Threading (protein sequence)
आणविक जीवविज्ञान में, प्रोटीन थ्रेडिंग, जिसे फोल्ड रिकग्निशन के रूप में भी जाना जाता है, प्रोटीन मॉडलिंग की एक विधि है जिसका उपयोग उन प्रोटीनों को मॉडल करने के लिए किया जाता है जिनमें ज्ञात संरचनाओं के प्रोटीन के समान गुना होता है, लेकिन ज्ञात संरचना के साथ समरूप प्रोटीन नहीं होते हैं। यह संरचना भविष्यवाणी की समरूपता मॉडलिंग विधि से अलग है क्योंकि इसका (प्रोटीन थ्रेडिंग) उपयोग उन प्रोटीनों के लिए किया जाता है जिनमें उनकी समरूप प्रोटीन संरचनाएं प्रोटीन डेटा बैंक (पी. डी. बी.) में जमा नहीं होती हैं, जबकि समरूपता मॉडलिंग का उपयोग उन प्रोटीनों के लिए किया जाता है जो ऐसा करते हैं। थ्रेडिंग पी. डी. बी. में जमा संरचनाओं और प्रोटीन के अनुक्रम के बीच संबंधों के सांख्यिकीय ज्ञान का उपयोग करके काम करता है जिसे कोई मॉडल करना चाहता है। भविष्यवाणी "थ्रेडिंग" द्वारा की जाती है (अर्थात। लक्ष्य अनुक्रम में प्रत्येक अमीनो एसिड को टेम्पलेट संरचना में एक स्थिति में रखना, संरेखित करना और यह मूल्यांकन करना कि लक्ष्य टेम्पलेट में कितनी अच्छी तरह फिट बैठता है। सबसे उपयुक्त टेम्पलेट का चयन करने के बाद, चयनित टेम्पलेट के साथ संरेखण के आधार पर अनुक्रम का संरचनात्मक मॉडल बनाया जाता है। प्रोटीन थ्रेडिंग दो बुनियादी टिप्पणियों पर आधारित हैः कि प्रकृति में विभिन्न परतों की संख्या काफी कम है (लगभग 1300); और पिछले तीन वर्षों में पी. डी. बी. को प्रस्तुत की गई 90 प्रतिशत नई संरचनाओं में पहले से ही पी. डी. बी. में समान संरचनात्मक परतें हैं। प्रोटीन संरचना का वर्गीकरण प्रोटीन का संरचनात्मक वर्गीकरण (एससीओपी) डेटाबेस ज्ञात संरचना के संरचनात्मक और विकासवादी संबंधों का एक विस्तृत और व्यापक विवरण प्रदान करता है। प्रोटीन को संरचनात्मक और विकासवादी संबंध दोनों को प्रतिबिंबित करने के लिए वर्गीकृत किया जाता है। पदानुक्रम में कई स्तर मौजूद हैं, लेकिन प्रमुख स्तर परिवार, सुपर फैमिली और फोल्ड हैंः परिवार (स्पष्ट विकासवादी संबंध): परिवारों में एक साथ क्लस्टर किए गए प्रोटीन स्पष्ट रूप से विकासवादी रूप से संबंधित हैं। आम तौर पर, इसका मतलब है कि प्रोटीनों के बीच जोड़ीदार अवशेष पहचान 30 प्रतिशत और उससे अधिक है। हालांकि, कुछ मामलों में समान कार्य और संरचनाएं उच्च अनुक्रम पहचान के अभाव में सामान्य वंश का निश्चित प्रमाण प्रदान करती हैं; उदाहरण के लिए, कई ग्लोबिन एक परिवार बनाते हैं, हालांकि कुछ सदस्यों की अनुक्रम पहचान केवल 15 प्रतिशत होती है। सुपरफ़ैमिली (संभावित सामान्य विकासवादी उत्पत्ति): ऐसे प्रोटीन जिनकी अनुक्रम पहचान कम होती है, लेकिन जिनकी संरचनात्मक और कार्यात्मक विशेषताओं से पता चलता है कि एक सामान्य विकासवादी उत्पत्ति संभावित है, उन्हें सुपरफ़ैमिली में एक साथ रखा जाता है। उदाहरण के लिए, एक्टिन, हीट शॉक प्रोटीन का ATPase डोमेन, और हेक्सोकिनेज एक साथ एक सुपरफ़ैमिली बनाते हैं। तह (प्रमुख संरचनात्मक समानता): प्रोटीन को एक सामान्य तह होने के रूप में परिभाषित किया जाता है यदि उनके पास एक ही व्यवस्था में और समान टोपोलॉजिकल कनेक्शन के साथ समान प्रमुख माध्यमिक संरचनाएं हैं। एक ही तह वाले विभिन्न प्रोटीनों में अक्सर माध्यमिक संरचना और मोड़ क्षेत्रों के परिधीय तत्व होते हैं जो आकार और संरचना में भिन्न होते हैं। कुछ मामलों में, इन अलग-अलग परिधीय क्षेत्रों में आधी संरचना शामिल हो सकती है। एक ही तह श्रेणी में एक साथ रखे गए प्रोटीन की एक सामान्य विकासवादी उत्पत्ति नहीं हो सकती हैः संरचनात्मक समानताएं कुछ पैकिंग व्यवस्था और श्रृंखला टोपोलॉजी के पक्ष में प्रोटीन के भौतिकी और रसायन विज्ञान से उत्पन्न हो सकती हैं। विधि प्रोटीन थ्रेडिंग के एक सामान्य प्रतिमान में निम्नलिखित चार चरण होते हैंः एक संरचना टेम्पलेट डेटाबेस का निर्माणः संरचनात्मक टेम्पलेट के रूप में प्रोटीन संरचना डेटाबेस से प्रोटीन संरचनाओं का चयन करें। इसमें आम तौर पर उच्च अनुक्रम समानताओं के साथ प्रोटीन संरचनाओं को हटाने के बाद पी. डी. बी., एफ. एस. एस. पी., एस. सी. ओ. पी. या सी. ए. टी. एच. जैसे डेटाबेस से प्रोटीन संरचनाओं का चयन करना शामिल है। स्कोरिंग फ़ंक्शन का डिज़ाइनः संरचनाओं और अनुक्रमों के बीच ज्ञात संबंधों के ज्ञान के आधार पर लक्ष्य अनुक्रमों और टेम्पलेटों के बीच योग्यता को मापने के लिए एक अच्छा स्कोरिंग फ़ंक्शन डिज़ाइन करें। एक अच्छे स्कोरिंग फ़ंक्शन में उत्परिवर्तन क्षमता, पर्यावरण फिटनेस क्षमता, जोड़ीदार क्षमता, माध्यमिक संरचना संगतताएँ और अंतराल दंड शामिल होने चाहिए। ऊर्जा फलन की गुणवत्ता भविष्यवाणी की सटीकता, विशेष रूप से संरेखण सटीकता से निकटता से संबंधित है। थ्रेडिंग संरेखणः डिज़ाइन किए गए स्कोरिंग फ़ंक्शन को अनुकूलित करके प्रत्येक संरचना टेम्पलेट के साथ लक्ष्य अनुक्रम को संरेखित करें। यह कदम सभी थ्रेडिंग-आधारित संरचना भविष्यवाणी कार्यक्रमों के प्रमुख कार्यों में से एक है जो जोड़ीदार संपर्क क्षमता को ध्यान में रखता है; अन्यथा, एक गतिशील प्रोग्रामिंग एल्गोरिथ्म इसे पूरा कर सकता है। थ्रेडिंग भविष्यवाणीः थ्रेडिंग संरेखण का चयन करें जो थ्रेडिंग भविष्यवाणी के रूप में सांख्यिकीय रूप से सबसे अधिक संभावित है। फिर लक्षित अनुक्रम के रीढ़ की हड्डी के परमाणुओं को चयनित संरचनात्मक टेम्पलेट की उनकी संरेखित रीढ़ की स्थिति में रखकर लक्ष्य के लिए एक संरचना मॉडल का निर्माण करें। होमोलॉजी मॉडलिंग के साथ तुलना होमोलॉजी मॉडलिंग और प्रोटीन थ्रेडिंग दोनों टेम्पलेट-आधारित तरीके हैं और भविष्यवाणी तकनीकों के संदर्भ में उनके बीच कोई कठोर सीमा नहीं है। लेकिन उनके लक्ष्यों की प्रोटीन संरचनाएँ अलग-अलग हैं। होमोलॉजी मॉडलिंग उन लक्ष्यों के लिए है जिनमें ज्ञात संरचना (आमतौर पर/शायद एक ही परिवार के) के साथ समरूप प्रोटीन होते हैं, जबकि प्रोटीन थ्रेडिंग उन लक्ष्यों के लिए होती है जिनमें केवल तह-स्तर की समरूपता पाई जाती है। दूसरे शब्दों में, होमोलॉजी मॉडलिंग "आसान" लक्ष्यों के लिए है और प्रोटीन थ्रेडिंग "कठिन" लक्ष्यों के लिए है। होमोलॉजी मॉडलिंग एक संरेखण में टेम्पलेट को एक अनुक्रम के रूप में मानती है, और भविष्यवाणी के लिए केवल अनुक्रम समरूपता का उपयोग किया जाता है। प्रोटीन थ्रेडिंग एक संरेखण में टेम्पलेट को एक संरचना के रूप में मानता है, और संरेखण से निकाली गई अनुक्रम और संरचना जानकारी दोनों का उपयोग भविष्यवाणी के लिए किया जाता है। जब कोई महत्वपूर्ण समरूपता नहीं पाई जाती है, तो प्रोटीन थ्रेडिंग संरचना की जानकारी के आधार पर एक भविष्यवाणी कर सकती है। यह भी बताता है कि कई मामलों में होमोलॉजी मॉडलिंग की तुलना में प्रोटीन थ्रेडिंग अधिक प्रभावी क्यों हो सकती है। व्यवहार में, जब अनुक्रम अनुक्रम संरेखण में अनुक्रम पहचान कम होती है (अर्थात। <25 प्रतिशत), होमोलॉजी मॉडलिंग एक महत्वपूर्ण भविष्यवाणी नहीं कर सकती है। इस मामले में, यदि लक्ष्य के लिए दूर की समरूपता पाई जाती है, तो प्रोटीन थ्रेडिंग एक अच्छी भविष्यवाणी उत्पन्न कर सकती है। तह पहचानने की विधियों को मोटे तौर पर दो प्रकारों में विभाजित किया जा सकता हैः वे जो तह पुस्तकालय में प्रत्येक संरचना के लिए 1-डी प्रोफ़ाइल प्राप्त करते हैं और इन प्रोफ़ाइल के लिए लक्ष्य अनुक्रम को संरेखित करते हैं; और वे जो प्रोटीन टेम्पलेट की पूर्ण 3-डी संरचना पर विचार करते हैं। प्रोफाइल प्रतिनिधित्व का एक सरल उदाहरण संरचना में प्रत्येक अमीनो एसिड को लेना होगा और इसे केवल इस आधार पर लेबल करना होगा कि क्या यह प्रोटीन के मूल में दफन है या सतह पर उजागर है। अधिक विस्तृत प्रोफाइल स्थानीय माध्यमिक संरचना को ध्यान में रख सकते हैं (जैसे। चाहे अमीनो एसिड एक अल्फा हेलिक्स का हिस्सा हो) या यहां तक कि विकासवादी जानकारी (अमीनो एसिड कितना संरक्षित है)। 3-डी प्रतिनिधित्व में, संरचना को अंतर-परमाणु दूरी के एक समूह के रूप में मॉडल किया गया है, अर्थात। संरचना में कुछ या सभी परमाणु जोड़े के बीच की दूरी की गणना की जाती है। यह संरचना का एक बहुत समृद्ध और कहीं अधिक लचीला विवरण है, लेकिन एक संरेखण की गणना में उपयोग करना बहुत कठिन है। प्रोफाइल-आधारित तह पहचानने के दृष्टिकोण को पहली बार 1991 में बॉवी, लूथी और डेविड ईसेनबर्ग द्वारा वर्णित किया गया था। थ्रेडिंग शब्द पहली बार 1992 में डेविड जोन्स, विलियम आर. टेलर और जेनेट थॉर्नटन द्वारा गढ़ा गया था, और मूल रूप से विशेष रूप से तह पहचान में प्रोटीन टेम्पलेट के पूर्ण 3-डी संरचना परमाणु प्रतिनिधित्व के उपयोग के लिए संदर्भित किया गया था। आज, थ्रेडिंग और फोल्ड रिकग्निशन शब्दों का अक्सर (हालांकि कुछ हद तक गलत तरीके से) एक दूसरे के स्थान पर उपयोग किया जाता है। फोल्ड रिकग्निशन विधियों का व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है और प्रभावी होता है क्योंकि यह माना जाता है कि प्रकृति में विभिन्न प्रोटीन फोल्ड की संख्या पूरी तरह से सीमित है, ज्यादातर विकास के परिणामस्वरूप, लेकिन पॉलीपेप्टाइड श्रृंखलाओं के बुनियादी भौतिकी और रसायन विज्ञान द्वारा लगाए गए प्रतिबंधों के कारण भी। इसलिए, एक अच्छी संभावना है (वर्तमान में 70-80%) कि एक प्रोटीन जिसका लक्ष्य प्रोटीन के समान गुना है, पहले से ही एक्स-रे क्रिस्टलोग्राफी या न्यूक्लियर मैग्नेटिक रेजोनेंस (एन. एम. आर.) स्पेक्ट्रोस्कोपी द्वारा अध्ययन किया जा चुका है और पी. डी. बी. में पाया जा सकता है। वर्तमान में लगभग 1300 अलग-अलग प्रोटीन फोल्ड ज्ञात हैं, लेकिन चल रही संरचनात्मक जीनोमिक्स परियोजनाओं के महत्वपूर्ण हिस्से के कारण हर साल अभी भी नए फोल्ड की खोज की जा रही है। एक संरचना पर एक अनुक्रम की सही थ्रेडिंग खोजने के लिए कई अलग-अलग एल्गोरिदम प्रस्तावित किए गए हैं, हालांकि कई किसी न किसी रूप में गतिशील प्रोग्रामिंग का उपयोग करते हैं। पूर्ण 3-डी थ्रेडिंग के लिए, सर्वोत्तम संरेखण की पहचान करने की समस्या बहुत कठिन है (यह थ्रेडिंग के कुछ मॉडलों के लिए एक एनपी-हार्ड समस्या है)। शोधकर्ताओं ने कई संयोजन अनुकूलन विधियों का उपयोग किया है जैसे कि सशर्त यादृच्छिक क्षेत्र, सिम्युलेटेड एनीलिंग, शाखा और बाध्य और रैखिक प्रोग्रामिंग, शोध समाधानों पर पहुंचने के लिए खोज। थ्रेडिंग विधियों की तुलना उन विधियों से करना दिलचस्प है जो दो प्रोटीन संरचनाओं (प्रोटीन संरचनात्मक संरेखण) को संरेखित करने का प्रयास करती हैं, और वास्तव में दोनों समस्याओं के लिए कई समान एल्गोरिदम लागू किए गए हैं। प्रोटीन थ्रेडिंग सॉफ्टवेयर एचएचप्रेड एक लोकप्रिय थ्रेडिंग सर्वर है जो एचएचसर्च चलाता है, जो छिपे हुए मार्कोव मॉडल की जोड़ीदार तुलना के आधार पर दूरस्थ समरूपता का पता लगाने के लिए व्यापक रूप से उपयोग किया जाने वाला सॉफ्टवेयर है। रैप्टर (सॉफ्टवेयर) एक पूर्णांक प्रोग्रामिंग आधारित प्रोटीन थ्रेडिंग सॉफ्टवेयर है। इसे प्रोटीन मॉडलिंग और विश्लेषण के लिए एक नए प्रोटीन थ्रेडिंग प्रोग्राम रैप्टरएक्स/सॉफ्टवेयर द्वारा प्रतिस्थापित किया गया है, जो एकल टेम्पलेट और बहु-टेम्पलेट आधारित प्रोटीन थ्रेडिंग दोनों के लिए संभावित ग्राफिकल मॉडल और सांख्यिकीय अनुमान को नियोजित करता है। रैप्टरएक्स काफी हद तक रैप्टर से बेहतर प्रदर्शन करता है और विशेष रूप से विरल अनुक्रम प्रोफ़ाइल के साथ प्रोटीन को संरेखित करने में अच्छा है। रैप्टरएक्स सर्वर जनता के लिए मुफ़्त है। फेयर एक लोकप्रिय थ्रेडिंग सर्वर है जो एचएचसर्च को एबी इनिशियो और मल्टीपल-टेम्पलेट मॉडलिंग के साथ जोड़ता है। मस्टर एक मानक थ्रेडिंग एल्गोरिथ्म है जो गतिशील प्रोग्रामिंग और अनुक्रम प्रोफ़ाइल-प्रोफ़ाइल संरेखण पर आधारित है। यह अनुक्रम रूपरेखा संरेखण में सहायता करने के लिए कई संरचनात्मक संसाधनों को भी जोड़ती है। SPARKS X एक संभावित-आधारित अनुक्रम-से-संरचना है जो क्वेरी के अनुमानित एक-आयामी संरचनात्मक गुणों और टेम्प्लेट के संबंधित मूल गुणों के बीच मेल खाता है। बायोशेल एक थ्रेडिंग एल्गोरिदम है जो अनुमानित माध्यमिक संरचना के साथ अनुकूलित प्रोफ़ाइल-टू-प्रोफ़ाइल गतिशील प्रोग्रामिंग एल्गोरिदम का उपयोग करता है। होमोलॉजी मॉडलिंग प्रोटीन संरचना भविष्यवाणी प्रोटीन संरचना भविष्यवाणी सॉफ्टवेयर संदर्भ आगे पढ़ने प्रोटीन विधियाँ जैव सूचना विज्ञान देखें