タンパク質の三次構造

タンパク質が本来の天然構造（ネイティブコンフォメーション）に折り畳まれた状態は、通常、折り畳まれていない状態よりもギブズ自由エネルギー（エンタルピーとエントロピーの組み合わせ）が低くなります。タンパク質はエネルギーの低いコンフォメーションに落ち着く傾向があり、それが細胞環境におけるタンパク質の折り畳み方を決定します。多くの類似したコンフォメーションはエネルギーが似ているため、タンパク質の構造は動的であり、これらの類似した構造の間で変動します。

球状タンパク質は、疎水性アミノ酸残基からなるコアと、水に露出した荷電親水性残基からなる表面領域を持つ。この配置は、三次構造内の相互作用を安定化させる可能性がある。例えば、細胞質に浸されていない分泌タンパク質では、システイン残基間のジスルフィド結合が三次構造の維持に役立つ。多様な機能と多様な進化を遂げたタンパク質には、安定した三次構造という共通点が見られる。例えば、トリオースリン酸イソメラーゼという酵素にちなんで名付けられたTIMバレルは、非常に安定した二量体コイルドコイル構造と同様に、共通の三次構造である。したがって、タンパク質は、その構造によって分類することができる。このような分類を用いるタンパク質データベースには、SCOPやCATHなどがある。

タンパク質の折りたたみ速度によって、タンパク質が高エネルギー構造に閉じ込められることがある。つまり、高エネルギーの中間構造が、最もエネルギーの低い構造へのアクセスを阻害する。この高エネルギー構造は、タンパク質の機能に寄与する可能性がある。例えば、インフルエンザヘマグルチニンタンパク質は単一のポリペプチド鎖であり、活性化されるとタンパク質分解によって切断され、2つのポリペプチド鎖が形成される。この2つの鎖は高エネルギー構造に保持されている。局所的なpHが低下すると、タンパク質はエネルギー的に有利な構造変化を起こし、宿主細胞膜を透過できるようになる。

タンパク質の三次構造の中には、最も安定な状態ではない、長寿命の状態に存在するものがある。例えば、多くのセルピン（セリンプロテアーゼ阻害剤）はこのような準安定性を示す。タンパク質のループがプロテアーゼによって切断されると、セルピンは構造変化を起こす。^{[ 6 ] [ 7 ] [ 8 ]}

タンパク質の天然状態は熱力学的に最も安定しており、化学反応速度論的に、翻訳される前に天然状態に達すると一般的に考えられています。細胞質内のタンパク質シャペロンは、新しく合成されたポリペプチドが天然状態に達するのを助けます。シャペロンタンパク質の中には、タンパク質ジスルフィドイソメラーゼのように機能が非常に特異的なものもあれば、原核生物のGroEL / GroESタンパク質系や、その相同な真核生物の熱ショックタンパク質（Hsp60/Hsp10系）のように、機能が一般的でほとんどの球状タンパク質を補助するものもあります。

タンパク質の三次構造の予測は、タンパク質の一次構造を把握し、予測される可能性のある三次構造をタンパク質データバンクに登録されている既知の三次構造と比較することに基づいています。しかし、この方法では、タンパク質合成時の細胞質環境が考慮されるものの、同様の細胞質環境がタンパク質データバンクに登録されているタンパク質の構造にも影響を与えている可能性は否定できません。

酵素などのタンパク質の構造は、補因子などの天然リガンドが結合すると変化することがあります。この場合、リガンドに結合したタンパク質の構造はホロ構造として知られており、結合していないタンパク質はアポ構造を持っています。^{[ 9 ]}

アミノ酸側鎖間の弱い結合の形成によって安定化された構造 - ポリペプチド鎖が自身に折り畳まれることによって決定される（非極性残基はタンパク質内部に位置し、極性残基は主に外部に位置する） - タンパク質の包み込みにより、タンパク質は配列の離れた領域に位置するアミノ酸に近づき、関連する - 三次構造の獲得により、特定の分子の認識と結合に適したポケットと部位が形成される（生体特異性）。

X線結晶構造解析は、タンパク質の構造を決定するために最も一般的に用いられる手法である。この手法は高解像度の構造情報を提供するが、タンパク質の立体構造の柔軟性に関する情報は得られない。

タンパク質NMRは、タンパク質構造の分解能が比較的低い。そのため、対象となるタンパク質は比較的小さい。しかし、溶液中のタンパク質の立体構造変化に関する情報を得ることができる。

極低温電子顕微鏡（クライオEM）は、タンパク質の三次構造と四次構造の両方に関する情報を提供することができる。特に、大型タンパク質や、タンパク質サブユニットの対称的な複合体の解析に適している。

二重偏光干渉法は、表面に捕捉されたタンパク質に関する相補的な情報を提供する。これにより、時間の経過に伴う構造変化や立体構造変化の解明に役立つ。

ペンシルベニア大学のFolding @homeプロジェクトは、利用可能なコンピューティング能力約 5ペタFLOPS (約 10 x 86 ペタFLOPS) を使用する分散コンピューティング研究プロジェクトです。このプロジェクトは、タンパク質のアミノ酸配列と細胞環境が与えられた場合に、タンパク質の三次構造と四次構造を一貫して予測するアルゴリズムを見つけることを目指しています。^{[ 10 ] [ 11 ]}

タンパク質の三次構造予測ソフトウェアの一覧は、「タンパク質構造予測ソフトウェア一覧」で確認できます。