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タンパク質の構造は、アミノ酸鎖分子内の原子の三次元配置です。タンパク質はポリマー、特にポリペプチドであり、ポリマーのモノマーであるアミノ酸の配列から形成されます。単一のアミノ酸モノマーは、ポリマーの繰り返し単位を示す残基とも呼ばれます。タンパク質は、アミノ酸が縮合反応を起こして形成され、この反応では、アミノ酸はペプチド結合で互いに結合するために、 1反応あたり1分子の水を失います。慣例として、30個未満のアミノ酸からなる鎖は、タンパク質ではなくペプチドとして識別されることがよくあります。 [ 1 ]生物学的機能を果たすために、タンパク質は、水素結合、イオン相互作用、ファンデルワールス力、疎水性パッキングなどの多数の非共有結合相互作用によって駆動される1つ以上の特定の空間構造に折り畳まれます。分子レベルでタンパク質の機能を理解するには、その三次元構造を決定することがしばしば必要になります。これは構造生物学という科学分野のテーマであり、 X線結晶構造解析、NMR分光法、クライオ電子顕微鏡（クライオEM）、二重偏光干渉法などの技術を用いてタンパク質の構造を決定する。
タンパク質の構造は、数十から数千のアミノ酸からなる大きさに及ぶ。[ 2 ]物理的な大きさから、タンパク質は1～100 nmのナノ粒子 に分類される。非常に大きなタンパク質複合体は、タンパク質サブユニットから形成されることがある。例えば、数千個のアクチン分子が集まってマイクロフィラメントを形成する。
タンパク質は通常、生物学的機能を果たす際に可逆的な構造変化を起こします。同じタンパク質の異なる構造は異なる立体構造と呼ばれ、それらの間の遷移は立体構造変化と呼ばれます。
タンパク質の構造には、4つの異なるレベルが存在する。
タンパク質の一次構造とは、ポリペプチド鎖のアミノ酸配列を指します。一次構造は、タンパク質生合成の過程で形成されるペプチド結合によって保持されています。ポリペプチド鎖の両端は、それぞれの末端にある遊離基の性質に基づいて、カルボキシル末端（C末端）とアミノ末端（N末端）と呼ばれます。残基の数え方は常にN末端（NH 2基）から始まります。N末端は、アミノ基がペプチド結合に関与していない末端です。タンパク質の一次構造は、そのタンパク質に対応する遺伝子によって決定されます。DNAの特定のヌクレオチド配列がmRNAに転写され、翻訳と呼ばれる過程でリボソームによって読み取られます。インスリンのアミノ酸配列はフレデリック・サンガーによって発見され、タンパク質には特徴的なアミノ酸配列があることが確立されました。[ 3 ] [ 4 ]タンパク質の配列はそのタンパク質に固有のものであり、タンパク質の構造と機能を定義します。タンパク質の配列は、エドマン分解やタンデム質量分析などの方法で決定できます。しかし、多くの場合、遺伝暗号を使用して遺伝子の配列から直接読み取られます。タンパク質について議論する際には、「アミノ酸残基」という言葉を使うことを強くお勧めします。なぜなら、ペプチド結合が形成されると水分子が失われるため、タンパク質はアミノ酸残基から構成されているからです。リン酸化やグリコシル化などの翻訳後修飾も通常は一次構造の一部とみなされ、遺伝子から読み取ることはできません。例えば、インスリンは2本の鎖に51個のアミノ酸から構成されています。一方の鎖は31個のアミノ酸からなり、もう一方の鎖は20個のアミノ酸からなります。
二次構造とは、実際のポリペプチド主鎖上の非常に規則的な局所的サブ構造を指します。二次構造の主な2つのタイプ、αヘリックスとβストランドまたはβシートは、1951年にライナス・ポーリングによって提唱されました。[ 5 ]これらの二次構造は、主鎖ペプチド基間の水素結合のパターンによって定義されます。これらは規則的な幾何学を持ち、ラマチャンドランプロット上の二面角ψとφの特定の値に制約されます。αヘリックスとβシートはどちらも、ペプチド主鎖内のすべての水素結合供与体と受容体を飽和させる方法を表しています。タンパク質の一部は秩序立っていますが、規則的な構造を形成しません。これらは、固定された三次元構造を持たない折り畳まれていないポリペプチド鎖であるランダムコイルと混同してはなりません。いくつかの連続した二次構造が「超二次単位」を形成する場合があります。 [ 6 ]
三次構造とは、単一のタンパク質分子（単一のポリペプチド鎖）によって形成される三次元構造のことです。これは、1つまたは複数のドメインを含む場合があります。αヘリックスとβシートは、コンパクトな球状構造に折り畳まれます。折り畳みは、非特異的な疎水性相互作用、すなわち疎水性残基が水から埋没することによって促進されますが、構造が安定するのは、タンパク質ドメインの各部分が、塩橋、水素結合、側鎖やジスルフィド結合の密なパッキングなどの特異的な三次相互作用によって所定の位置に固定されている場合のみです。細胞質（細胞内液）は一般的に還元環境であるため、細胞質タンパク質ではジスルフィド結合は極めてまれです。
四次構造は、単一の機能単位（マルチマー）として機能する 2 つ以上の個々のポリペプチド鎖（サブユニット）の集合体からなる三次元構造です。結果として生じるマルチマーは、三次構造と同じ非共有結合相互作用とジスルフィド結合によって安定化されます。四次構造の構成には多くの可能性があります。[ 7 ] 2 つ以上のポリペプチド（つまり複数のサブユニット）の複合体はマルチマーと呼ばれます。具体的には、2 つのサブユニットを含む場合はダイマー、 3 つのサブユニットを含む場合はトリマー、4つのサブユニットを含む場合はテトラマー、5つのサブユニットを含む場合はペンタマーなどと呼ばれます。サブユニットは、ダイマーの 2 回軸などの対称操作によって互いに関連付けられることがよくあります。同一のサブユニットから構成されるマルチマーは「ホモ-」という接頭辞で表され、異なるサブユニットから構成されるマルチマーは「ヘテロ-」という接頭辞で表されます。例えば、ヘモグロビンの2つのアルファ鎖と2つのベータ鎖のようなヘテロテトラマーがこれに該当します。
特定のポリペプチド鎖の複数のコピーの集合体は、ホモマー、マルチマー、またはオリゴマーとして記述できます。数百のタンパク質がヒト細胞内でホモマーに組み立てられていることが確認されています。ホモマーの形成は、近くの隣接するリボソームによってmRNAから翻訳される新生ポリペプチド鎖間の相互作用によって促進される可能性があります。[ 8 ]
タンパク質は、しばしば複数の構造単位から構成されていると説明される。これらの単位には、ドメイン、モチーフ、フォールドなどが含まれる。真核生物系で発現されるタンパク質は約10万種類に及ぶが、ドメイン、構造モチーフ、フォールドの種類はそれよりもはるかに少ない。
構造ドメインとは、タンパク質の全体構造を構成する要素で、自己安定化し、多くの場合、タンパク質鎖の残りの部分とは独立して折り畳まれる。多くのドメインは、1つの遺伝子または1つの遺伝子ファミリーのタンパク質産物に固有のものではなく、さまざまなタンパク質に現れる。ドメインは、それが属するタンパク質の生物学的機能において重要な役割を果たすため、命名され、特定されることが多い。例えば、「カルモジュリンのカルシウム結合ドメイン」などである。ドメインは独立して安定しているため、遺伝子工学によってあるタンパク質と別のタンパク質の間で「交換」してキメラタンパク質を作ることができる。タンパク質チロシンホスファターゼドメインとC2ドメインペアのように、異なるタンパク質に存在する複数のドメインの保存的組み合わせは、「スーパードメイン」と呼ばれ、単一のユニットとして進化する可能性がある。[ 9 ]
構造モチーフと配列モチーフとは、多数の異なるタンパク質に見られる、タンパク質の三次元構造またはアミノ酸配列の短いセグメントを指します。
タンパク質の三次構造は、同一のポリペプチド鎖上に複数の二次構造要素を持つことができる。超二次構造とは、β-α-βユニットやヘリックス-ターン-ヘリックスモチーフなど、特定の二次構造要素の組み合わせを指す。これらの要素の中には、構造モチーフと呼ばれるものもある。
タンパク質フォールドとは、ヘリックスバンドル、βバレル、ロスマンフォールド、またはタンパク質の構造分類データベースに記載されているさまざまな「フォールド」など、一般的なタンパク質構造を指します。[ 10 ]関連する概念として、タンパク質トポロジーがあります。
タンパク質は静的な物体ではなく、むしろ立体構造状態の集合体を形成します。これらの状態間の遷移は通常ナノスケールで起こり、アロステリックシグナル伝達[ 11 ]や酵素触媒作用[ 12 ] などの機能的に関連する現象と関連付けられています。タンパク質のダイナミクス と立体構造の変化により、タンパク質は細胞内でナノスケールの生物学的機械として機能し、多くの場合、多タンパク質複合体 の形で存在します[ 13 ]。例としては、筋肉の収縮を担うミオシン、微小管に沿って細胞内の貨物を核から遠ざけるキネシン、細胞内の貨物を核に向かって移動させ、運動性繊毛や鞭毛の軸糸の拍動を生み出すダイニンなどのモータータンパク質が挙げられます。 "[I]実際には、[運動性繊毛]は、おそらく600以上のタンパク質からなる分子複合体で構成されるナノマシンであり、その多くは独立してナノマシンとしても機能する...柔軟なリンカーにより、それらで連結された可動性タンパク質ドメインは結合パートナーをリクルートし、タンパク質ドメインのダイナミクスを介して長距離アロステリーを誘導することができる。" [ 14 ]
タンパク質は、他のタンパク質との相互作用や酵素活性の一部として影響を受けた後に構造変化を起こす、比較的安定した三次構造であると考えられていることが多い。しかし、タンパク質は安定性の程度が異なり、安定性の低い変異体の中には、本質的に無秩序なタンパク質がある。これらのタンパク質は、安定した三次構造を持たない比較的「無秩序な」状態で存在し、機能する。そのため、単一の固定された三次構造で記述することは難しい。コンフォメーションアンサンブルは、本質的に無秩序なタンパク質のコンフォメーション状態をより正確かつ「動的」に表現する方法として考案された。[ 16 ] [ 15 ]
タンパク質アンサンブルファイルは、柔軟な構造を持つと考えられるタンパク質の表現です。これらのファイルを作成するには、理論的に可能なさまざまなタンパク質コンフォメーションのうち、実際に存在するものを特定する必要があります。1つのアプローチは、計算アルゴリズムをタンパク質データに適用して、アンサンブルファイルに対して最も可能性の高いコンフォメーションのセットを決定しようとすることです。タンパク質アンサンブルデータベース用のデータを準備する方法は複数あり、大きく分けてプール法と分子動力学（MD）法の2つの方法論に分類されます（図に示されています）。プール法では、タンパク質のアミノ酸配列を使用して、ランダムなコンフォメーションの大規模なプールを作成します。このプールは、構造に基づいて各コンフォメーションの一連の理論的パラメータを作成する、さらなる計算処理にかけられます。このプールから、平均理論的パラメータがこのタンパク質の既知の実験データとよく一致するコンフォメーションのサブセットが選択されます。もう1つの分子動力学法では、一度に複数のランダムなコンフォメーションを取り上げ、それらすべてを実験データに照らし合わせます。ここでは、実験データはコンフォメーションに課される制約（たとえば、原子間の既知の距離）として機能します。実験データによって設定された制限内に収まるコンフォメーションのみが受け入れられます。このアプローチでは、コンフォメーションに大量の実験データを適用することが多く、これは非常に計算負荷の高い作業です。[ 15 ]
立体構造アンサンブルは、 Sic1 / Cdc4 [ 17 ] p15 PAF [ 18 ] MKK7 [ 19 ] β-シヌクレイン[ 20 ]およびP27 [ 21 ]など、非常に動的で部分的に折り畳まれていない多数のタンパク質について生成されました。
タンパク質の折り畳みは、ポリペプチド鎖が天然状態と呼ばれる安定した生物学的に機能する3D構造に折り畳まれる物理的なプロセスです。これは、ポリペプチドがリボソームによって合成された後に起こります。場合によっては、これは共翻訳的に起こり、ポリペプチドの残りの部分が合成されている間に新生鎖が折り畳まれ始めます。[ 22 ] [ 23 ]また、シャペロンタンパク質が折り畳みを助ける場合もあります。
天然状態の構造は、一般的にアミノ酸配列によって決定されると考えられている（アンフィンセンのドグマ）。[ 24 ]これは、天然構造が自由エネルギーの唯一の安定かつ運動学的にアクセス可能な最小値であると述べる熱力学的原理である。展開状態から天然状態への熱力学的経路は、通常、折りたたみ漏斗の形をした自由エネルギー地形として視覚化される。
折り畳みを促進する力は、疎水性相互作用、水素結合、ファンデルワールス力、クーロン相互作用の組み合わせです。[ 25 ]折り畳み中、水に露出する疎水性側鎖の数が最小化され、これは疎水性崩壊として知られており、タンパク質のコアに崩壊します。[ 26 ]これにより、ほとんどの球状タンパク質は、溶媒に露出した表面の外側に親水性側鎖を持ち、コアに疎水性側鎖を持つことになります。
タンパク質の熱力学的安定性は、折り畳まれたタンパク質状態と折り畳まれていないタンパク質状態の間の自由エネルギー差を表します。この自由エネルギー差は温度に非常に敏感であるため、温度の変化によって折り畳まれていない状態または変性が起こる可能性があります。タンパク質の変性は、機能の喪失や天然状態の喪失につながる可能性があります。可溶性球状タンパク質の安定化の自由エネルギーは、通常 50 kJ/mol を超えません。二次構造の安定化のために起こる多数の水素結合と、疎水性相互作用による内部コアの安定化を考慮すると、安定化の自由エネルギーは、大きな数の小さな差として現れます。[ 27 ]
タンパク質データバンクに登録されているタンパク質構造の約90%は、X線結晶構造解析によって決定されています。[ 28 ]この方法では、結晶化したタンパク質中の電子の3次元（3D）密度分布を測定し、それによって、決定すべきすべての原子の3D座標を一定の分解能で推測することができます。既知のタンパク質構造の約7%は、核磁気共鳴（NMR）技術によって得られています。 [ 29 ]より大きなタンパク質複合体の場合、クライオ電子顕微鏡法によってタンパク質構造を決定できます。分解能は通常、X線結晶構造解析やNMRよりも低いですが、最大分解能は着実に向上しています。この技術は、ウイルス外被タンパク質やアミロイド線維などの非常に大きなタンパク質複合体に対しては、依然として特に価値があります。
一般的な二次構造組成は円偏光二色性によって決定できます。振動分光法は、ペプチド、ポリペプチド、およびタンパク質のコンフォメーションを特徴付けるためにも使用できます。[ 30 ]二次元赤外分光法は、他の方法では研究できない柔軟なペプチドやタンパク質の構造を調査するための貴重な方法となっています。[ 31 ] [ 32 ]タンパク質構造のより定性的な像は、プロテオリシスによって得られることが多く、これは結晶化しやすいタンパク質サンプルを選別するのにも役立ちます。高速並列プロテオリシス（FASTpp）を含むこのアプローチの新しい実装では、精製を必要とせずに構造化された画分とその安定性を調べることができます。[ 33 ]タンパク質の構造が実験的に決定されたら、その構造の分子動力学シミュレーションを使用して、さらに詳細な研究を計算によって行うことができます。[ 34 ]
タンパク質構造データベースは、実験的に決定されたさまざまなタンパク質構造に基づいてモデル化されたデータベースです。ほとんどのタンパク質構造データベースの目的は、タンパク質構造を整理して注釈を付け、生物学コミュニティが実験データに有用な方法でアクセスできるようにすることです。タンパク質構造データベースに含まれるデータには、多くの場合、3D座標と、X線結晶構造解析で決定された構造の単位格子寸法や角度などの実験情報が含まれます。ほとんどの場合、この場合、タンパク質またはタンパク質の特定の構造決定には配列情報も含まれており、一部のデータベースは配列ベースのクエリを実行する手段さえ提供していますが、構造データベースの主な属性は構造情報であり、配列データベースは配列情報に焦点を当てており、ほとんどのエントリには構造情報を含みません。タンパク質構造データベースは、構造ベースの創薬など、計算生物学における多くの取り組みにとって重要であり、使用される計算方法の開発と、タンパク質の機能に関する洞察を提供するいくつかの方法で使用される大規模な実験データセットの提供の両方において重要です。[ 35 ]
タンパク質の構造は、構造的類似性、トポロジー的クラス、または共通の進化起源に基づいてグループ化できます。タンパク質の構造分類データベース[ 36 ]とCATHデータベース[ 37 ]は、タンパク質の2つの異なる構造分類を提供します。構造的類似性が大きい場合、2つのタンパク質は共通の祖先から分岐した可能性があり[ 38 ] 、タンパク質間の共有構造は相同性の証拠とみなされます 。構造類似性を使用して、タンパク質をまとめてタンパク質スーパーファミリーにグループ化できます[ 39 ]。共有構造が重要だが共有されている割合が小さい場合、共有されている断片は水平遺伝子伝達などのより劇的な進化イベントの結果である可能性があり、これらの断片を共有するタンパク質をタンパク質スーパーファミリーにまとめることはもはや正当化されません[ 38 ] 。タンパク質のトポロジーも、タンパク質を分類するために使用できます。結び目理論と回路トポロジーは、それぞれ鎖の交差と鎖内接触に基づいてタンパク質フォールドを分類するために開発された2つのトポロジーフレームワークです。
タンパク質配列の生成は、タンパク質構造の決定よりもはるかに容易です。しかし、タンパク質の構造は、その配列よりもタンパク質の機能についてより多くの洞察を与えてくれます。そのため、配列からタンパク質構造を計算によって予測する多くの方法が開発されてきました。[ 40 ] [ 41 ]アブイニシオ予測法は、タンパク質の配列のみを使用します。スレッディング法と相同性モデリング法は、タンパク質ファミリーと呼ばれる進化的に関連するタンパク質の実験構造から、構造が不明なタンパク質の3Dモデルを構築できます。
予測型機械学習アプローチは、複数のレベルで構造問題を扱います。1D レベルでは、二次構造と溶媒接近可能性が予測されます。2D レベルでは、タンパク質鎖に沿った距離と接触点が扱われ、これらの予測は配向に依存しません。3D レベルでは、タンパク質内のすべての原子の座標が推定されます。このレベルは、ほとんどの予測活動の主要な目標です。最後に、4D レベルでは、複数のタンパク質の複合体が予測されます。これらのレベルでの進捗状況は、隔年で開催される構造予測の重要評価イベントで毎年評価されます。[ 42 ]構造研究の結果は、タンパク質間相互作用を理解するために展開される機械学習技術に入力することができます。[ 43 ]
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