Threading (protein sequence)
મોલેક્યુલર બાયોલોજીમાં, પ્રોટીન થ્રેડિંગ, જેને ફોલ્ડ રેકગ્નિશન તરીકે પણ ઓળખવામાં આવે છે, તે પ્રોટીન મોડેલિંગની એક પદ્ધતિ છે જેનો ઉપયોગ તે પ્રોટીનનું મોડેલ બનાવવા માટે થાય છે જે જાણીતા માળખાના પ્રોટીનની જેમ જ ફોલ્ડ ધરાવે છે, પરંતુ જાણીતા માળખા સાથે હોમોલોગસ પ્રોટીન ધરાવતા નથી. તે માળખાની આગાહીની હોમોલોજી મોડેલિંગ પદ્ધતિથી અલગ છે કારણ કે તેનો (પ્રોટીન થ્રેડિંગ) ઉપયોગ પ્રોટીન માટે થાય છે જેમાં તેમની હોમોલોગસ પ્રોટીન રચનાઓ પ્રોટીન ડેટા બેંક (PDB) માં જમા થતી નથી, જ્યારે હોમોલોજી મોડેલિંગનો ઉપયોગ તે પ્રોટીન માટે થાય છે જે કરે છે. થ્રેડિંગ પી. ડી. બી. માં જમા થયેલ માળખાઓ અને પ્રોટીનના ક્રમ વચ્ચેના સંબંધના આંકડાકીય જ્ઞાનનો ઉપયોગ કરીને કામ કરે છે જે કોઈ મોડેલ બનાવવા માંગે છે. આગાહી થ્રેડિંગ દ્વારા કરવામાં આવે છે (એટલે કે. લક્ષ્ય ક્રમમાં દરેક એમિનો એસિડને નમૂનાના માળખામાં સ્થાન પર મૂકવું, સંરેખિત કરવું અને લક્ષ્ય નમૂનાને કેટલી સારી રીતે બંધબેસે છે તેનું મૂલ્યાંકન કરવું. શ્રેષ્ઠ-યોગ્ય નમૂનાની પસંદગી કર્યા પછી, શ્રેણીનું માળખાકીય મોડેલ પસંદ કરેલા નમૂના સાથે સંરેખણના આધારે બનાવવામાં આવે છે. પ્રોટીન થ્રેડિંગ બે મૂળભૂત અવલોકનો પર આધારિત છેઃ કે પ્રકૃતિમાં વિવિધ ગણોની સંખ્યા એકદમ ઓછી છે (આશરે 1300); અને છેલ્લા ત્રણ વર્ષમાં પી. ડી. બી. ને સુપરત કરવામાં આવેલી 90 ટકા નવી રચનાઓમાં પહેલેથી જ પી. ડી. બી. માં રહેલા માળખાકીય ગણો સમાન છે. પ્રોટીન માળખાનું વર્ગીકરણ પ્રોટીનનું માળખાકીય વર્ગીકરણ (એસસીઓપી) ડેટાબેઝ જાણીતા માળખાના માળખાકીય અને ઉત્ક્રાંતિ સંબંધોનું વિગતવાર અને વ્યાપક વર્ણન પ્રદાન કરે છે. માળખાકીય અને ઉત્ક્રાંતિ સંબંધિતતા બંનેને પ્રતિબિંબિત કરવા માટે પ્રોટીનનું વર્ગીકરણ કરવામાં આવે છે. પદાનુક્રમમાં ઘણા સ્તરો અસ્તિત્વ ધરાવે છે, પરંતુ મુખ્ય સ્તરો કુટુંબ, સુપરફેમિલી અને ફોલ્ડ છેઃ કુટુંબ (સ્પષ્ટ ઉત્ક્રાંતિ સંબંધ): પરિવારોમાં એકસાથે ક્લસ્ટર થયેલ પ્રોટીન સ્પષ્ટપણે ઉત્ક્રાંતિ સંબંધિત છે. સામાન્ય રીતે, આનો અર્થ એ છે કે પ્રોટીન વચ્ચે જોડી મુજબની અવશેષોની ઓળખ 30 ટકા અને તેનાથી વધુ હોય છે. જો કે, કેટલાક કિસ્સાઓમાં સમાન કાર્યો અને માળખાઓ ઉચ્ચ અનુક્રમ ઓળખની ગેરહાજરીમાં સામાન્ય વંશના ચોક્કસ પુરાવા પૂરા પાડે છે; ઉદાહરણ તરીકે, ઘણા ગ્લોબિન્સ એક કુટુંબ બનાવે છે, જોકે કેટલાક સભ્યોની અનુક્રમ ઓળખ માત્ર 15 ટકા હોય છે. સુપરફેમિલી (સંભવિત સામાન્ય ઉત્ક્રાંતિ મૂળ): પ્રોટીન કે જે ઓછી અનુક્રમ ઓળખ ધરાવે છે, પરંતુ જેની માળખાકીય અને કાર્યાત્મક લાક્ષણિકતાઓ સૂચવે છે કે સામાન્ય ઉત્ક્રાંતિ મૂળ સંભવિત છે, તે સુપરફેમિલીમાં એકસાથે મૂકવામાં આવે છે. ઉદાહરણ તરીકે, એક્ટિન, હીટ શોક પ્રોટીનનું ATPase ડોમેન અને હેક્સોકિનાઝ સાથે મળીને એક સુપરફેમિલી બનાવે છે. ગણો (મુખ્ય માળખાકીય સમાનતા): પ્રોટીનને સામાન્ય ગણો તરીકે વ્યાખ્યાયિત કરવામાં આવે છે જો તેમની પાસે સમાન વ્યવસ્થામાં અને સમાન ટોપોલોજિકલ જોડાણો સાથે સમાન મુખ્ય ગૌણ રચનાઓ હોય. સમાન ગણો ધરાવતા વિવિધ પ્રોટીનમાં ઘણીવાર ગૌણ માળખાના પેરિફેરલ તત્વો હોય છે અને તે પ્રદેશોને ફેરવે છે જે કદ અને રચનામાં અલગ હોય છે. કેટલાક કિસ્સાઓમાં, આ જુદા જુદા પેરિફેરલ પ્રદેશોમાં અડધી રચના હોઈ શકે છે. સમાન ફોલ્ડ શ્રેણીમાં એકસાથે મૂકવામાં આવેલા પ્રોટીનનું સામાન્ય ઉત્ક્રાંતિ મૂળ ન પણ હોઈ શકેઃ માળખાકીય સમાનતાઓ માત્ર ચોક્કસ પેકિંગ વ્યવસ્થા અને સાંકળ ટોપોલોજીની તરફેણ કરતા પ્રોટીનના ભૌતિકશાસ્ત્ર અને રસાયણશાસ્ત્રમાંથી ઉદ્ભવી શકે છે. પદ્ધતિ પ્રોટીન થ્રેડિંગના સામાન્ય નમૂનામાં નીચેના ચાર પગલાંઓનો સમાવેશ થાય છેઃ માળખાગત નમૂના ડેટાબેઝનું નિર્માણઃ માળખાકીય નમૂનાઓ તરીકે પ્રોટીન માળખાકીય ડેટાબેઝમાંથી પ્રોટીન માળખાને પસંદ કરો. આમાં સામાન્ય રીતે ઉચ્ચ અનુક્રમ સમાનતાઓ સાથે પ્રોટીન માળખાને દૂર કર્યા પછી પીડીબી, એફએસએસપી, એસસીઓપી અથવા સીએટીએચ જેવા ડેટાબેઝમાંથી પ્રોટીન માળખાને પસંદ કરવાનો સમાવેશ થાય છે. સ્કોરિંગ કાર્યની રચનાઃ માળખાં અને સિક્વન્સ વચ્ચેના જાણીતા સંબંધોના જ્ઞાનના આધારે લક્ષ્ય સિક્વન્સ અને નમૂનાઓ વચ્ચેની તંદુરસ્તીને માપવા માટે સારા સ્કોરિંગ કાર્યની રચના કરો. સારા સ્કોરિંગ કાર્યમાં પરિવર્તનની ક્ષમતા, પર્યાવરણની તંદુરસ્તીની ક્ષમતા, જોડી મુજબની ક્ષમતા, ગૌણ માળખાની સુસંગતતા અને અંતર દંડનો સમાવેશ થવો જોઈએ. ઊર્જા કાર્યની ગુણવત્તા આગાહીની ચોકસાઈ સાથે નજીકથી સંબંધિત છે, ખાસ કરીને સંરેખણની ચોકસાઈ. થ્રેડિંગ સંરેખણઃ રચાયેલ સ્કોરિંગ કાર્યને શ્રેષ્ઠ બનાવીને દરેક માળખાના નમૂનાઓ સાથે લક્ષ્ય ક્રમને સંરેખિત કરો. આ પગલું તમામ થ્રેડિંગ-આધારિત માળખા આગાહી કાર્યક્રમોના મુખ્ય કાર્યોમાંનું એક છે જે જોડી મુજબની સંપર્ક ક્ષમતાને ધ્યાનમાં લે છે; અન્યથા, ગતિશીલ પ્રોગ્રામિંગ અલ્ગોરિધમ તેને પૂર્ણ કરી શકે છે. થ્રેડિંગ આગાહીઃ થ્રેડિંગ ગોઠવણી પસંદ કરો જે થ્રેડિંગ આગાહી તરીકે આંકડાકીય રીતે સૌથી સંભવિત છે. પછી લક્ષ્ય ક્રમના કરોડરજ્જુના અણુઓને પસંદ કરેલા માળખાકીય નમૂનાની તેમની ગોઠવાયેલી કરોડરજ્જુની સ્થિતિ પર મૂકીને લક્ષ્ય માટે માળખું મોડેલ બનાવો. હોમોલોજી મોડેલિંગ સાથે સરખામણી હોમોલોજી મોડેલિંગ અને પ્રોટીન થ્રેડિંગ બંને નમૂના આધારિત પદ્ધતિઓ છે અને આગાહી તકનીકોની દ્રષ્ટિએ તેમની વચ્ચે કોઈ સખત સીમા નથી. પરંતુ તેમના લક્ષ્યાંકોની પ્રોટીન રચનાઓ અલગ છે. હોમોલોજી મોડેલિંગ તે લક્ષ્યો માટે છે જે જાણીતા માળખા (સામાન્ય રીતે/કદાચ એક જ પરિવારના) સાથે સમાનધર્મી પ્રોટીન ધરાવે છે, જ્યારે પ્રોટીન થ્રેડિંગ તે લક્ષ્યો માટે છે જે ફક્ત ફોલ્ડ-લેવલ હોમોલોજી સાથે જોવા મળે છે. બીજા શબ્દોમાં કહીએ તો, હોમોલોજી મોડેલિંગ "સરળ" લક્ષ્યો માટે છે અને પ્રોટીન થ્રેડિંગ "સખત" લક્ષ્યો માટે છે. હોમોલોજી મોડેલિંગ સંરેખણમાં નમૂનાને ક્રમ તરીકે માને છે, અને આગાહી માટે માત્ર અનુક્રમ સમરૂપતાનો ઉપયોગ થાય છે. પ્રોટીન થ્રેડિંગ સંરેખણમાં નમૂનાને માળખા તરીકે વર્તે છે, અને સંરેખણમાંથી કાઢવામાં આવેલી ક્રમ અને માળખાની માહિતી બંનેનો ઉપયોગ આગાહી માટે થાય છે. જ્યારે કોઈ નોંધપાત્ર સમરૂપતા જોવા મળતી નથી, ત્યારે પ્રોટીન થ્રેડિંગ માળખાની માહિતીના આધારે આગાહી કરી શકે છે. તે એ પણ સમજાવે છે કે શા માટે પ્રોટીન થ્રેડિંગ ઘણા કિસ્સાઓમાં હોમોલોજી મોડેલિંગ કરતાં વધુ અસરકારક હોઈ શકે છે. વ્યવહારમાં, જ્યારે અનુક્રમ અનુક્રમ સંરેખણમાં અનુક્રમ ઓળખ ઓછી હોય છે (એટલે કે. <25 ટકા), હોમોલોજી મોડેલિંગ નોંધપાત્ર આગાહી કરી શકશે નહીં. આ કિસ્સામાં, જો લક્ષ્ય માટે દૂરની સમરૂપતા મળી આવે, તો પ્રોટીન થ્રેડિંગ સારી આગાહી પેદા કરી શકે છે. થ્રેડિંગ વિશે વધુ ફોલ્ડ રેકગ્નિશન પદ્ધતિઓને વ્યાપક રીતે બે પ્રકારોમાં વિભાજિત કરી શકાય છેઃ તે કે જે ફોલ્ડ લાઇબ્રેરીમાં દરેક માળખા માટે 1-ડી પ્રોફાઇલ મેળવે છે અને લક્ષ્ય ક્રમને આ રૂપરેખાઓ સાથે સંરેખિત કરે છે; અને તે કે જે પ્રોટીન નમૂનાના સંપૂર્ણ 3-ડી માળખાને ધ્યાનમાં લે છે. રૂપરેખા રજૂઆતનું એક સરળ ઉદાહરણ એ હશે કે માળખામાં દરેક એમિનો એસિડને લેવું અને તેને પ્રોટીનના કેન્દ્રમાં દફનાવવામાં આવ્યું છે કે સપાટી પર ખુલ્લું છે તેના આધારે તેને ફક્ત લેબલ કરવું. વધુ વિસ્તૃત રૂપરેખાઓ સ્થાનિક ગૌણ માળખાને ધ્યાનમાં લઈ શકે છે (દા. ત. શું એમિનો એસિડ એ આલ્ફા હેલિક્સનો ભાગ છે) અથવા તો ઉત્ક્રાંતિ માહિતી (એમિનો એસિડ કેટલું સંરક્ષિત છે). 3-ડી રજૂઆતમાં, માળખું આંતર-પરમાણુ અંતરના સમૂહ તરીકે તૈયાર કરવામાં આવ્યું છે, એટલે કે. માળખામાં કેટલાક અથવા તમામ અણુ જોડીઓ વચ્ચેના અંતરની ગણતરી કરવામાં આવે છે. આ માળખાનું વધુ સમૃદ્ધ અને વધુ લવચીક વર્ણન છે, પરંતુ સંરેખણની ગણતરીમાં તેનો ઉપયોગ કરવો વધુ મુશ્કેલ છે. પ્રોફાઇલ-આધારિત ગણો ઓળખવાનો અભિગમ સૌપ્રથમ 1991માં બોવી, લુથી અને ડેવિડ ઇસેનબર્ગ દ્વારા વર્ણવવામાં આવ્યો હતો. થ્રેડિંગ શબ્દ સૌપ્રથમ 1992 માં ડેવિડ જોન્સ, વિલિયમ આર. ટેલર અને જેનેટ થોર્ન્ટન દ્વારા રચવામાં આવ્યો હતો, અને મૂળરૂપે ફોલ્ડ રેકગ્નિશનમાં પ્રોટીન નમૂનાના સંપૂર્ણ 3-ડી માળખાના અણુ પ્રતિનિધિત્વના ઉપયોગ માટે ખાસ ઉલ્લેખ કરવામાં આવ્યો હતો. આજે, થ્રેડિંગ અને ફોલ્ડ રેકગ્નિશન શબ્દોનો વારંવાર ઉપયોગ થાય છે (જોકે કેટલેક અંશે ખોટો). ફોલ્ડ રેકગ્નિશન પદ્ધતિઓ વ્યાપકપણે ઉપયોગમાં લેવાય છે અને અસરકારક છે કારણ કે એવું માનવામાં આવે છે કે પ્રકૃતિમાં વિવિધ પ્રોટીન ફોલ્ડ્સની સખત મર્યાદિત સંખ્યા છે, મોટે ભાગે ઉત્ક્રાંતિના પરિણામે પણ પોલિપેપ્ટાઇડ સાંકળોના મૂળભૂત ભૌતિકશાસ્ત્ર અને રસાયણશાસ્ત્ર દ્વારા લાદવામાં આવેલા અવરોધોને કારણે પણ. તેથી, એક સારી તક છે (હાલમાં 70-80%) કે જે પ્રોટીન લક્ષ્ય પ્રોટીનની સમાન ગડી ધરાવે છે તેનો અભ્યાસ એક્સ-રે ક્રિસ્ટલોગ્રાફી અથવા ન્યુક્લિયર મેગ્નેટિક રેઝોનન્સ (એન. એમ. આર.) સ્પેક્ટ્રોસ્કોપી દ્વારા પહેલેથી જ કરવામાં આવ્યો છે અને તે પી. ડી. બી. માં મળી શકે છે. હાલમાં લગભગ 1300 વિવિધ પ્રોટીન ફોલ્ડ્સ જાણીતા છે, પરંતુ ચાલુ માળખાકીય જીનોમિક્સ પ્રોજેક્ટ્સના નોંધપાત્ર ભાગને કારણે દર વર્ષે નવા ફોલ્ડ્સ હજુ પણ શોધવામાં આવે છે. માળખા પર અનુક્રમનું સાચું થ્રેડિંગ શોધવા માટે ઘણા જુદા જુદા અલ્ગોરિધમ્સ પ્રસ્તાવિત કરવામાં આવ્યા છે, જો કે ઘણા લોકો કોઈક સ્વરૂપમાં ગતિશીલ પ્રોગ્રામિંગનો ઉપયોગ કરે છે. સંપૂર્ણ 3-ડી થ્રેડિંગ માટે, શ્રેષ્ઠ સંરેખણને ઓળખવાની સમસ્યા ખૂબ જ મુશ્કેલ છે (થ્રેડિંગના કેટલાક નમૂનાઓ માટે તે એન. પી.-હાર્ડ સમસ્યા છે). સંશોધકોએ ઘણી સંયુક્ત ઓપ્ટિમાઇઝેશન પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કર્યો છે જેમ કે શરતી રેન્ડમ ક્ષેત્રો, સિમ્યુલેટેડ એનિલિંગ, શાખા અને બાઉન્ડ અને રેખીય પ્રોગ્રામિંગ, સંશોધનાત્મક ઉકેલો પર પહોંચવા માટે શોધ. બે પ્રોટીન માળખાં (પ્રોટીન માળખાકીય સંરેખણ) ને સંરેખિત કરવાનો પ્રયાસ કરતી પદ્ધતિઓ સાથે થ્રેડિંગ પદ્ધતિઓની તુલના કરવી રસપ્રદ છે, અને ખરેખર બંને સમસ્યાઓ પર સમાન અલ્ગોરિધમ્સ લાગુ કરવામાં આવ્યા છે. પ્રોટીન થ્રેડિંગ સોફ્ટવેર એચએચપ્રેડ એ એક લોકપ્રિય થ્રેડિંગ સર્વર છે જે એચએચસર્ચ ચલાવે છે, જે છુપાયેલા માર્કોવ મોડેલોની જોડી મુજબની સરખામણીના આધારે દૂરસ્થ સમરૂપતા શોધ માટે વ્યાપકપણે ઉપયોગમાં લેવાતું સોફ્ટવેર છે. રેપ્ટર (સોફ્ટવેર) એક પૂર્ણાંક પ્રોગ્રામિંગ આધારિત પ્રોટીન થ્રેડિંગ સોફ્ટવેર છે. તેને પ્રોટીન મોડેલિંગ અને વિશ્લેષણ માટે નવા પ્રોટીન થ્રેડિંગ પ્રોગ્રામ રેપ્ટરએક્સ/સોફ્ટવેર દ્વારા બદલવામાં આવ્યો છે, જે સંભવિત ગ્રાફિકલ મોડેલ્સ અને સિંગલ ટેમ્પલેટ અને મલ્ટી-ટેમ્પલેટ આધારિત પ્રોટીન થ્રેડિંગ બંને માટે આંકડાકીય અનુમાનનો ઉપયોગ કરે છે. રેપ્ટરએક્સ નોંધપાત્ર રીતે રેપ્ટરને પાછળ છોડી દે છે અને ખાસ કરીને પ્રોટીનને વિરલ અનુક્રમ રૂપરેખા સાથે સંરેખિત કરવામાં સારું છે. રેપ્ટરએક્સ સર્વર જાહેર જનતા માટે મફત છે. ફાયરે એ એક લોકપ્રિય થ્રેડિંગ સર્વર છે જે એચએચ સર્ચને એબ ઇનિશિયો અને મલ્ટિપલ-ટેમ્પ્લેટ મોડેલિંગ સાથે જોડે છે. મસ્ટર એ ડાયનેમિક પ્રોગ્રામિંગ અને સિક્વન્સ પ્રોફાઇલ-પ્રોફાઇલ સંરેખણ પર આધારિત પ્રમાણભૂત થ્રેડિંગ અલ્ગોરિધમ છે. તે અનુક્રમ રૂપરેખા સંરેખણમાં મદદ કરવા માટે બહુવિધ માળખાકીય સંસાધનોને પણ જોડે છે. SPARKS X એ સંભવિત-આધારિત ક્રમ-થી-માળખું છે જે ક્વેરીના અનુમાનિત એક-પરિમાણીય માળખાકીય ગુણધર્મો અને નમૂનાઓના અનુરૂપ મૂળ ગુણધર્મો વચ્ચે મેળ ખાય છે. બાયોશેલ એ અનુમાનિત ગૌણ માળખા સાથે જોડાયેલા ઓપ્ટિમાઇઝ્ડ પ્રોફાઇલ-ટુ-પ્રોફાઇલ ડાયનેમિક પ્રોગ્રામિંગ અલ્ગોરિધમનો ઉપયોગ કરીને થ્રેડિંગ અલ્ગોરિધમ છે. આ પણ જુઓ હોમોલોજી મોડેલિંગ પ્રોટીન માળખું આગાહી પ્રોટીન માળખું આગાહી સોફ્ટવેર સંદર્ભો વધુ વાંચન પ્રોટીન પદ્ધતિઓ બાયોઇન્ફોર્મેટિક્સ