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H-P晶格模型

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H-P晶格模型(疏水極性蛋白質摺疊模型)是一種高度簡化的模型，用於估計三維空間中的蛋白質摺疊後的能量高低。該模型認為氨基酸殘基之間的疏水相互作用是蛋白質天然摺疊的驅動力。 [1]氨基酸可被分為疏水氨基酸(H) 或極性氨基酸(P)，蛋白質序列的摺疊被定義為 2D 或 3D晶格中的自避行走。 HP 模型通過為相鄰的非共價結合的 H 殘基之間的相互作用分配權重來模擬疏水效應, 並假設處於其天然狀態的蛋白質具有最小的能量。


隨機搜索算法通常用於解決 HP 摺疊問題。包括進化算法，如蒙特卡羅方法、遺傳算法和蟻群優化。雖然沒有任何方法能夠準確計算實驗確定的長蛋白質序列的最低能量狀態，但目前最先進的方法能夠儘可能地接近這個狀態。 [2] [3]對於某些模型變體或者晶格，可以使用約束編程技術[4] [5]如CPSP 工具網絡伺服器 （頁面存檔備份，存於互聯網檔案館）計算其最佳結構,其遠離為使模型具有的 H-H (疏水-疏水)接觸數量最大化,從而獲得較低的總體哦能量。 [6]即使 HP 模型抽象掉了蛋白質摺疊的許多細節，它在 2D 和 3D 方格上仍然是一個NP-hard問題。 [7]最近開發的一種名為 FRESS 的蒙特卡羅方法似乎在 HP 模型上表現良好。 [8]


另見[編輯]

參考[編輯]

  1. ^ Dill K.A. Theory for the folding and stability of globular proteins. Biochemistry. 1985, 24 (6): 1501–9. PMID 3986190. doi:10.1021/bi00327a032. 
  2. ^ Bui T.N.; Sundarraj G. An efficient genetic algorithm for predicting protein tertiary structures in the 2D HP model. Gecco'05. 2005: 385. ISBN 978-1595930101. doi:10.1145/1068009.1068072. 
  3. ^ Shmygelska A.; Hoos H.H. An improved ant colony optimisation algorithm for the 2D HP protein folding problem. Proc. Of the 16th Canadian Conference on Artificial Intelligence (AI'2003). Lecture Notes in Computer Science 2671. 2003: 400–417. CiteSeerX 10.1.1.13.7617 可免費查閱. ISBN 978-3-540-40300-5. doi:10.1007/3-540-44886-1_30. 
  4. ^ Yue K.; Fiebig K.M.; Thomas P.D.; Chan H.S.; Shakhnovich E.I.; Dill K.A. A test of lattice protein folding algorithms. Proc Natl Acad Sci U S A. 1995, 92 (1): 325–329. Bibcode:1995PNAS...92..325Y. PMC 42871 可免費查閱. PMID 7816842. doi:10.1073/pnas.92.1.325 可免費查閱. 
  5. ^ Mann M.; Backofen R. Exact methods for lattice protein models. Bio-Algorithms and Med-Systems. 2014, 10 (4): 213–225. S2CID 1238394. doi:10.1515/bams-2014-0014. 
  6. ^ Mann M.; Will S.; Backofen R. CPSP-tools - exact and complete algorithms for high-throughput 3D lattice protein studies. BMC Bioinformatics. 2008, 9: 230. PMC 2396640 可免費查閱. PMID 18462492. doi:10.1186/1471-2105-9-230. 
  7. ^ Crescenzi P.; Goldman D.; Papadimitriou C.; Piccolboni A.; Yannakakis M. On the complexity of protein folding. Macromolecules. 1998, 5 (1): 27–40. CiteSeerX 10.1.1.122.1898 可免費查閱. PMID 9773342. S2CID 7783811. doi:10.1145/279069.279089. 
  8. ^ Jinfeng Zhang; S. C. Kou; Jun S. Liu. Polymer structure optimization and simulation via a fragment re-growth Monte Carlo (PDF). J. Chem. Phys. 2007, 126 (22): 225101 [2023-11-01]. PMID 17581081. doi:10.1063/1.2736681. （原始內容存檔 (PDF)於2023-11-01）. 
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