-টু-প্রোফাইল ডায়নামিক প্রোগ্রামিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করে ভবিষ্যদ্বাণীকৃত গৌণ কাঠামোর সাথে মিলিত হয়। আরও দেখুন হোমোলজি মডেলিং প্রোটিন কাঠামো পূর্বাভাস প্রোটিন কাঠামো পূর্বাভাস সফ্টওয়্যার রেফারেন্স আরও পড়া প্রোটিন পদ্ধতি বায়োইনফরম্যাটিক্স