Protein design
پروٹین ڈیزائن نئی سرگرمی، طرز عمل، یا مقصد کو ڈیزائن کرنے اور پروٹین فنکشن کی بنیادی تفہیم کو آگے بڑھانے کے لیے نئے پروٹین مالیکیولز کا عقلی ڈیزائن ہے۔ پروٹین کو شروع سے ڈیزائن کیا جا سکتا ہے (ڈی نووو ڈیزائن) یا کسی معروف پروٹین کی ساخت اور اس کی ترتیب (جسے پروٹین کا نیا ڈیزائن کہا جاتا ہے) کی حساب شدہ شکلیں بنا کر۔ عقلی پروٹین ڈیزائن کے نقطہ نظر پروٹین کی ترتیب کی پیش گوئیاں کرتے ہیں جو مخصوص ڈھانچوں میں جوڑ دیں گے۔ ان پیش گوئی شدہ ترتیبات کو پھر تجرباتی طور پر پیپٹائڈ کی ترکیب، سائٹ سے چلنے والی میوٹیجینیسیس، یا مصنوعی جین کی ترکیب جیسے طریقوں کے ذریعے درست کیا جا سکتا ہے۔ عقلی پروٹین کا ڈیزائن 1970 کی دہائی کے وسط کا ہے۔ تاہم، حال ہی میں، پانی میں گھلنشیل اور یہاں تک کہ ٹرانس میمبرین پیپٹائڈز اور پروٹین کے کامیاب عقلی ڈیزائن کی متعدد مثالیں موجود ہیں، جزوی طور پر پروٹین کی ساخت کے استحکام اور بہتر کمپیوٹیشنل طریقوں کی ترقی میں معاون مختلف عوامل کی بہتر تفہیم کی وجہ سے۔ جائزہ اور تاریخ عقلی پروٹین کے ڈیزائن میں مقصد امینو ایسڈ کے سلسلے کی پیش گوئی کرنا ہے جو ایک مخصوص پروٹین کی ساخت میں جوڑ جائے گا۔ اگرچہ ممکنہ پروٹین کے سلسلے کی تعداد وسیع ہے، پروٹین چین کے سائز کے ساتھ تیزی سے بڑھ رہی ہے، لیکن ان میں سے صرف ایک ذیلی سیٹ قابل اعتماد طریقے سے اور تیزی سے ایک مقامی ریاست میں جوڑ جائے گا۔ پروٹین کے ڈیزائن میں اس ذیلی سیٹ کے اندر نئے ترتیبات کی شناخت شامل ہے۔ پروٹین کی مقامی حالت زنجیر کے لیے کم از کم تعریفی آزاد توانائی ہوتی ہے۔ اس طرح، پروٹین ڈیزائن ان ترتیبات کی تلاش ہے جن میں منتخب کردہ ڈھانچہ کم از کم آزاد توانائی کے طور پر ہو۔ ایک لحاظ سے، یہ پروٹین کی ساخت کی پیش گوئی کے برعکس ہے۔ ڈیزائن میں، ایک ترتیری ڈھانچہ متعین کیا جاتا ہے، اور ایک ترتیب کی نشاندہی کی جاتی ہے جو اس سے جوڑ جائے گی۔ اس لیے اسے الٹا فولڈنگ بھی کہا جاتا ہے۔ اس کے بعد پروٹین کا ڈیزائن ایک اصلاح کا مسئلہ ہے: کچھ اسکورنگ کے معیار کا استعمال کرتے ہوئے، ایک بہتر ترتیب کا انتخاب کیا جاتا ہے جو مطلوبہ ڈھانچے میں جوڑ جائے گا۔ جب 1970 اور 1980 کی دہائیوں کے دوران پہلے پروٹین کو عقلی طور پر ڈیزائن کیا گیا تھا، تو ان کے لیے ترتیب کو دیگر معروف پروٹینوں کے تجزیے، ترتیب کی ساخت، امینو ایسڈ چارجز، اور مطلوبہ ساخت کی جیومیٹری کی بنیاد پر دستی طور پر بہتر بنایا گیا تھا۔ پہلے ڈیزائن کیے گئے پروٹین برنڈ گٹے سے منسوب ہیں، جنہوں نے ڈی ڈی ٹی کے بائنڈر سمیت بیٹا شیٹس اور الفا ہیلسیس پر مشتمل ایک معروف اتپریرک، مویشیوں کے ربونوکلیز، اور ترتیری ڈھانچے کا ایک کم ورژن ڈیزائن کیا۔ یوری اور ان کے ساتھیوں نے بعد میں ترتیب کی ساخت کے اصولوں کی بنیاد پر ایلسٹن جیسے ریشے دار پیپٹائڈز تیار کیے۔ رچرڈسن اور ساتھی کارکنوں نے ایک 79 باقیات والا پروٹین ڈیزائن کیا جس میں کسی معروف پروٹین کی کوئی ترتیب ہومیولوجی نہیں تھی۔ 1990 کی دہائی میں، طاقتور کمپیوٹرز، امینو ایسڈ کی تشکیل کی لائبریریوں، اور بنیادی طور پر مالیکیولر ڈائنامکس سمیلیشنز کے لیے تیار کردہ فورس فیلڈز کی آمد نے ساخت پر مبنی کمپیوٹیشنل پروٹین ڈیزائن ٹولز کی ترقی کو قابل بنایا۔ ان کمپیوٹیشنل ٹولز کی ترقی کے بعد، پروٹین ڈیزائن میں پچھلے 30 سالوں میں بڑی کامیابی حاصل کی گئی ہے۔ مکمل طور پر ڈی نووو کو کامیابی کے ساتھ ڈیزائن کیا گیا پہلا پروٹین 1997 میں اسٹیفن میو اور ساتھی کارکنوں نے بنایا تھا، اور اس کے فورا بعد 1999 میں پیٹر ایس کم اور ساتھی کارکنوں نے غیر فطری دائیں ہاتھ کے کنڈلی کنڈلی کے ڈائمرز، ٹرائمرز اور ٹیٹریمرز کو ڈیزائن کیا۔ 2003 میں، ڈیوڈ بیکر کی لیبارٹری نے ایک مکمل پروٹین تیار کیا جو فطرت میں پہلے کبھی نہیں دیکھا گیا تھا۔ بعد میں، 2008 میں، بیکر کے گروپ نے کمپیوٹیشنل طور پر دو مختلف رد عمل کے لیے انزائم تیار کیے۔ 2010 میں، سب سے زیادہ طاقتور وسیع پیمانے پر غیر جانبدار کرنے والے اینٹی باڈیز میں سے ایک کو کمپیوٹیشنل طور پر ڈیزائن کردہ پروٹین تحقیقات کا استعمال کرتے ہوئے مریض کے سیرم سے الگ کیا گیا تھا۔ ان اور دیگر کامیابیوں کی وجہ سے (مثال کے طور پر نیچے دی گئی مثالیں دیکھیں) پروٹین ڈیزائن پروٹین انجینئرنگ کے لیے دستیاب سب سے اہم ٹولز میں سے ایک بن گیا ہے۔ اس بات کی بہت امید ہے کہ چھوٹے اور بڑے نئے پروٹین کے ڈیزائن کا استعمال بائیو میڈیسن اور بائیو انجینئرنگ میں ہوگا۔ پروٹین کی ساخت اور فنکشن پروٹین ڈیزائن پروگراموں کے بنیادی ماڈل سالماتی قوتوں کے کمپیوٹر ماڈل استعمال کرتے ہیں جو ویوو ماحول میں پروٹین کو چلاتے ہیں۔ مسئلے کو حل کرنے کے قابل بنانے کے لیے، ان قوتوں کو پروٹین ڈیزائن ماڈل کے ذریعے آسان بنایا جاتا ہے۔ اگرچہ پروٹین ڈیزائن پروگرام بہت مختلف ہوتے ہیں، لیکن انہیں ماڈلنگ کے چار اہم سوالات کو حل کرنا ہوتا ہے: ڈیزائن کا ٹارگٹ اسٹرکچر کیا ہے، ٹارگٹ اسٹرکچر پر کس لچک کی اجازت ہے، سرچ میں کون سے سیکوینس شامل ہیں، اور کون سے فورس فیلڈ کو اسکور کرنے کے لیے استعمال کیا جائے گا۔ ٹارگٹ اسٹرکچر پروٹین فنکشن پروٹین کی ساخت پر بہت زیادہ منحصر ہے، اور عقلی پروٹین ڈیزائن اس رشتے کو پروٹین ڈیزائن کرکے فنکشن ڈیزائن کرنے کے لیے استعمال کرتا ہے جس میں ٹارگٹ اسٹرکچر یا فولڈ ہوتا ہے۔ اس طرح، تعریف کے مطابق، عقلی پروٹین کے ڈیزائن میں ہدف کی ساخت یا ڈھانچوں کے مجموعے کو پہلے سے جاننا ضروری ہے۔ یہ پروٹین انجینئرنگ کی دیگر شکلوں سے متصادم ہے، جیسے کہ ہدایت شدہ ارتقاء، جہاں پروٹین کو تلاش کرنے کے لیے مختلف طریقے استعمال کیے جاتے ہیں جو ایک مخصوص فنکشن حاصل کرتے ہیں، اور پروٹین کی ساخت کی پیش گوئی کے ساتھ جہاں ترتیب معلوم ہے، لیکن ساخت نامعلوم ہے۔ اکثر، ہدف کا ڈھانچہ دوسرے پروٹین کی معروف ساخت پر مبنی ہوتا ہے۔ تاہم، فطرت میں نظر نہ آنے والی نئی تہوں کو تیزی سے ممکن بنایا گیا ہے۔ پیٹر ایس کم اور ساتھی کارکنوں نے غیر فطری کنڈلی کنڈلی کے ٹرائمرز اور ٹیٹریمرز ڈیزائن کیے، جو فطرت میں پہلے نہیں دیکھے گئے تھے۔ پروٹین ٹاپ 7، جو ڈیوڈ بیکر کی لیب میں تیار کیا گیا تھا، مکمل طور پر پروٹین ڈیزائن الگورتھم کا استعمال کرتے ہوئے ڈیزائن کیا گیا تھا، تاکہ مکمل طور پر نیا فولڈ بنایا جا سکے۔ حال ہی میں، بیکر اور ساتھی کارکنوں نے پروٹین فولڈنگ فنلز پر مبنی مثالی گلوبولر پروٹین ڈھانچے کو ڈیزائن کرنے کے لیے اصولوں کا ایک سلسلہ تیار کیا جو ثانوی ڈھانچے کی پیش گوئی اور ترتیری ڈھانچے کے درمیان پل بناتے ہیں۔ یہ اصول، جو پروٹین کی ساخت کی پیش گوئی اور پروٹین کے ڈیزائن دونوں پر مبنی ہیں، پانچ مختلف نوول پروٹین ٹوپولوجیز کو ڈیزائن کرنے کے لیے استعمال کیے گئے تھے۔ سیکوینس اسپیس عقلی پروٹین ڈیزائن میں، پروٹین کو کسی معروف پروٹین کی ترتیب اور ساخت سے، یا ڈی نووو پروٹین ڈیزائن میں شروع سے مکمل طور پر دوبارہ ڈیزائن کیا جا سکتا ہے۔ پروٹین کے نئے ڈیزائن میں، ترتیب میں زیادہ تر باقیات کو ان کے جنگلی قسم کے امینو ایسڈ کے طور پر برقرار رکھا جاتا ہے جبکہ کچھ کو تبدیل کرنے کی اجازت دی جاتی ہے۔ نووو ڈیزائن میں، پوری ترتیب کو نئے سرے سے ڈیزائن کیا گیا ہے، جو کسی پیشگی ترتیب کی بنیاد پر نہیں ہے۔ ڈی نووو ڈیزائن اور پروٹین کے نئے ڈیزائن دونوں ترتیب کی جگہ پر قواعد قائم کر سکتے ہیں: مخصوص امینو ایسڈ جو ہر متغیر باقیات کی پوزیشن پر قابل اجازت ہیں۔ مثال کے طور پر، ایچ آئی وی کو وسیع پیمانے پر غیر جانبدار کرنے والے اینٹی باڈیز کو منتخب کرنے کے لیے آر ایس سی 3 تحقیقات کی سطح کی ساخت کو ارتقائی ڈیٹا اور چارج بیلنس کی بنیاد پر محدود کیا گیا تھا۔ پروٹین کے ڈیزائن پر بہت سی ابتدائی کوششیں ترتیب کی جگہ پر تجرباتی اصولوں پر مبنی تھیں۔ مزید برآں، ریشے دار پروٹین کا ڈیزائن عام طور پر ترتیب کی جگہ پر سخت اصولوں پر عمل کرتا ہے۔ مثال کے طور پر کولیجن پر مبنی ڈیزائن شدہ پروٹین اکثر گلی-پرو-ایکس دہرائے جانے والے نمونوں پر مشتمل ہوتے ہیں۔ کمپیوٹیشنل تکنیکوں کی آمد پروٹین کو ترتیب کے انتخاب میں بغیر کسی انسانی مداخلت کے ڈیزائن کرنے کی اجازت دیتی ہے۔ ساختی لچک پروٹین کے ڈیزائن میں، پروٹین کی ہدف کی ساخت (یا ڈھانچے) معلوم ہوتی ہے۔ تاہم، ایک عقلی پروٹین ڈیزائن کے نقطہ نظر کو ہدف کے ڈھانچے پر کچھ لچکدار ماڈل بنانا چاہیے تاکہ اس ڈھانچے کے لیے ڈیزائن کیے جانے والے ترتیبات کی تعداد میں اضافہ کیا جا سکے اور ترتیب کو کسی مختلف ڈھانچے میں جوڑنے کے امکان کو کم سے کم کیا جا سکے۔ مثال کے طور پر، ایک پروٹین کے مضبوطی سے پیک شدہ کور میں ایک چھوٹے امینو ایسڈ (جیسے ایلانائن) کے پروٹین کے نئے ڈیزائن میں، اگر ارد گرد کے سائیڈ چینز کو دوبارہ پیک کرنے کی اجازت نہیں ہے تو ہدف کے ڈھانچے میں جوڑنے کے لیے عقلی ڈیزائن کے نقطہ نظر سے بہت کم میوٹینٹس کی پیش گوئی کی جائے گی۔ اس طرح، کسی بھی ڈیزائن کے عمل کا ایک لازمی پیمانہ سائیڈ چینز اور ریڑھ کی ہڈی دونوں کے لیے لچک کی مقدار ہے۔ آسان ترین ماڈلز میں، پروٹین کی ریڑھ کی ہڈی کو سخت رکھا جاتا ہے جبکہ کچھ پروٹین سائیڈ چینز کو تشکیل کو تبدیل کرنے کی اجازت دی جاتی ہے۔ تاہم، سائیڈ چینز میں ان کے بانڈ کی لمبائی، بانڈ اینگلز، اور χ ڈائیڈرل اینگلز میں بہت سی ڈگریز آف فریڈم ہو سکتی ہیں۔ اس جگہ کو آسان بنانے کے لیے، پروٹین ڈیزائن کے طریقے روٹیمر لائبریریوں کا استعمال کرتے ہیں جو بانڈ کی لمبائی اور بانڈ کے زاویوں کے لیے مثالی اقدار کو فرض کرتے ہیں، جبکہ χ ڈائیڈرل زاویوں کو چند اکثر مشاہدہ کردہ کم توانائی کی تشکیلوں تک محدود کرتے ہیں جنہیں روٹیمر کہتے ہیں۔ روٹیمر لائبریریاں بہت سے پروٹین ڈھانچوں کے شماریاتی تجزیے سے اخذ کی گئی ہیں۔ بیک بون آزاد روٹیمر لائبریریاں تمام روٹیمرز کو بیان کرتی ہیں۔ بیک بون پر منحصر روٹیمر لائبریریاں، اس کے برعکس، روٹیمرز کو بیان کرتی ہیں کہ سائیڈ چین کے ارد گرد پروٹین ریڑھ کی ہڈی کے انتظام کے لحاظ سے ان کے ظاہر ہونے کا کتنا امکان ہے۔ زیادہ تر پروٹین ڈیزائن پروگرام ایک تشکیل کا استعمال کرتے ہیں (مثال کے طور پر، خلا میں روٹیمر ڈائیڈرلز کے لیے موڈل ویلیو) یا روٹیمر کے ذریعے بیان کردہ خطے میں کئی نکات ؛ او ایس پی آر ای وائی پروٹین ڈیزائن پروگرام، اس کے برعکس، پورے مسلسل خطے کو ماڈل کرتا ہے۔ اگرچہ عقلی پروٹین کے ڈیزائن کو عام ریڑھ کی ہڈی کو پروٹین کے فولڈ کو محفوظ رکھنا چاہیے، لیکن ریڑھ کی ہڈی میں کچھ لچک کی اجازت دینے سے پروٹین کے عمومی فولڈ کو برقرار رکھتے ہوئے ڈھانچے میں فولڈ ہونے والے سیکوینس کی تعداد میں نمایاں اضافہ ہو سکتا ہے۔ پروٹین کے نئے ڈیزائن میں ریڑھ کی ہڈی کی لچک خاص طور پر اہم ہے کیونکہ ترتیب میں تغیرات کے نتیجے میں اکثر ریڑھ کی ہڈی کی ساخت میں چھوٹی تبدیلیاں آتی ہیں۔ مزید برآں، ریڑھ کی ہڈی کی لچک پروٹین ڈیزائن کے زیادہ جدید ایپلی کیشنز کے لیے ضروری ہو سکتی ہے، جیسے کہ بائنڈنگ پیشن گوئی اور انزائم ڈیزائن۔ پروٹین ڈیزائن ریڑھ کی ہڈی کی لچک کے کچھ ماڈلز میں ریڑھ کی ہڈی کی چھوٹی اور مسلسل عالمی حرکتیں، ہدف فولڈ کے ارد گرد ریڑھ کی ہڈی کے مجرد نمونے، بیک روب حرکتیں، اور پروٹین لوپ لچک شامل ہیں۔ توانائی فنکشن عقلی پروٹین ڈیزائن کی تکنیکوں کو ان ترتیبات میں تفریق کرنے کے قابل ہونا چاہیے جو ہدف فولڈ کے تحت مستحکم ہوں گے ان سے جو دیگر کم توانائی والی مسابقتی ریاستوں کو ترجیح دیں گے۔ اس طرح، پروٹین کے ڈیزائن کے لیے درست توانائی کے افعال کی ضرورت ہوتی ہے جو ترتیبات کو درجہ بندی اور اسکور کر سکتے ہیں کہ وہ ہدف کی ساخت سے کتنی اچھی طرح جوڑتے ہیں۔ ایک ہی وقت میں، تاہم، ان توانائی کے افعال کو پروٹین ڈیزائن کے پیچھے کمپیوٹیشنل چیلنجوں پر غور کرنا چاہیے۔ کامیاب ڈیزائن کے لیے سب سے مشکل ضروریات میں سے ایک توانائی فنکشن ہے جو کمپیوٹیشنل حسابات کے لیے درست اور آسان دونوں ہے۔ سب سے درست توانائی کے افعال وہ ہیں جو کوانٹم مکینیکل تخروپن پر مبنی ہیں۔ تاہم، اس طرح کے تخروپن بہت سست ہوتے ہیں اور عام طور پر پروٹین ڈیزائن کے لیے ناقابل عمل ہوتے ہیں۔ اس کے بجائے، بہت سے پروٹین ڈیزائن الگورتھم یا تو طبیعیات پر مبنی توانائی کے افعال کا استعمال کرتے ہیں جو سالماتی میکانکس تخروپن پروگراموں، علم پر مبنی توانائی کے افعال، یا دونوں کے ہائبرڈ مرکب سے ڈھال لیے گئے ہیں۔ یہ رجحان طبیعیات پر مبنی ممکنہ توانائی کے افعال کو زیادہ استعمال کرنے کی طرف رہا ہے۔ طبیعیات پر مبنی توانائی کے افعال، جیسے AMBER اور CHARMM، عام طور پر کوانٹم مکینیکل تخروپن، اور تھرموڈینامکس، کرسٹلگرافی، اور سپیکٹروسکوپی سے تجرباتی ڈیٹا سے اخذ کیے جاتے ہیں۔ یہ توانائی کے افعال عام طور پر جسمانی توانائی کے فعل کو آسان بناتے ہیں اور انہیں جوڑی کے لحاظ سے سڑنے کے قابل بناتے ہیں، جس کا مطلب ہے کہ پروٹین کی تشکیل کی کل توانائی کا حساب ہر ایٹم کے جوڑے کے درمیان جوڑی کے لحاظ سے توانائی کو شامل کرکے کیا جا سکتا ہے، جو انہیں اصلاح کے الگورتھم کے لیے پرکشش بناتا ہے۔ طبیعیات پر مبنی توانائی کے افعال عام طور پر ایٹموں اور غیر بندھے ہوئے ایٹموں کے درمیان جوڑی کے لحاظ سے الیکٹروسٹیٹکس کولومبیک اصطلاح کے درمیان ایک پرکشش پسپا لینارڈ جونز اصطلاح کا نمونہ بناتے ہیں۔ طبیعیات پر مبنی صلاحیتوں کے برعکس، شماریاتی صلاحیتوں کو حساب لگانے میں تیز ہونے، پیچیدہ اثرات کا واضح طور پر حساب کتاب کرنے اور پروٹین کی ساخت میں چھوٹی تبدیلیوں کے لیے کم حساس ہونے کا فائدہ حاصل ہے۔ یہ توانائی کے افعال ساختی ڈیٹا بیس پر ظہور کی تعدد سے توانائی کی اقدار حاصل کرنے پر مبنی ہوتے ہیں۔ تاہم، پروٹین کے ڈیزائن کی ضروریات ہوتی ہیں جو بعض اوقات مالیکیولر میکانکس فورس فیلڈز میں محدود ہو سکتی ہیں۔ سالماتی میکانکس فورس فیلڈز، جو زیادہ تر سالماتی حرکیات کے تخروپن میں استعمال ہوتے ہیں، واحد ترتیب کے تخروپن کے لیے بہتر بنائے جاتے ہیں، لیکن پروٹین ڈیزائن بہت سے ترتیبات کی بہت سی تشکیل کے ذریعے تلاش کرتا ہے۔ اس طرح، مالیکیولر میکینکس فورس فیلڈز کو پروٹین ڈیزائن کے مطابق بنایا جانا چاہیے۔ عملی طور پر، پروٹین ڈیزائن توانائی کے افعال اکثر شماریاتی اصطلاحات اور طبیعیات پر مبنی اصطلاحات دونوں کو شامل کرتے ہیں۔ مثال کے طور پر، روزیٹا انرجی فنکشن، جو سب سے زیادہ استعمال ہونے والے انرجی فنکشنز میں سے ایک ہے، CHARMM انرجی فنکشن میں پیدا ہونے والی طبیعیات پر مبنی توانائی کی اصطلاحات، اور شماریاتی توانائی کی اصطلاحات، جیسے کہ روٹیمر امکان اور علم پر مبنی الیکٹروسٹیٹکس کو شامل کرتا ہے۔ عام طور پر، توانائی کے افعال کو لیبارٹریوں کے درمیان انتہائی حسب ضرورت بنایا جاتا ہے، اور خاص طور پر ہر ڈیزائن کے مطابق بنایا جاتا ہے۔ موثر ڈیزائن توانائی کے افعال کے لیے چیلنجز پانی پروٹین کے ارد گرد زیادہ تر مالیکیول بناتا ہے اور پروٹین کی ساخت کا بنیادی محرک ہے۔ اس طرح، پانی اور پروٹین کے درمیان تعامل کی ماڈلنگ پروٹین کے ڈیزائن میں اہم ہے۔ پانی کے مالیکیولز کی تعداد جو کسی بھی وقت پروٹین کے ساتھ تعامل کرتے ہیں بہت زیادہ ہوتی ہے اور ہر ایک میں آزادی اور تعامل کے شراکت داروں کی بڑی تعداد ہوتی ہے۔ اس کے بجائے، پروٹین ڈیزائن پروگرام پانی کے زیادہ تر مالیکیولز کو تسلسل کے طور پر ماڈل کرتے ہیں، ہائیڈروفوبک اثر اور سولویشن پولرائزیشن دونوں کو ماڈلنگ کرتے ہیں۔ پانی کے انفرادی مالیکیول بعض اوقات پروٹین کے بنیادی حصے میں، اور پروٹین-پروٹین یا پروٹین-لیگینڈ تعاملات میں ایک اہم ساختی کردار ادا کر سکتے ہیں۔ اس طرح کے پانی کا نمونہ بنانے میں ناکامی کے نتیجے میں پروٹین-پروٹین انٹرفیس کی زیادہ سے زیادہ ترتیب کی غلط پیش گوئیاں ہو سکتی ہیں۔ متبادل کے طور پر، پانی کے مالیکیولز کو روٹیمرز میں شامل کیا جا سکتا ہے۔ اصلاح کے مسئلے کے طور پر پروٹین ڈیزائن کا مقصد ایک پروٹین کی ترتیب تلاش کرنا ہے جو ہدف کے ڈھانچے میں جوڑ جائے گا۔ ایک پروٹین ڈیزائن الگورتھم کو، اس طرح، ہدف فولڈ کے حوالے سے، ہر ترتیب کی تمام تشکیلوں کو تلاش کرنا چاہیے، اور ہر ایک کی سب سے کم توانائی کی تشکیل کے مطابق ترتیبات کی درجہ بندی کرنی چاہیے، جیسا کہ پروٹین ڈیزائن انرجی فنکشن سے طے ہوتا ہے۔ اس طرح، پروٹین ڈیزائن الگورتھم کے لیے ایک عام ان پٹ ٹارگٹ فولڈ، سیکوینس اسپیس، ساختی لچک، اور انرجی فنکشن ہے، جبکہ آؤٹ پٹ ایک یا ایک سے زیادہ سیکوینس ہوتے ہیں جن کی پیش گوئی کی جاتی ہے کہ وہ ٹارگٹ ڈھانچے پر مستحکم طور پر فولڈ ہوں گے۔ تاہم، پروٹین کے باقیات کی تعداد کے ساتھ امیدوار پروٹین کے سلسلے کی تعداد میں تیزی سے اضافہ ہوتا ہے۔ مثال کے طور پر، 100 لمبائی کے 20100 پروٹین کے سلسلے ہیں۔ مزید برآں، یہاں تک کہ اگر امینو ایسڈ سائیڈ چین کنفارمیشنز چند روٹیمرز تک محدود ہیں (ساختی لچک دیکھیں)، اس کے نتیجے میں ہر ترتیب کے لیے کنفارمیشنز کی ایک تیز رفتار تعداد ہوتی ہے۔ اس طرح، ہمارے 100 بقیہ پروٹین میں، اور یہ فرض کرتے ہوئے کہ ہر امینو ایسڈ میں بالکل 10 روٹیمر ہوتے ہیں، ایک سرچ الگورتھم جو اس جگہ کو تلاش کرتا ہے اسے 200100 سے زیادہ پروٹین کی تشکیل تلاش کرنی ہوگی۔ سب سے عام توانائی کے افعال کو روٹیمرز اور امینو ایسڈ کی اقسام کے درمیان جوڑی کے لحاظ سے اصطلاحات میں تقسیم کیا جا سکتا ہے، جو اس مسئلے کو ایک مشترکہ کے طور پر پیش کرتا ہے، اور اسے حل کرنے کے لیے طاقتور اصلاحاتی الگورتھم استعمال کیے جا سکتے ہیں۔ ان صورتوں میں، ہر ترتیب سے تعلق رکھنے والی ہر تشکیل کی کل توانائی کو بقیہ پوزیشنوں کے درمیان انفرادی اور جوڑی کے لحاظ سے اصطلاحات کے مجموعے کے طور پر وضع کیا جا سکتا ہے۔ اگر کوئی ڈیزائنر صرف بہترین ترتیب میں دلچسپی رکھتا ہے، تو پروٹین ڈیزائن الگورتھم کو صرف سب سے کم توانائی کی ترتیب کی سب سے کم توانائی کی تشکیل کی ضرورت ہوتی ہے۔ ان صورتوں میں، ہر روٹیمر کی امینو ایسڈ شناخت کو نظر انداز کیا جا سکتا ہے اور مختلف امینو ایسڈ سے تعلق رکھنے والے تمام روٹیمرز کا یکساں علاج کیا جا سکتا ہے۔ آئیے کہ ری پروٹین چین میں بقیہ پوزیشن i پر ایک روٹیمر ہے، اور ای (ری) روٹیمر کے اندرونی ایٹموں کے درمیان ممکنہ توانائی ہے۔ ای (ری، آر جے) کو ریسیڈیو پوزیشن جے پر ری اور روٹیمر آر جے کے درمیان ممکنہ توانائی ہونے دیں۔ پھر، ہم اصلاح کے مسئلے کو کم از کم توانائی (ای ٹی) کی تشکیل تلاش کرنے میں سے ایک کے طور پر بیان کرتے ہیں: ای ٹی کو کم سے کم کرنے کا مسئلہ ایک این پی سخت مسئلہ ہے۔ اگرچہ مسائل کی کلاس این پی سخت ہے، عملی طور پر پروٹین ڈیزائن کی بہت سی مثالوں کو ہیورسٹک طریقوں کے ذریعے بالکل حل کیا جا سکتا ہے یا تسلی بخش طریقے سے بہتر بنایا جا سکتا ہے۔ الگورتھم کئی الگورتھم خاص طور پر پروٹین ڈیزائن کے مسئلے کے لیے تیار کیے گئے ہیں۔ ان الگورتھم کو دو وسیع کلاسوں میں تقسیم کیا جا سکتا ہے: عین مطابق الگورتھم، جیسے ڈیڈ اینڈ ایلیمینیشن، جس میں رن ٹائم گارنٹیوں کا فقدان ہے لیکن حل کے معیار کی ضمانت دیتا ہے۔ اور ہیورسٹک الگورتھم، جیسے مونٹی کارلو، جو عین مطابق الگورتھم سے تیز ہیں لیکن نتائج کی اصلاح پر کوئی ضمانت نہیں رکھتے ہیں۔ عین مطابق الگورتھم اس بات کی ضمانت دیتے ہیں کہ اصلاح کے عمل نے پروٹین ڈیزائن ماڈل کے مطابق زیادہ سے زیادہ پیدا کیا۔ اس طرح، اگر عین مطابق الگورتھم کی پیش گوئیاں اس وقت ناکام ہو جاتی ہیں جب ان کی تجرباتی طور پر توثیق کی جاتی ہے، تو غلطی کے منبع کو انرجی فنکشن، اجازت شدہ لچک، ترتیب کی جگہ یا ہدف کی ساخت سے منسوب کیا جا سکتا ہے (مثال کے طور پر، اگر اس کے لیے ڈیزائن نہیں کیا جا سکتا)۔ کچھ پروٹین ڈیزائن الگورتھم ذیل میں درج ہیں۔ اگرچہ یہ الگورتھم پروٹین ڈیزائن کے مسئلے کی صرف سب سے بنیادی تشکیل کو حل کرتے ہیں، مساوات ()، جب اصلاح کا ہدف بدل جاتا ہے کیونکہ ڈیزائنرز پروٹین ڈیزائن ماڈل میں بہتری اور توسیع متعارف کراتے ہیں، جیسے کہ ساختی لچک میں بہتری (مثال کے طور پر، پروٹین ریڑھ کی ہڈی کی لچک) یا جدید ترین توانائی کی اصطلاحات شامل ہیں، پروٹین ڈیزائن پر بہت سی توسیعات جو ماڈلنگ کو بہتر بناتی ہیں ان الگورتھم کے اوپر بنائی گئی ہیں۔ مثال کے طور پر، روزیٹا ڈیزائن میں جدید ترین توانائی کی اصطلاحات، اور مونٹی کارلو کو بنیادی اصلاحاتی الگورتھم کے طور پر استعمال کرتے ہوئے ریڑھ کی ہڈی کی لچک شامل ہے۔ او ایس پی آر ای وائی کے الگورتھم ڈیڈ اینڈ ایلیمینیشن الگورتھم اور اے * پر تعمیر کرتے ہیں تاکہ ریڑھ کی ہڈی اور سائیڈ چین کی مسلسل نقل و حرکت کو شامل کیا جا سکے۔ اس طرح، یہ الگورتھم پروٹین ڈیزائن کے لیے دستیاب مختلف قسم کے الگورتھم پر ایک اچھا نقطہ نظر فراہم کرتے ہیں۔ 2020 میں سائنس دانوں نے نوول پروٹین کے ارتقاء پر مبنی ڈیزائننگ کے لیے جینوم ڈیٹا بیس کا استعمال کرتے ہوئے اے آئی پر مبنی عمل کی ترقی کی اطلاع دی۔ انہوں نے ڈیزائن کے اصولوں کی شناخت کے لیے گہری تعلیم کا استعمال کیا۔ 2022 میں، ایک مطالعہ نے ڈیپ لرننگ سافٹ ویئر کی اطلاع دی جو پروٹین ڈیزائن کر سکتا ہے جس میں مقرر کردہ فنکشنل سائٹس ہوں۔ ریاضیاتی ضمانتوں کے ساتھ ڈیڈ اینڈ ایلیمینیشن ڈیڈ اینڈ ایلیمینیشن (ڈی ای ای) الگورتھم روٹیمرز کو ہٹا کر مسئلہ کی تلاش کی جگہ کو بار بار کم کر دیتا ہے جو ثابت طور پر عالمی سب سے کم توانائی کی تشکیل (جی ایم ای سی) کا حصہ نہیں دکھایا جا سکتا ہے۔ ہر تکرار پر، ڈیڈ اینڈ ایلیمینیشن الگورتھم ہر بقایا پوزیشن پر روٹیمرز کے تمام ممکنہ جوڑوں کا موازنہ کرتا ہے، اور ہر روٹیمر r′i کو ہٹا دیتا ہے جو ہمیشہ دوسرے روٹیمر r سے زیادہ توانائی کا دکھایا جا سکتا ہے اور اس طرح GMEC کا حصہ نہیں ہے: ڈیڈ اینڈ ایلیمینیشن الگورتھم کی دیگر طاقتور توسیعات میں جوڑوں کے خاتمے کا معیار، اور عام ڈیڈ اینڈ ایلیمینیشن معیار شامل ہیں۔ اس الگورتھم کو ثابت شدہ ضمانتوں کے ساتھ مسلسل روٹیمرز کو سنبھالنے کے لیے بھی بڑھایا گیا ہے۔ اگرچہ ڈیڈ اینڈ ایلیمینیشن الگورتھم ہر تکرار پر کثیر الجہتی وقت میں چلتا ہے، لیکن یہ کنورجنس کی ضمانت نہیں دے سکتا۔ اگر، ایک مخصوص تعداد میں تکرار کے بعد، ڈیڈ اینڈ ایلیمینیشن الگورتھم مزید روٹیمرز کی کٹائی نہیں کرتا ہے، تو پھر یا تو روٹیمرز کو ضم کرنا پڑتا ہے یا باقی تلاش کی جگہ کو تلاش کرنے کے لیے کسی اور سرچ الگورتھم کا استعمال کرنا پڑتا ہے۔ ایسے معاملات میں، ڈیڈ اینڈ ایلیمینیشن سرچ اسپیس کو کم کرنے کے لیے پری فلٹرنگ الگورتھم کے طور پر کام کرتا ہے، جبکہ دیگر الگورتھم، جیسے اے *، مونٹی کارلو، لکیری پروگرامنگ، یا فاسٹر کو بقیہ سرچ اسپیس کو تلاش کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ شاخ اور باؤنڈ پروٹین کے ڈیزائن کی تشکیل کی جگہ کو ایک درخت کے طور پر پیش کیا جا سکتا ہے، جہاں پروٹین کے باقیات کو من مانی طریقے سے ترتیب دیا جاتا ہے، اور درخت کی شاخیں ہر روٹیمر پر ایک باقیات میں ہوتی ہیں۔ برانچ اور باؤنڈ الگورتھم اس نمائندگی کو کنفارمیشن ٹری کو مؤثر طریقے سے تلاش کرنے کے لیے استعمال کرتے ہیں: ہر برانچنگ پر، برانچ اور باؤنڈ الگورتھم کنفارمیشن اسپیس کو پابند کرتے ہیں اور صرف امید افزا برانچوں کو تلاش کرتے ہیں۔ پروٹین ڈیزائن کے لیے ایک مقبول سرچ الگورتھم اے * سرچ الگورتھم ہے۔ A * ہر جزوی ٹری پاتھ پر نچلے باؤنڈ اسکور کا حساب لگاتا ہے جو ہر توسیعی روٹیمر کی توانائی کو (ضمانتوں کے ساتھ) کم کرتا ہے۔ ہر جزوی تشکیل کو ترجیحی قطار میں شامل کیا جاتا ہے اور ہر تکرار پر سب سے کم نچلی حد والا جزوی راستہ قطار سے نکل کر بڑھایا جاتا ہے۔ ایک بار مکمل تشکیل کی گنتی ہو جانے کے بعد الگورتھم رک جاتا ہے اور اس بات کی ضمانت دیتا ہے کہ تشکیل بہترین ہے۔ پروٹین ڈیزائن میں اے * اسکور ایف دو حصوں پر مشتمل ہوتا ہے، ایف = جی + ایچ۔ g روٹیمرز کی صحیح توانائی ہے جو پہلے ہی جزوی تشکیل میں تفویض کی جا چکی ہے۔ ایچ ان روٹیمرز کی توانائی پر ایک نچلی حد ہے جو ابھی تک تفویض نہیں کی گئی ہے۔ ہر ایک کو مندرجہ ذیل طور پر ڈیزائن کیا گیا ہے، جہاں d جزوی تشکیل میں آخری تفویض شدہ باقیات کا اشاریہ ہے۔ عدد لکیری پروگرامنگ ET (مساوات ()) کو بہتر بنانے کا مسئلہ آسانی سے ایک عدد لکیری پروگرام (ILP) کے طور پر وضع کیا جا سکتا ہے۔ سب سے زیادہ طاقتور فارمولیشنوں میں سے ایک حتمی حل میں گھومنے والے اور کناروں کی موجودگی کی نمائندگی کرنے کے لیے بائنری متغیرات کا استعمال کرتا ہے، اور حل کو ہر بقیہ کے لیے بالکل ایک گھومنے والا اور بقیہ کے ہر جوڑے کے لیے ایک جوڑی کے لحاظ سے تعامل کو محدود کرتا ہے۔ آئی ایل پی حل کرنے والے، جیسے کہ سی پی ایل ای ایکس، پروٹین ڈیزائن کے مسائل کی بڑی مثالوں کے لیے عین مطابق بہترین حل کا حساب لگا سکتے ہیں۔ یہ حل کرنے والے مسئلے کی لکیری پروگرامنگ نرمی کا استعمال کرتے ہیں، جہاں qi اور qij کو مسلسل اقدار لینے کی اجازت ہے، ایک برانچ اور کٹ الگورتھم کے ساتھ مل کر زیادہ سے زیادہ حل کے لیے تشکیل کی جگہ کا صرف ایک چھوٹا سا حصہ تلاش کرنے کے لیے۔ آئی ایل پی حل کرنے والوں کو سائیڈ چین پلیسمنٹ کے مسئلے کی بہت سی مثالوں کو حل کرنے کے لیے دکھایا گیا ہے۔ لکیری پروگرامنگ ڈوئل آئی ایل پی حل کرنے والوں کے لیے میسج پاسنگ پر مبنی تخمینے لکیری پروگرامنگ (ایل پی) الگورتھم پر منحصر ہوتے ہیں، جیسے کہ ہر برانچ میں ایل پی میں نرمی انجام دینے کے لیے سمپلیکس یا رکاوٹ پر مبنی طریقے۔ یہ ایل پی الگورتھم عام مقصد کی اصلاح کے طریقوں کے طور پر تیار کیے گئے تھے اور پروٹین ڈیزائن کے مسئلے (مساوات ()) کے لیے بہتر نہیں ہیں۔ نتیجتا، ایل پی میں نرمی آئی ایل پی حل کرنے والوں کے لیے رکاوٹ بن جاتی ہے جب مسئلہ کا سائز بڑا ہوتا ہے۔ حال ہی میں، میسج پاسنگ الگورتھم پر مبنی کئی متبادل خاص طور پر پروٹین ڈیزائن کے مسئلے کی ایل پی نرمی کو بہتر بنانے کے لیے ڈیزائن کیے گئے ہیں۔ یہ الگورتھم انٹیجر پروگرامنگ کے دوہری یا ابتدائی دونوں مثالوں کا تخمینہ لگا سکتے ہیں، لیکن اصلاح پر ضمانتوں کو برقرار رکھنے کے لیے، وہ سب سے زیادہ مفید ہوتے ہیں جب پروٹین ڈیزائن کے مسئلے کے دوہری کا تخمینہ لگانے کے لیے استعمال کیے جاتے ہیں، کیونکہ دوہری ضمانتوں کا تخمینہ لگانا کہ کوئی حل چھوٹ نہیں جاتا ہے۔ میسج پاسنگ پر مبنی تخمینوں میں ٹری ری ویٹڈ میکس پروڈکٹ میسج پاسنگ الگورتھم، اور میسج پاسنگ لینیر پروگرامنگ الگورتھم شامل ہیں۔ ضمانتوں کے بغیر آپٹیمائزیشن الگورتھم مونٹی کارلو اور مصنوعی اینیلنگ مونٹی کارلو پروٹین ڈیزائن کے لیے سب سے زیادہ استعمال ہونے والے الگورتھم میں سے ایک ہے۔ اپنی آسان ترین شکل میں، مونٹی کارلو الگورتھم بے ترتیب طور پر ایک باقیات کا انتخاب کرتا ہے، اور اس باقیات میں بے ترتیب طور پر منتخب کردہ روٹیمر (کسی بھی امینو ایسڈ کا) کا جائزہ لیا جاتا ہے۔ پروٹین کی نئی توانائی، اینیو کا موازنہ پرانی توانائی ایلڈ سے کیا جاتا ہے اور نئے روٹیمر کو اس کے امکان کے ساتھ قبول کیا جاتا ہے: جہاں β بولٹزمین مستقل ہے اور درجہ حرارت T کو اس طرح منتخب کیا جا سکتا ہے کہ ابتدائی راؤنڈز میں یہ زیادہ ہو اور اسے مقامی منیما پر قابو پانے کے لیے آہستہ آہستہ اینیل کیا جاتا ہے۔ فاسٹر الگورتھم امینو ایسڈ کی ترتیب کو بہتر بنانے کے لیے تعیناتی اور غیر معمولی معیار کے امتزاج کا استعمال کرتا ہے۔ فاسٹر سب سے پہلے ڈی ای ای کا استعمال روٹیمرز کو ختم کرنے کے لیے کرتا ہے جو زیادہ سے زیادہ حل کا حصہ نہیں ہیں۔ پھر، تکراری مراحل کا ایک سلسلہ روٹیمر اسائنمنٹ کو بہتر بناتا ہے۔ عقیدے کی تشہیر پروٹین کے ڈیزائن کے لیے عقیدے کی تشہیر میں، الگورتھم پیغامات کا تبادلہ کرتا ہے جو اس عقیدے کو بیان کرتا ہے کہ ہر باقیات پڑوسی باقیات میں ہر روٹیمر کے امکان کے بارے میں ہے۔ الگورتھم ہر تکرار پر پیغامات کو اپ ڈیٹ کرتا ہے اور کنورجنس تک یا تکرار کی ایک مقررہ تعداد تک تکرار کرتا ہے۔ پروٹین ڈیزائن میں کنورجنس کی ضمانت نہیں ہے۔ پیغام mi → j (rj کہ ایک ریسیڈیو i ہر روٹیمر کو بھیجتا ہے (rj پڑوسی ریسیڈیو j پر اس کی تعریف اس طرح کی گئی ہے: پروٹین ڈیزائن کو بہتر بنانے کے لیے میکس پروڈکٹ اور سم پروڈکٹ دونوں کا استعمال کیا گیا ہے۔ ڈیزائن شدہ پروٹینز اینزیم ڈیزائن کی ایپلی کیشنز اور مثالیں نئے انزائمز کا ڈیزائن پروٹین ڈیزائن کا استعمال ہے جس میں بہت بڑی بائیو انجینئرنگ اور بائیو میڈیکل ایپلی کیشنز ہیں۔ عام طور پر، پروٹین کی ساخت کو ڈیزائن کرنا انزائم کو ڈیزائن کرنے سے مختلف ہو سکتا ہے، کیونکہ انزائموں کے ڈیزائن کو اتپریرک میکانزم میں شامل بہت سی حالتوں پر غور کرنا چاہیے۔ تاہم پروٹین ڈیزائن ڈی نووو انزائم ڈیزائن کی ایک شرط ہے کیونکہ، کم از کم، اتپریرک کے ڈیزائن کے لیے ایک سہارے کی ضرورت ہوتی ہے جس میں اتپریرک میکانزم داخل کیا جا سکتا ہے۔ 21 ویں صدی کی پہلی دہائی میں نووو انزائم کے ڈیزائن اور نئے ڈیزائن میں زبردست پیش رفت ہوئی۔ تین بڑے مطالعات میں، ڈیوڈ بیکر اور ساتھی کارکنوں ڈی نووو نے ریٹرو-ایلڈول رد عمل، کیمپ-ایلیمینیشن رد عمل، اور ڈائلس-ایلڈر رد عمل کے لیے انزائم تیار کیے۔ مزید برآں، اسٹیفن میو اور ساتھی کارکنوں نے کیمپ-ایلیمینیشن رد عمل کے لیے سب سے موثر معروف انزائم کو ڈیزائن کرنے کے لیے ایک تکراری طریقہ تیار کیا۔ نیز، بروس ڈونلڈ کی لیبارٹری میں، کمپیوٹیشنل پروٹین ڈیزائن کا استعمال نان رائبوسومل پیپٹائڈ سنتھٹیس کے پروٹین ڈومینز میں سے ایک کی خاصیت کو تبدیل کرنے کے لیے کیا گیا تھا جو گریمیسیڈن ایس پیدا کرتا ہے، اس کے قدرتی سبسٹریٹ فینائلالینائن سے چارج شدہ امینو ایسڈ سمیت دیگر غیر علمی سبسٹریٹس میں۔ دوبارہ ڈیزائن کردہ انزائموں کی سرگرمیاں جنگلی قسم کے قریب تھیں۔ وابستگی کے لیے ڈیزائن پروٹین-پروٹین تعاملات زیادہ تر حیاتیاتی عمل میں شامل ہوتے ہیں۔ بہت سی مشکل ترین بیماریوں، جیسے الزائمر، کینسر کی بہت سی شکلیں (مثال کے طور پر، ٹی پی 53)، اور ہیومن امیونو ڈیفیشینسی وائرس (ایچ آئی وی) انفیکشن میں پروٹین-پروٹین کے تعاملات شامل ہیں۔ اس طرح، اس طرح کی بیماریوں کے علاج کے لیے، پروٹین یا پروٹین جیسے علاج کو ڈیزائن کرنا مطلوب ہے جو تعامل کے شراکت داروں میں سے کسی ایک کو باندھتا ہے اور اس طرح بیماری پیدا کرنے والے تعامل میں خلل ڈالتا ہے۔ اس کے لیے اپنے ساتھی کے ساتھ وابستگی کے لیے پروٹین تھیراپیوٹکس ڈیزائن کرنے کی ضرورت ہوتی ہے۔ پروٹین-پروٹین تعاملات کو پروٹین ڈیزائن الگورتھم کا استعمال کرتے ہوئے ڈیزائن کیا جا سکتا ہے کیونکہ پروٹین کے استحکام پر حکمرانی کرنے والے اصول بھی پروٹین-پروٹین کے پابند ہونے پر حکمرانی کرتے ہیں۔ تاہم، پروٹین-پروٹین تعامل ڈیزائن چیلنجز پیش کرتا ہے جو عام طور پر پروٹین ڈیزائن میں موجود نہیں ہوتے ہیں۔ سب سے اہم چیلنجوں میں سے ایک یہ ہے کہ، عام طور پر، پروٹین کے درمیان انٹرفیس پروٹین کور سے زیادہ قطبی ہوتے ہیں، اور بائنڈنگ میں ڈیسلویشن اور ہائیڈروجن بانڈ کی تشکیل کے درمیان تجارت شامل ہوتی ہے۔ اس چیلنج پر قابو پانے کے لیے، بروس ٹیڈور اور ساتھی کارکنوں نے الیکٹروسٹیٹک شراکت پر توجہ مرکوز کرکے اینٹی باڈیز کے تعلق کو بہتر بنانے کے لیے ایک طریقہ تیار کیا۔ انہوں نے پایا کہ، مطالعہ میں ڈیزائن کیے گئے اینٹی باڈیز کے لیے، انٹرفیس میں بقیہ کے نکاسی کے اخراجات کو کم کرنے سے بائنڈنگ جوڑے کی وابستگی میں اضافہ ہوا۔ بائنڈنگ پیشن گوئی اسکور کرنا پروٹین ڈیزائن توانائی کے افعال کو بائنڈنگ پیشن گوئی اسکور کرنے کے لیے ڈھال لیا جانا چاہیے کیونکہ بائنڈنگ میں فری پروٹین (ای پی اور ای ایل) کی سب سے کم توانائی کی تشکیل اور باؤنڈ کمپلیکس (ای پی ایل) کی سب سے کم توانائی کی تشکیل کے درمیان تجارت شامل ہوتی ہے۔ K * الگورتھم آزاد توانائی کے حساب میں کنفارمیشنل اینٹروپی کو شامل کرکے الگورتھم کے بائنڈنگ مستقل کا تخمینہ لگاتا ہے۔ کے * الگورتھم ہر کمپلیکس کے تقسیم کے افعال کا تخمینہ لگانے کے لیے آزاد اور پابند کمپلیکس (سیٹ پی، ایل، اور پی ایل کے ذریعے ظاہر) کی صرف سب سے کم توانائی کی تشکیل پر غور کرتا ہے: خاصیت کے لیے ڈیزائن پروٹین-پروٹین تعاملات کا ڈیزائن انتہائی مخصوص ہونا چاہیے کیونکہ پروٹین بڑی تعداد میں پروٹین کے ساتھ تعامل کر سکتے ہیں۔ کامیاب ڈیزائن کے لیے منتخب بائنڈر کی ضرورت ہوتی ہے۔ اس طرح، پروٹین ڈیزائن الگورتھم کو آن ٹارگیٹ (یا مثبت ڈیزائن) اور آف ٹارگیٹ بائنڈنگ (یا منفی ڈیزائن) کے درمیان فرق کرنے کے قابل ہونا چاہیے۔ مخصوصیت کے لیے ڈیزائن کی سب سے نمایاں مثالوں میں سے ایک ایمی کیٹنگ اور ساتھی کارکنوں کی طرف سے 20 میں سے 19 بی زی آئی پی خاندانوں کے لیے مخصوص بی زی آئی پی بائنڈنگ پیپٹائڈز کا ڈیزائن ہے۔ ان میں سے 8 پیپٹائڈز مسابقتی پیپٹائڈز پر اپنے مطلوبہ ساتھی کے لیے مخصوص تھے۔ مزید برآں، اینڈرسن اور ساتھی کارکنوں نے منشیات کے ہدف کے فعال مقام پر تغیرات کی پیش گوئی کے لیے مثبت اور منفی ڈیزائن کا بھی استعمال کیا جس نے ایک نئی دوا کے خلاف مزاحمت فراہم کی۔ مثبت ڈیزائن کا استعمال جنگلی قسم کی سرگرمی کو برقرار رکھنے کے لیے کیا گیا، جبکہ منفی ڈیزائن کا استعمال منشیات کے پابند ہونے میں خلل ڈالنے کے لیے کیا گیا۔ کوسٹاس مارانا اور ساتھی کارکنوں کی طرف سے حالیہ کمپیوٹیشنل ری ڈیزائن بھی تجرباتی طور پر کینڈیڈا بوئڈینی زائیلوز ریڈکٹیز کی کوفیکٹر کی خاصیت کو این اے ڈی پی ایچ سے این اے ڈی ایچ میں تبدیل کرنے کے قابل تھا۔ پروٹین کی بحالی پروٹین کی سطح کو ڈیزائن کرنے پر مشتمل ہوتی ہے جبکہ پروٹین کے مجموعی فولڈ، کور اور باؤنڈری علاقوں کو برقرار رکھتی ہے۔ پروٹین کی دوبارہ تشکیل کرنا خاص طور پر دوسرے پروٹین کے ساتھ پروٹین کے بندھن کو تبدیل کرنے کے لیے مفید ہے۔ پروٹین کی بحالی کی سب سے اہم ایپلی کیشنز میں سے ایک این آئی ایچ ویکسین ریسرچ سینٹر میں وسیع پیمانے پر غیر جانبدار ایچ آئی وی اینٹی باڈیز کا انتخاب کرنے کے لیے آر ایس سی 3 تحقیقات کا ڈیزائن تھا۔ سب سے پہلے، جی پی 120 ایچ آئی وی لفافہ پروٹین اور پہلے دریافت شدہ بی 12 اینٹی باڈی کے درمیان بائنڈنگ انٹرفیس سے باہر کے باقیات کو ڈیزائن کرنے کے لیے منتخب کیا گیا۔ اس کے بعد، وقفہ ترتیب کا انتخاب ارتقائی معلومات، گھلنشیلتا، جنگلی قسم کے ساتھ مماثلت، اور دیگر تحفظات کی بنیاد پر کیا گیا۔ پھر منتخب ترتیب کی جگہ میں زیادہ سے زیادہ ترتیبات تلاش کرنے کے لیے روزیٹا ڈیزائن سافٹ ویئر کا استعمال کیا گیا۔ آر ایس سی 3 کو بعد میں طویل مدتی ایچ آئی وی سے متاثرہ غیر ترقی پذیر فرد کے سیرم میں وسیع پیمانے پر غیر جانبدار اینٹی باڈی وی آر سی 01 کو دریافت کرنے کے لیے استعمال کیا گیا۔ گلوبولر پروٹین کا ڈیزائن گلوبولر پروٹین وہ پروٹین ہوتے ہیں جن میں ہائیڈروفوبک کور اور ہائیڈروفیلک سطح ہوتی ہے۔ گلوبولر پروٹین اکثر ایک مستحکم ڈھانچہ اختیار کرتے ہیں، ریشے دار پروٹین کے برعکس، جن میں متعدد تشکیلات ہوتی ہیں۔ گلوبولر پروٹین کی تین جہتی ساخت کا تعین عام طور پر ایکس رے کرسٹلگرافی اور نیوکلیئر مقناطیسی گونج کے ذریعے ریشے دار پروٹین اور جھلی پروٹین دونوں کے مقابلے میں آسان ہوتا ہے، جو گلوبولر پروٹین کو پروٹین کے ڈیزائن کے لیے دیگر اقسام کے پروٹین کے مقابلے میں زیادہ پرکشش بناتا ہے۔ سب سے زیادہ کامیاب پروٹین ڈیزائن میں گلوبولر پروٹین شامل ہیں۔ آر ایس ڈی-1، اور ٹاپ 7 دونوں گلوبولر پروٹین کے نئے ڈیزائن تھے۔ بیکر گروپ کے ذریعہ 2012 میں پانچ مزید پروٹین ڈھانچے کو ڈیزائن، ترکیب اور تصدیق کی گئی۔ یہ نئے پروٹین کوئی حیاتیاتی کام نہیں کرتے، لیکن ان ڈھانچوں کا مقصد عمارت کے بلاکس کے طور پر کام کرنا ہے جنہیں فعال فعال سائٹس کو شامل کرنے کے لیے بڑھایا جا سکتا ہے۔ ان ڈھانچوں کو ثانوی ڈھانچوں کی وضاحت کرنے والے ترتیب کے حصوں کے درمیان منسلک لوپوں کا تجزیہ کرنے کی بنیاد پر نئے ہیورسٹکس کا استعمال کرتے ہوئے کمپیوٹیشنل طور پر پایا گیا۔ جھلی پروٹین کا ڈیزائن جھلی سے وابستہ بہت سے دوسرے پیپٹائڈز اور پروٹین کے ساتھ کئی ٹرانس میمبرین پروٹین کو کامیابی کے ساتھ ڈیزائن کیا گیا ہے۔ حال ہی میں، کوسٹاس مارانس اور ان کے ساتھی کارکنوں نے آؤٹر میمبرین پورن ٹائپ-ایف (او ایم پی ایف) کے سوراخ کے سائز کو E.coli سے کسی بھی مطلوبہ ذیلی این ایم سائز میں دوبارہ ڈیزائن کرنے کے لیے ایک خودکار ٹول تیار کیا اور عین مطابق اینگسٹروم پیمانے کی علیحدگی انجام دینے کے لیے انہیں جھلی میں جمع کیا۔ دیگر ایپلی کیشنز پروٹین ڈیزائن کے لیے سب سے زیادہ مطلوبہ استعمال میں سے ایک بائیوسینسرز، پروٹینز کے لیے ہے جو مخصوص مرکبات کی موجودگی کو محسوس کریں گے۔ بائیو سینسروں کے ڈیزائن میں کچھ کوششوں میں ٹی این ٹی سمیت غیر فطری مالیکیولز کے لیے سینسر شامل ہیں۔ حال ہی میں، کولمین اور ساتھی کارکنوں نے پی اے کے 1 کا بائیو سینسر ڈیزائن کیا۔ ایک لحاظ سے، پروٹین ڈیزائن بیٹری ڈیزائن کا ایک ذیلی مجموعہ ہے۔ مالیکیولر ڈیزائن سافٹ ویئر پروٹین انجینئرنگ پروٹین ڈھانچہ پیشن گوئی سافٹ ویئر بھی دیکھیں مالیکیولر میکانکس ماڈلنگ کے لیے سافٹ ویئر کا موازنہ حوالہ جات مزید پڑھنے پروٹین ڈھانچہ پروٹین انجینئرنگ