種類 上記の画像にはクリック可能なリンクが含まれています タンパク質の二次構造 における水素結合 のインタラクティブな図 。上図は模式図、下図は原子を示しており、窒素は青色、酸素は赤色で表示されています（PDB ： 1AXC ）。最も一般的な二次構造はαヘリックス とβシートです。3 10ヘリックス やπヘリックス などの他のヘリックスは、 ポリプロリンヘリックス やαシートなどの他の伸長構造は、 天然状態の タンパク質ではまれですが、重要なタンパク質フォールディング 中間体であると仮説が立てられることがよくあります。タイトなターン と緩く柔軟なループが、より「規則的な」二次構造要素を連結します。ランダムコイル は真の二次構造ではありませんが、規則的な二次構造がないことを示すコンフォメーションのクラスです。
アミノ酸は、 さまざまな二次構造要素を形成する能力が異なります。タンパク質のらせん構造は、 メチオニン 、アラニン 、ロイシン 、グルタミン酸 、リジン（ アミノ酸 1文字コードでは「MALEK」）のほか、アルギニン （R）とグルタミン （Q）で好まれます。 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] トリプトファン 、チロシン 、フェニルアラニン ）とCβ分岐 アミノ酸（イソロイシン 、バリン 、トレオニン）は βストランド 構造をとることを好みます。[ 6 ] [ 8 ] ターンとベンドは、グリシン （G）、アスパラギン （N）、プロリン （P）、アスパラギン酸 （D）、セリン （S）で好まれますが、最後の2つのアミノ酸、システイン （C）とヒスチジン （H）は好みを示しません。[ 6 ] [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ]
低周波の集団振動はタンパク質内の局所的な剛性に敏感であると考えられており、ベータ構造は一般的にアルファ構造や無秩序なタンパク質よりも剛性が高いことが明らかになっている。[ 11 ] [ 12 ] [ 13 ]
二次構造における水素結合パターンは大きく歪む可能性があり、そのため二次構造の自動決定は困難です。タンパク質の二次構造を正式に定義する方法はいくつかあります（例： DSSP [ 14 ] [ 15 ] STRIDE [ 16 ] 17 ] [ 18 ] ）
DSSP分類 非冗長pdb_selectデータセット（2006年3月）から得られた分布。二次構造はDSSPによって割り当てられました。8つのコンフォメーション状態は、H=HGI、E=EB、C=STCの3つの状態に縮小されました。DSSP状態の縮小によって生じた（ガウス）分布の混合も表示されています。 タンパク質二次構造辞典（略称DSSP）は、タンパク質の二次構造を1文字のコードで表すためによく用いられる。二次構造は、1951年にポーリングらが最初に提唱した水素結合パターンに基づいて割り当てられる（当時はタンパク質の構造が 実験的に決定される前だった）。DSSPでは、8種類の二次構造が定義されている。
G = 3回転らせん（3 10 らせん ）。最小長さは3残基。 H = 4回転らせん（αヘリックス ）。最小長さは4残基。 I = 5回転らせん（πらせん ）。最小長さは5残基。 T = 水素結合ターン（3、4、または5ターン） E = 平行および／または逆平行βシート 構造の伸長鎖。最小長さは2残基。 B = 孤立したβブリッジ内の残基（単一ペアのβシート水素結合形成） S = 曲げ（水素結合に基づかない唯一の割り当て）。 C = コイル（上記のいずれの立体配座にも属さない残基）。 「コイル」は、多くの場合「 」（スペース）、C（コイル）、または「–」（ダッシュ）でコード化されます。らせん構造（G、H、I）とシート構造はすべて、適切な長さである必要があります。これは、一次構造内の隣接する2つの残基が同じ水素結合パターンを形成する必要があることを意味します。らせん構造またはシート構造の水素結合パターンが短すぎる場合は、それぞれTまたはBと指定されます。その他のタンパク質二次構造の割り当てカテゴリ（鋭いターン、オメガループ など）も存在しますが、使用頻度は低くなっています。
二次構造は水素結合 によって定義されるため、水素結合の正確な定義が重要となる。二次構造の標準的な水素結合の定義は、純粋に静電的なモデルであるDSSPによるものである。DSSPは、カルボニル炭素と酸素にそれぞれ±q1≈0.42e の電荷を、 アミド水素と窒素にそれぞれ±q2≈0.20eの電荷 を 割り当てる 。 静 電エネルギーは
E = q 1 q 2 （ 1 r O N + 1 r C H − 1 r O H − 1 r C N ） ⋅ 332 kcal/mol 。 {\displaystyle E=q_{1}q_{2}\left({\frac {1}{r_{\mathrm {ON} }}}+{\frac {1}{r_{\mathrm {CH} }}}-{\frac {1}{r_{\mathrm {OH} }}}-{\frac {1}{r_{\mathrm {CN} }}}\right)\cdot 332{\text{ kcal/mol}}.} DSSPによれば、水素結合が存在するのは、Eが -0.5 kcal/mol（-2.1 kJ/mol） 未満の場合に限られる。DSSP式は物理的な 水素結合エネルギーの比較的粗い近似値ではあるが、二次構造を定義するためのツールとして一般的に受け入れられている。
SST分類 SST [ 19 ] [ 18 ] は、最小メッセージ長 ( MML ) 推論のシャノン情報基準を使用して、タンパク質座標データに二次構造を割り当てるベイズ法です。SSTは、二次構造の割り当てを、与えられたタンパク質座標データを説明 (圧縮) しようとする潜在的な仮説として扱います。その核心となる考え方は、 最適な 圧縮 ) できるものであり、二次構造の推論をロスレスデータ圧縮 にリンクさせるということです。SST は、次の割り当てタイプに関連付けられた領域に、任意のタンパク質鎖を正確に分割します。[ 20 ]
SST [ 19 ] は、標準的なαヘリックスに対して π および3 10 ヘリックス キャップ を検出し、さまざまな伸長したストランドを自動的に一貫した β プリーツ シートに組み立てます。解剖された二次構造要素の読みやすい出力と、割り当てられた二次構造要素を個別に視覚化するための対応するPyMol ロード可能なスクリプトを提供します。
予測 アミノ酸配列のみからタンパク質の三次構造を予測することは非常に困難な問題ですが（タンパク質構造予測を 参照）、より単純な二次構造の定義を用いる方が扱いやすいです。
初期の二次構造予測法は、らせん、シート、ランダムコイルの 3 つの主要な状態の予測に限定されていました。これらの方法は、個々のアミノ酸のらせん形成傾向またはシート形成傾向に基づいており、二次構造要素の形成自由エネルギーを推定するための規則と組み合わされることもありました。アミノ酸配列からタンパク質の二次構造を予測するために最初に広く使用された技術は、Chou–Fasman 法 [ 23 ] [ 24 ] [ 25 ] GOR 法 [ 26 ] [ 27 ] 。
多重配列アライメント を利用することで、精度が大幅に向上しました（約80%まで） 。進化 を通じてある位置（およびその近傍、通常は両側に約7残基）に存在するアミノ酸の完全な分布を知ることで、その位置付近の構造的傾向をよりよく把握できます。[ 28 ] [ 29 ] グリシン があるとします。これだけでは、その位置がランダムコイルであることを示唆しているかもしれません。しかし、多重配列アライメントによって、約10億年にわたる進化の相同タンパク質の95%において、その位置（および近傍の位置）にヘリックスを好むアミノ酸が存在することが明らかになるかもしれません。さらに、その位置および近傍の位置の平均疎水性 を調べることで、同じアライメントから、 αヘリックスと一致する残基の溶媒接近性 のパターンも示唆されるかもしれません。 [ 30 ] ニューラルネットワーク 、隠れマルコフモデル 、サポートベクターマシン など、いくつかの手法が用いられています。最新の予測手法では、各位置における予測の信頼度スコアも提供されます。
二次構造予測法は、タンパク質構造予測の重要評価（CASP）実験によって評価され、EVA（ベンチマーク） などによって継続的にベンチマークされました。これらのテストに基づくと、最も正確な方法は、Psipred 、SAM、[ 31 ] [ 32 ] [ 33 ] [ 34 ] DSSP ）の特異性により、全体的な予測精度には約90%の上限があると考えられます。[ 35 ]
正確な二次構造予測は、最も単純なケース（相同性モデリング）を除いて、 三次構造 予測の重要な要素です。たとえば、βαββαβという6つの二次構造要素のパターンが確実に予測されると、フェレドキシン フォールドの特徴となります。[ 36 ]
アプリケーション タンパク質と核酸の二次構造はどちらも、多重配列アライメント の補助として使用できます。これらのアライメントは、単純な配列情報に加えて二次構造情報を含めることで、より正確になります。塩基対形成は配列よりもはるかに高度に保存されているため、RNAではこの方法はあまり役に立たない場合があります。一次構造がアライメントできないタンパク質間の遠縁関係は、二次構造によって見つけられる場合があります。[ 28 ]
αヘリックスは天然タンパク質においてβストランドよりも安定性が高く、変異に強く、設計しやすいことが示されている[ 37 ] [ 38 ] 。
参考文献 ↑ Sun PD、Foster CE、Boyington JC (2004 年 5 月)。 「タンパク質の 構造的および機能的フォールドの 概要」。Current Protocols in Protein Science。17 ( 1): Unit 17.1。doi : 10.1002/ 0471140864.ps1701s35。PMC 7162418。PMID 18429251 。 ↑ Linderstrøm-Lang KU (1952). Lane Medical Lectures: Proteins and Enzymes . Stanford University Press. p. 115. ASIN B0007J31SC . ↑ Schellman JA、Schellman CG (1997)。 「Kaj Ulrik Linderstrøm-Lang (1896–1959)」 。 Protein Science。6 ( 5 ): 1092– 1100。doi : 10.1002/pro.5560060516。PMC 2143695。PMID 9144781。 彼 は すでに第3 回レーン講演（Linderstrøm-Lang、1952年）でタンパク質の一次 構造 、二次構造、三次構造の概念を紹介していた 。 ↑ Bottomley S (2004). "インタラクティブなタンパク質構造チュートリアル" . 2011年3月1日の オリジナルからアーカイブ済み 。 2011年 1月9日 に取得。 ↑ Schulz GE、Schirmer RH (1979)。 タンパク質構造の原理 。ニューヨーク：Springer- Verlag。ISBN 0-387-90386-0 OCLC 4498269。 1 2 3 Malkov SN、Zivković MV、Beljanski MV、Hall MB、Zarić SD (2008 年 8 月)。「アミノ酸の特定の二次構造への傾向の再検討: 化学構造に基づくアミノ酸の分類」。Journal of Molecular Modeling。14 ( 8 ): 769–775。doi : 10.1007 / s00894-008-0313-0。PMID 18504624 。 ↑ Haimov B、Srebnik S (2016 年12 月 )。 「α ヘリックス盆地のより詳細な検討」 。Scientific Reports。6 ( 1 ) 38341。doi : 10.1038 / srep38341。PMC 5137006。PMID 27917894 。 1 2 3 Malkov SN、Zivković MV、Beljanski MV 、 Stojanović SD、Zarić SD (2009 年 2 月) 。 「特定 の 二次構造とアミノ酸の相関関係の再検討」。The Protein Journal。28 ( 2): 74–86。doi : 10.1007 /s10930-009-9166-3。PMID 19280326 。 ↑ 今井 健、三宅 聡 (2005) 「可溶性タンパク質における二次 構造 破壊のメカニズム」 . バイオフィジックス . 1. 名古屋市、日本: 55–65 . doi : 10.2142/biophysics.1.55 . PMC 5036629. PMID 27857553 . ↑ 「アミノ酸の二次構造の好み」 。bmrb.io 。 2026年6月26日 取得 。 ↑ Perticaroli S、Nickels JD、Ehlers G、O'Neill H、Zhang Q、Sokolov AP (2013 年 10 月)。「モデルタンパク質の二次構造と剛性」。Soft Matter。9 ( 40 ) : 9548–9556。Bibcode : 2013SMat .... 9.9548P。doi : 10.1039 /C3SM50807B 。 PMID 26029761 。 ↑ Perticaroli S、Nickels JD、Ehlers G、Sokolov AP (2014 年 6 ↑ Nickels JD、Perticaroli S 、 O'Neill H 、Zhang Q、Ehlers G、Sokolov AP (2013)。 「 タンパク質 GFP における コヒーレント中性子散乱と集団ダイナミクス」 。Biophysical Journal。105 ( 9 ): 2182–2187。Bibcode : 2013BpJ ...105.2182N。doi : 10.1016/ j.bpj.2013.09.029。PMC 3824694。PMID 24209864 。 ↑ Kabsch W 、Sander C (1983 年12 月 ) 。 「タンパク質 の二次構造 の 辞書: 水素結合と幾何学的特徴のパターン認識」。Biopolymers。22 ( 12 ): 2577–2637。doi : 10.1002/bip.360221211。PMID 6667333。S2CID 29185760 。 ↑ Richards FM 、 Kundrot CE (1988)。「タンパク質座標データからの構造モチーフ の 同定：二次構造と第一レベルの超二次構造」 。Proteins。3 ( 2 ) : 71– 84。doi : 10.1002 / prot.340030202。PMID 3399495。S2CID 29126855 。 ↑ Frishman D、Argos P (1995 年 12 月)。 「知識ベースのタンパク質二次構造割り当て」 (PDF) 。 Proteins 。 23 (4): 566– 579。 CiteSeerX 10.1.1.132.9420 。 doi : 10.1002/prot.340230412 。 PMID 8749853 。 S2CID 17487756 。 2010 年 6 月 13 日に オリジナル (PDF) からアーカイブされました 。 ↑ Calligari PA、Kneller GR (2012 年 12 月) 。 「ScrewFit: タンパク質 の 二次構造の局在と記述の 組み合わせ」。Acta Crystallographica. Section D、Biological Crystallography。68 ( Pt 12): 1690–1693。doi : 10.1107/ s0907444912039029。PMID 23151634 。 1 2 Konagurthu AS、Lesk AM、Allison L (2012 年 6 月)。 「タンパク質座標データからの二次構造の最小メッセージ長推論」 。Bioinformatics。28 ( 12 ) 。 オックスフォード 、 イングランド: i97– i105。doi : 10.1093/bioinformatics / bts223。PMC 3371855。PMID 22689785 。 1 2 "SST (Webサーバー): MML推論を使用したタンパク質座標への二次構造割り当て -- 提出ページ" 。 ↑ 「SSTウェブサーバー」 。 2018年 4月17日 取得 。 ↑ Pelton JT、McLean LR (2000)。「タンパク質の二次構造を分析するための分光学的方法」。Analytical Biochemistry。277 ( 2 ) : 167– 176。doi : 10.1006 / abio.1999.4320。PMID 10625503 。 ↑ Meil er J、Baker D (2003)。 「未割り当てNMRデータを用いた迅速なタンパク質フォールド決定」 。 米国 科学 アカデミー 紀要 。100 ( 26 ) : 15404–15409。Bibcode : 2003PNAS..10015404M。doi : 10.1073 / pnas.2434121100。PMC 307580。PMID 14668443 。 ↑ Chou PY、Fasman GD (1974 年1 月 ) 。「タンパク質立体構造の予測」。 生化学 。13 ( 2): 222– 245。doi : 10.1021/bi00699a002。PMID 4358940 。 ↑ Chou PY、Fasman GD ( 1978)。「タンパク質の立体構造の経験的予測」。Annual Review of Biochemistry。47 ( 1 ) : 251–276。doi : 10.1146/annurev.bi.47.070178.001343。PMID 354496 。 ↑ Chou PY、Fasman GD (1978) 「アミノ酸配列からのタンパク質の二次構造の予測」 。Advances in Enzymology and Related Areas of Molecular Biology。Advances in Enzymology - and Related Areas of Molecular Biology。Vol. 47。Wiley。pp . 45–148。doi : 10.1002 / 9780470122921.ch2。ISBN 978-0-470-12292-1 PMID 364941 ↑ Garnier J 、Osguthorpe DJ、Robson B (1978 年 3 月)。「球状タンパク質の二次構造を予測するための単純な方法の精度と影響の分析」。Journal of Molecular Biology。120 ( 1): 97–120。doi : 10.1016/0022-2836( 78 ) 90297-8。PMID 642007 。 ↑ Kabsch W、Sander C (1983 年 5 月)。「タンパク質の二次構造の予測はどの程度正確か？」。 FEBS Letters。155 ( 2 ) : 179–182。Bibcode : 1983FEBSL.155..179K。doi : 10.1016 / 0014-5793 ( 82 ) 80597-8。PMID 6852232。S2CID 41477827 。 1 2 Simossis VA、Heringa J (2004 年 8 月)。「 タンパク質 の二次 構造予測と多重配列アライメント の 統合」。Current Protein & Peptide Science。5 ( 4 ): 249–266。doi : 10.2174/1389203043379675。PMID 15320732 。 ↑ Pirovano W、Heringa J (2010)「タンパク質の二次構造 予測」。 生命科学のためのデータマイニング技術 。分子生物学の方法。第609巻。 ニュージャージー 州トトワ：Humana Press。pp. 327–348。doi ： 10.1007 / 978-1-60327-241-4_19。ISBN 978-1-60327-240-7 . PMID 20221928 . ↑ Shu JJ、Yong KY (2017 年 4 月)。 「 フーリエ変換に基づくタンパク質二次構造の分類」。Biochemical and Biophysical Research Communications。485 ( 4 ) : 731–735。arXiv : 1704.08994。doi : 10.1016 / j.bbrc.2017.02.117。PMID 28246013。S2CID 1240804 。 ↑ Karplus K (2009). "SAM-T08、HMMベースのタンパク質構造予測" . Nucleic Acids Research . 37 (Web Server issue): W492–97. doi : 10.1093/nar/gkp403 . PMC 2703928 . PMID 19483096 . ↑ Pollastri G、McLysaght A (2005)。 「Porter: タンパク質二次構造予測のための新しい高精度サーバー」 。Bioinformatics。21 ( 8 )。オックスフォード、イングランド : 1719–1720。doi : 10.1093 / bioinformatics / bti203。hdl : 2262 / 39594。PMID 15585524 。 ↑ Yachdav G、Kloppmann E、Kajan L、Hecht M、Goldberg T、Hamp T、et al. (2014)。 「 PredictProtein—タンパク質 の 構造と機能の特徴をオンラインで予測するためのオープンリソース」 。Nucleic Acids Research。42 ( Web Server issue): W337–43。doi : 10.1093 /nar / gku366。PMC 4086098。PMID 24799431 。 ↑ Adamczak R 、Porollo A、Meller J ( 2005) 。 「タンパク質の二次構造と溶媒接近性の予測の組み合わせ」 。Proteins。59 ( 3 ) : 467–475。doi : 10.1002 / prot.20441。PMID 15768403。S2CID 13267624 。 ↑ Kihara D (2005年8月). 「タンパク質の二次構造形成における長距離相互作用の影響」 . Protein Science . 14 (8): 1955–1963 . doi : 10.1110/ps.051479505 . PMC 2279307 . PMID 15987894 . ↑ Qi Y、Grishin NV (2005)。 「 チオレドキシン様フォールドタンパク質の構造分類」。Proteins。58 ( 2 ): 376–388。CiteSeerX 10.1.1.644.8150。doi : 10.1002/prot.20329。PMID 15558583。S2CID 823339。 フォールドの定義には、大多数の相同体に存在する コア 二次構造要素のみ を含めるべきであるため、チオレドキシン様フォールド を 、 βαβββα二 次構造パターン を 持つ2 層α/βサンドイッチとして定義します。 ↑ Abrusán G、Marsh JA (2016 年 12 月)。 「 アルファ ヘリックス は ベータ ストランドより も変異に対して頑健である」 。PLOS Computational Biology。12 ( 12) e1005242。Bibcode : 2016PLSCB..12E5242A。doi : 10.1371 / journal.pcbi.1005242。PMC 5147804。PMID 27935949 。 ↑ Rocklin GJ、Chidyausiku TM、Goreshnik I、Ford A、Houliston S、Lemak A、et al. (2017年7月)。 「 大規模並列設計、合成、およびテストを使用したタンパク質フォールディングのグローバル解析」 。Science。357 ( 6347 ) 。 ニューヨーク 州 ニューヨーク ： 168–175。Bibcode ： 2017Sci ... 357..168R。doi ： 10.1126/ science.aan0693。PMC 5568797。PMID 28706065 。
さらに読む Branden C、Tooze J (1999).タンパク質構造入門 （第2 版）. ニューヨーク：Garland Science. ISBN 978-0-8153-2305-1 。 Pauling L 、Corey RB (1951) 「単結合周りの好ましい配向を持つポリペプチド鎖の構成：2つの新しいプリーツシート」米国科学 アカデミー紀要37 ( 11 ) : 729–740。Bibcode : 1951PNAS ... 37..729P。doi : 10.1073 / pnas.37.11.729。PMC 1063460。PMID 16578412 。 Pauling L 、Corey RB 、Branson HR (1951) 「タンパク質の構造；ポリペプチド鎖の2つの水素結合らせん構造」米国科学アカデミー 紀要37 ( 4 ) : 205–211。Bibcode : 1951PNAS ... 37..205P。doi : 10.1073 / pnas.37.4.205。PMC 1063337。PMID 14816373 。 3 10 3_10
外部リンク NetSurfP – 二次構造と表面アクセス可能性予測ツール 教授 スクリューフィット PSSpred：タンパク質二次構造予測のためのマルチニューラルネットワークトレーニングプログラム Genesilicoメタサーバーは、ワンクリックで20種類以上の二次構造予測ツールを実行できるメタサーバーです。 SSTウェブサーバー：情報理論的（圧縮ベース）な二次構造割り当て。
