Threading (protein sequence)
ಆಣ್ವಿಕ ಜೀವಶಾಸ್ತ್ರದಲ್ಲಿ, ಪದರ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಎಂದೂ ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಪ್ರೋಟೀನ್ ಥ್ರೆಡಿಂಗ್, ಪ್ರೋಟೀನ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ನ ಒಂದು ವಿಧಾನವಾಗಿದ್ದು, ಇದು ತಿಳಿದಿರುವ ರಚನೆಗಳ ಪ್ರೋಟೀನ್ಗಳಂತೆಯೇ ಪದರವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ, ಆದರೆ ತಿಳಿದಿರುವ ರಚನೆಯೊಂದಿಗೆ ಏಕರೂಪದ ಪ್ರೋಟೀನ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರದ ಪ್ರೋಟೀನ್ಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ರಚನೆಯ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯ ಹೋಮೋಲಜಿ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ವಿಧಾನಕ್ಕಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದನ್ನು (ಪ್ರೋಟೀನ್ ಥ್ರೆಡಿಂಗ್) ಪ್ರೋಟೀನ್ ಡೇಟಾ ಬ್ಯಾಂಕ್ (ಪಿ. ಡಿ. ಬಿ) ನಲ್ಲಿ ತಮ್ಮ ಹೋಮೋಲೋಗಸ್ ಪ್ರೋಟೀನ್ ರಚನೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರದ ಪ್ರೋಟೀನ್ಗಳಿಗೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಹೋಮೋಲಜಿ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಆ ಪ್ರೋಟೀನ್ಗಳಿಗೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪಿಡಿಬಿಯಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹವಾಗಿರುವ ರಚನೆಗಳು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಯಾಗಲು ಬಯಸುವ ಪ್ರೋಟೀನ್ನ ಅನುಕ್ರಮದ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧದ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಥ್ರೆಡಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಮುನ್ಸೂಚನೆಯನ್ನು "ಥ್ರೆಡಿಂಗ್" ಮೂಲಕ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ (ಅಂದರೆ. ಗುರಿ ಅನುಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ಅಮೈನೊ ಆಮ್ಲವನ್ನು ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ರಚನೆಯಲ್ಲಿನ ಸ್ಥಾನಕ್ಕೆ ಇರಿಸಿ, ಜೋಡಿಸಿ, ಮತ್ತು ಗುರಿಯು ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ಗೆ ಎಷ್ಟು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿ. ಸೂಕ್ತವಾದ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿದ ನಂತರ, ಆಯ್ದ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ನೊಂದಿಗಿನ ಜೋಡಣೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಅನುಕ್ರಮದ ರಚನಾತ್ಮಕ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರೋಟೀನ್ ಥ್ರೆಡಿಂಗ್ ಎರಡು ಮೂಲಭೂತ ಅವಲೋಕನಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆಃ ಪ್ರಕೃತಿಯಲ್ಲಿ ವಿವಿಧ ಮಡಿಕೆಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ ಸಾಕಷ್ಟು ಚಿಕ್ಕದಾಗಿದೆ (ಸರಿಸುಮಾರು 1300); ಮತ್ತು ಕಳೆದ ಮೂರು ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ ಪಿ. ಡಿ. ಬಿ. ಗೆ ಸಲ್ಲಿಸಲಾದ 90 ಪ್ರತಿಶತದಷ್ಟು ಹೊಸ ರಚನೆಗಳು ಈಗಾಗಲೇ ಪಿ. ಡಿ. ಬಿ. ಯಲ್ಲಿರುವ ರಚನೆಗಳನ್ನು ಹೋಲುತ್ತವೆ. ಪ್ರೋಟೀನ್ ರಚನೆಯ ವರ್ಗೀಕರಣ ಪ್ರೋಟೀನ್ಗಳ ರಚನಾತ್ಮಕ ವರ್ಗೀಕರಣ (ಎಸ್ಸಿಒಪಿ) ದತ್ತಸಂಚಯವು ತಿಳಿದಿರುವ ರಚನೆಯ ರಚನಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ವಿಕಸನೀಯ ಸಂಬಂಧಗಳ ವಿವರವಾದ ಮತ್ತು ಸಮಗ್ರ ವಿವರಣೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ರಚನಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ವಿಕಸನೀಯ ಸಂಬಂಧಗಳೆರಡನ್ನೂ ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸಲು ಪ್ರೋಟೀನ್ಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಕ್ರಮಾನುಗತದಲ್ಲಿ ಅನೇಕ ಹಂತಗಳು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿವೆ, ಆದರೆ ಪ್ರಮುಖ ಹಂತಗಳೆಂದರೆ ಕುಟುಂಬ, ಸೂಪರ್ ಫ್ಯಾಮಿಲಿ ಮತ್ತು ಮಡಿಕೆಃ ಕುಟುಂಬ (ಸ್ಪಷ್ಟ ವಿಕಸನೀಯ ಸಂಬಂಧ): ಕುಟುಂಬಗಳಾಗಿ ಒಟ್ಟುಗೂಡಿದ ಪ್ರೋಟೀನ್ಗಳು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ವಿಕಾಸಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಸಂಬಂಧಿಸಿವೆ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ಇದರರ್ಥ ಪ್ರೋಟೀನ್ಗಳ ನಡುವಿನ ಜೋಡಿಯಾಗಿ ಉಳಿದಿರುವ ಗುರುತುಗಳು ಶೇಕಡಾ 30 ಮತ್ತು ಅದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಕೆಲವು ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಇದೇ ರೀತಿಯ ಕಾರ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ರಚನೆಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನ ಅನುಕ್ರಮ ಗುರುತಿನ ಅನುಪಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯ ಮೂಲದ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪುರಾವೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ; ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಕೆಲವು ಸದಸ್ಯರು ಕೇವಲ 15 ಪ್ರತಿಶತದಷ್ಟು ಅನುಕ್ರಮ ಗುರುತುಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೂ ಅನೇಕ ಗ್ಲೋಬಿನ್ಗಳು ಒಂದು ಕುಟುಂಬವನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತವೆ. ಸೂಪರ್ ಫ್ಯಾಮಿಲಿ (ಸಂಭವನೀಯ ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿಕಸನೀಯ ಮೂಲ): ಕಡಿಮೆ ಅನುಕ್ರಮ ಗುರುತುಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಪ್ರೋಟೀನ್ಗಳು, ಆದರೆ ಅವುಗಳ ರಚನಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಲಕ್ಷಣಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿಕಸನೀಯ ಮೂಲವು ಸಂಭವನೀಯವೆಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತವೆ, ಅವುಗಳನ್ನು ಸೂಪರ್ ಫ್ಯಾಮಿಲಿಗಳಲ್ಲಿ ಒಟ್ಟಿಗೆ ಇರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಆಕ್ಟಿನ್, ಹೀಟ್ ಶಾಕ್ ಪ್ರೋಟೀನ್ನ ATPase ಡೊಮೇನ್ ಮತ್ತು ಹೆಕ್ಸೋಕಿನೇಸ್ ಒಟ್ಟಾಗಿ ಒಂದು ಸೂಪರ್ ಫ್ಯಾಮಿಲಿಯನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತವೆ. ಮಡಿಕೆ (ಪ್ರಮುಖ ರಚನಾತ್ಮಕ ಹೋಲಿಕೆ): ಪ್ರೋಟೀನ್ಗಳು ಒಂದೇ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಒಂದೇ ಟೋಪೋಲಾಜಿಕಲ್ ಸಂಪರ್ಕಗಳೊಂದಿಗೆ ಒಂದೇ ಪ್ರಮುಖ ದ್ವಿತೀಯ ರಚನೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ ಅವುಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯ ಮಡಿಕೆ ಹೊಂದಿರುವಂತೆ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗಿದೆ. ಒಂದೇ ಪದರವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ವಿವಿಧ ಪ್ರೋಟೀನ್ಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ದ್ವಿತೀಯಕ ರಚನೆಯ ಬಾಹ್ಯ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಗಾತ್ರ ಮತ್ತು ಸಂರಚನೆಯಲ್ಲಿ ಭಿನ್ನವಾಗಿರುವ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ತಿರುಗಿಸುತ್ತವೆ. ಕೆಲವು ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ಈ ವಿಭಿನ್ನ ಬಾಹ್ಯ ಪ್ರದೇಶಗಳು ಅರ್ಧದಷ್ಟು ರಚನೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು. ಒಂದೇ ಪದರದ ವರ್ಗದಲ್ಲಿ ಒಟ್ಟಿಗೆ ಇರಿಸಲಾಗಿರುವ ಪ್ರೋಟೀನ್ಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿಕಸನೀಯ ಮೂಲವನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲದಿರಬಹುದುಃ ಕೆಲವು ಪ್ಯಾಕಿಂಗ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು ಸರಪಳಿ ಟೋಪೋಲಜಿಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವ ಪ್ರೋಟೀನ್ಗಳ ಭೌತಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು ರಸಾಯನಶಾಸ್ತ್ರದಿಂದ ರಚನಾತ್ಮಕ ಸಾಮ್ಯತೆಗಳು ಉದ್ಭವಿಸಬಹುದು. ವಿಧಾನ ಪ್ರೋಟೀನ್ ಥ್ರೆಡಿಂಗ್ನ ಸಾಮಾನ್ಯ ಮಾದರಿಯು ಈ ಕೆಳಗಿನ ನಾಲ್ಕು ಹಂತಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆಃ ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರ್ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್ನ ನಿರ್ಮಾಣಃ ಪ್ರೋಟೀನ್ ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್ಗಳಿಂದ ಪ್ರೋಟೀನ್ ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರ್ಗಳನ್ನು ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರ್ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ಗಳಾಗಿ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿ. ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅನುಕ್ರಮ ಹೋಲಿಕೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಪ್ರೋಟೀನ್ ರಚನೆಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಿದ ನಂತರ ಪಿ. ಡಿ. ಬಿ., ಎಫ್. ಎಸ್. ಎಸ್. ಪಿ., ಎಸ್. ಸಿ. ಓ. ಪಿ. ಅಥವಾ ಸಿ. ಎ. ಟಿ. ಎಚ್. ನಂತಹ ದತ್ತಸಂಚಯಗಳಿಂದ ಪ್ರೋಟೀನ್ ರಚನೆಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಸ್ಕೋರಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯದ ವಿನ್ಯಾಸಃ ರಚನೆಗಳು ಮತ್ತು ಅನುಕ್ರಮಗಳ ನಡುವಿನ ತಿಳಿದಿರುವ ಸಂಬಂಧಗಳ ಜ್ಞಾನದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಗುರಿ ಅನುಕ್ರಮಗಳು ಮತ್ತು ಟೆಂಪ್ಲೆಟ್ಗಳ ನಡುವಿನ ಯೋಗ್ಯತೆಯನ್ನು ಅಳೆಯಲು ಉತ್ತಮ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಿ. ಉತ್ತಮ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯವು ರೂಪಾಂತರ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ, ಪರಿಸರ ಫಿಟ್ನೆಸ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ, ಜೋಡಿಯಂತೆ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ, ದ್ವಿತೀಯ ರಚನೆಯ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ಗ್ಯಾಪ್ ಪೆನಾಲ್ಟಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರಬೇಕು. ಶಕ್ತಿಯ ಕಾರ್ಯದ ಗುಣಮಟ್ಟವು ಮುನ್ಸೂಚನೆಯ ನಿಖರತೆಗೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಜೋಡಣೆಯ ನಿಖರತೆಗೆ ನಿಕಟ ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದಿದೆ. ಥ್ರೆಡಿಂಗ್ ಜೋಡಣೆಃ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸುವ ಮೂಲಕ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ರಚನೆಯ ಟೆಂಪ್ಲೆಟ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಗುರಿ ಅನುಕ್ರಮವನ್ನು ಜೋಡಿಸಿ. ಈ ಹಂತವು ಜೋಡಿಯಾಗಿ ಸಂಪರ್ಕ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಎಲ್ಲಾ ಥ್ರೆಡಿಂಗ್-ಆಧಾರಿತ ರಚನೆ ಮುನ್ಸೂಚನೆ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳ ಪ್ರಮುಖ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ; ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಡೈನಾಮಿಕ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅದನ್ನು ಪೂರೈಸಬಲ್ಲದು. ಥ್ರೆಡಿಂಗ್ ಮುನ್ಸೂಚನೆಃ ಥ್ರೆಡಿಂಗ್ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯಂತೆ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಭವನೀಯವಾದ ಥ್ರೆಡಿಂಗ್ ಜೋಡಣೆಯನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿ. ನಂತರ ಗುರಿ ಅನುಕ್ರಮದ ಬೆನ್ನೆಲುಬಿನ ಪರಮಾಣುಗಳನ್ನು ಆಯ್ದ ರಚನಾತ್ಮಕ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ನ ಜೋಡಿಸಲಾದ ಬೆನ್ನೆಲುಬಿನ ಸ್ಥಾನಗಳಲ್ಲಿ ಇರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಗುರಿಗಾಗಿ ರಚನೆಯ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿ. ಹೋಮೋಲಜಿ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ನೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಕೆ ಹೋಮೋಲಜಿ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಪ್ರೋಟೀನ್ ಥ್ರೆಡಿಂಗ್ ಎರಡೂ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ಆಧಾರಿತ ವಿಧಾನಗಳಾಗಿವೆ ಮತ್ತು ಮುನ್ಸೂಚನೆ ತಂತ್ರಗಳ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಅವುಗಳ ನಡುವೆ ಯಾವುದೇ ಕಠಿಣ ಮಿತಿಯಿಲ್ಲ. ಆದರೆ ಅವುಗಳ ಗುರಿಗಳ ಪ್ರೋಟೀನ್ ರಚನೆಗಳು ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿವೆ. ಹೋಮೋಲಜಿ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಎಂಬುದು ತಿಳಿದಿರುವ ರಚನೆಯೊಂದಿಗೆ (ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ/ಬಹುಶಃ ಒಂದೇ ಕುಟುಂಬದ) ಹೋಮೋಲೋಗಸ್ ಪ್ರೋಟೀನ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಗುರಿಗಳಿಗೆ, ಆದರೆ ಪ್ರೋಟೀನ್ ಥ್ರೆಡಿಂಗ್ ಎಂಬುದು ಕೇವಲ ಮಡಿಕೆ-ಮಟ್ಟದ ಹೋಮೋಲಜಿ ಹೊಂದಿರುವ ಗುರಿಗಳಿಗೆ ಮಾತ್ರ. ಬೇರೆ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಹೋಮೋಲಜಿ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ "ಸುಲಭ" ಗುರಿಗಳಿಗಾಗಿ ಮತ್ತು ಪ್ರೋಟೀನ್ ಥ್ರೆಡಿಂಗ್ "ಕಠಿಣ" ಗುರಿಗಳಿಗಾಗಿ ಆಗಿದೆ. ಹೋಮೋಲಜಿ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಒಂದು ಜೋಡಣೆಯಲ್ಲಿರುವ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ಅನ್ನು ಅನುಕ್ರಮವಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಾಗಿ ಅನುಕ್ರಮ ಹೋಮೋಲಜಿಯನ್ನು ಮಾತ್ರ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರೋಟೀನ್ ಥ್ರೆಡಿಂಗ್ ಒಂದು ಜೋಡಣೆಯಲ್ಲಿರುವ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ಅನ್ನು ಒಂದು ರಚನೆಯಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಜೋಡಣೆಯಿಂದ ಹೊರತೆಗೆಯಲಾದ ಅನುಕ್ರಮ ಮತ್ತು ರಚನೆಯ ಮಾಹಿತಿ ಎರಡನ್ನೂ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಯಾವುದೇ ಗಮನಾರ್ಹ ಏಕರೂಪತೆ ಕಂಡುಬರದಿದ್ದಾಗ, ಪ್ರೋಟೀನ್ ಥ್ರೆಡಿಂಗ್ ರಚನೆಯ ಮಾಹಿತಿಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಭವಿಷ್ಯ ನುಡಿಯಬಹುದು. ಅನೇಕ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಹೋಮೋಲಜಿ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ಗಿಂತ ಪ್ರೋಟೀನ್ ಥ್ರೆಡಿಂಗ್ ಏಕೆ ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಇದು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ. ಆಚರಣೆಯಲ್ಲಿ, ಅನುಕ್ರಮ ಅನುಕ್ರಮ ಜೋಡಣೆಯಲ್ಲಿನ ಅನುಕ್ರಮ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯು ಕಡಿಮೆಯಾದಾಗ (ಅಂದರೆ. <25 ಪ್ರತಿಶತ), ಹೋಮೋಲಜಿ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಗಮನಾರ್ಹವಾದ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯನ್ನು ನೀಡದಿರಬಹುದು. ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಗುರಿಗಾಗಿ ದೂರದ ಹೋಮೋಲಜಿ ಕಂಡುಬಂದರೆ, ಪ್ರೋಟೀನ್ ಥ್ರೆಡಿಂಗ್ ಉತ್ತಮ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು. ಮಡಿಕೆ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ವಿಶಾಲವಾಗಿ ಎರಡು ವಿಧಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಬಹುದುಃ ಮಡಿಕೆ ಗ್ರಂಥಾಲಯದಲ್ಲಿನ ಪ್ರತಿ ರಚನೆಗೆ 1-ಡಿ ಪ್ರೊಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಪಡೆಯುವ ಮತ್ತು ಗುರಿ ಅನುಕ್ರಮವನ್ನು ಈ ಪ್ರೊಫೈಲ್ಗಳಿಗೆ ಜೋಡಿಸುವ ವಿಧಾನಗಳು; ಮತ್ತು ಪ್ರೋಟೀನ್ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ನ ಪೂರ್ಣ 3-ಡಿ ರಚನೆಯನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುವ ವಿಧಾನಗಳು. ಪ್ರೊಫೈಲ್ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯದ ಒಂದು ಸರಳ ಉದಾಹರಣೆಯೆಂದರೆ, ರಚನೆಯಲ್ಲಿರುವ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಅಮೈನೋ ಆಮ್ಲವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಂಡು ಅದನ್ನು ಪ್ರೋಟೀನ್ನ ಮಧ್ಯಭಾಗದಲ್ಲಿ ಹೂಳಲಾಗಿದೆಯೇ ಅಥವಾ ಮೇಲ್ಮೈಯಲ್ಲಿ ಒಡ್ಡಲಾಗಿದೆಯೇ ಎಂಬುದರ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಅದನ್ನು ಸರಳವಾಗಿ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡುವುದು. ಹೆಚ್ಚು ವಿಸ್ತಾರವಾದ ಪ್ರೊಫೈಲ್ಗಳು ಸ್ಥಳೀಯ ದ್ವಿತೀಯ ರಚನೆಯನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು (ಉದಾ. ಅಮೈನೋ ಆಮ್ಲವು ಆಲ್ಫಾ ಹೆಲಿಕ್ಸ್ನ ಭಾಗವಾಗಿದೆಯೇ ಅಥವಾ ವಿಕಸನೀಯ ಮಾಹಿತಿಯಾಗಿದೆಯೇ (ಅಮೈನೋ ಆಮ್ಲವು ಎಷ್ಟು ಸಂರಕ್ಷಿತವಾಗಿದೆ). 3-ಡಿ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯದಲ್ಲಿ, ರಚನೆಯನ್ನು ಅಂತರ-ಪರಮಾಣು ದೂರಗಳ ಗುಂಪಾಗಿ ರೂಪಿಸಲಾಗಿದೆ, ಅಂದರೆ. ರಚನೆಯಲ್ಲಿನ ಕೆಲವು ಅಥವಾ ಎಲ್ಲಾ ಪರಮಾಣು ಜೋಡಿಗಳ ನಡುವಿನ ಅಂತರವನ್ನು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ರಚನೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಶ್ರೀಮಂತ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ವಿವರಣೆಯಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಜೋಡಣೆಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಲು ಬಳಸುವುದು ತುಂಬಾ ಕಷ್ಟ. ಪ್ರೊಫೈಲ್-ಆಧಾರಿತ ಮಡಿಕೆ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ವಿಧಾನವನ್ನು ಮೊದಲ ಬಾರಿಗೆ 1991 ರಲ್ಲಿ ಬೋವೀ, ಲುಥಿ ಮತ್ತು ಡೇವಿಡ್ ಐಸೆನ್ಬರ್ಗ್ ಅವರು ವಿವರಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಥ್ರೆಡಿಂಗ್ ಎಂಬ ಪದವನ್ನು ಮೊದಲ ಬಾರಿಗೆ 1992 ರಲ್ಲಿ ಡೇವಿಡ್ ಜೋನ್ಸ್, ವಿಲಿಯಂ ಆರ್. ಟೇಲರ್ ಮತ್ತು ಜಾನೆಟ್ ಥಾರ್ನ್ಟನ್ ಅವರು ಸೃಷ್ಟಿಸಿದರು ಮತ್ತು ಮೂಲತಃ ಪದರ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರೋಟೀನ್ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ನ ಪೂರ್ಣ 3-ಡಿ ರಚನೆಯ ಪರಮಾಣು ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯದ ಬಳಕೆಯನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಉಲ್ಲೇಖಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಇಂದು, ಥ್ರೆಡಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಮಡಿಕೆ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಎಂಬ ಪದಗಳನ್ನು ಆಗಾಗ್ಗೆ (ಸ್ವಲ್ಪಮಟ್ಟಿಗೆ ತಪ್ಪಾಗಿದ್ದರೂ) ಪರಸ್ಪರ ಬದಲಿಯಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮಡಿಕೆ ಗುರುತಿಸುವ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಪ್ರಕೃತಿಯಲ್ಲಿ ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾಗಿ ಸೀಮಿತ ಸಂಖ್ಯೆಯ ವಿವಿಧ ಪ್ರೋಟೀನ್ ಮಡಿಕೆಗಳಿವೆ ಎಂದು ನಂಬಲಾಗಿದೆ, ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ವಿಕಾಸದ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಆದರೆ ಪಾಲಿಪೆಪ್ಟೈಡ್ ಸರಪಳಿಗಳ ಮೂಲ ಭೌತಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು ರಸಾಯನಶಾಸ್ತ್ರದಿಂದ ವಿಧಿಸಲಾದ ನಿರ್ಬಂಧಗಳಿಂದಾಗಿ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಗುರಿ ಪ್ರೋಟೀನ್ಗೆ ಹೋಲುವ ಪದರವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಪ್ರೋಟೀನ್ ಅನ್ನು ಈಗಾಗಲೇ ಎಕ್ಸ್-ರೇ ಸ್ಫಟಿಕಶಾಸ್ತ್ರ ಅಥವಾ ನ್ಯೂಕ್ಲಿಯರ್ ಮ್ಯಾಗ್ನೆಟಿಕ್ ರೆಸೋನೆನ್ಸ್ (ಎನ್ಎಂಆರ್) ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರೋಸ್ಕೋಪಿಯಿಂದ ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಪಿಡಿಬಿಯಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರುವ ಉತ್ತಮ ಅವಕಾಶವಿದೆ (ಪ್ರಸ್ತುತ 70-80%). ಪ್ರಸ್ತುತ ಸುಮಾರು 1300 ವಿವಿಧ ಪ್ರೋಟೀನ್ ಮಡಿಕೆಗಳಿವೆ, ಆದರೆ ನಡೆಯುತ್ತಿರುವ ರಚನಾತ್ಮಕ ಜೀನೋಮಿಕ್ಸ್ ಯೋಜನೆಗಳಿಂದಾಗಿ ಪ್ರತಿ ವರ್ಷವೂ ಹೊಸ ಮಡಿಕೆಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಒಂದು ರಚನೆಯ ಮೇಲೆ ಅನುಕ್ರಮದ ಸರಿಯಾದ ಥ್ರೆಡಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಅನೇಕ ವಿಭಿನ್ನ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಲಾಗಿದೆ, ಆದರೂ ಅನೇಕರು ಡೈನಾಮಿಕ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಕೆಲವು ರೂಪದಲ್ಲಿ ಬಳಸುತ್ತಾರೆ. ಪೂರ್ಣ 3-ಡಿ ಥ್ರೆಡಿಂಗ್ಗಾಗಿ, ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಜೋಡಣೆಯನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಸಮಸ್ಯೆಯು ತುಂಬಾ ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿದೆ (ಇದು ಥ್ರೆಡಿಂಗ್ನ ಕೆಲವು ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಎನ್ಪಿ-ಹಾರ್ಡ್ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿದೆ). ಸಂಶೋಧಕರು ಷರತ್ತುಬದ್ಧ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳು, ಸಿಮ್ಯುಲೇಟೆಡ್ ಅನೆಲಿಂಗ್, ಬ್ರಾಂಚ್ ಮತ್ತು ಬೌಂಡ್ ಮತ್ತು ಲೀನಿಯರ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ಗಳಂತಹ ಅನೇಕ ಸಂಯೋಜಿತ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿದ್ದಾರೆ. ಥ್ರೆಡಿಂಗ್ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಎರಡು ಪ್ರೋಟೀನ್ ರಚನೆಗಳನ್ನು (ಪ್ರೋಟೀನ್ ರಚನಾತ್ಮಕ ಜೋಡಣೆ) ಜೋಡಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವ ವಿಧಾನಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸುವುದು ಆಸಕ್ತಿದಾಯಕವಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಅನೇಕ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಎರಡೂ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗಿದೆ. ಪ್ರೋಟೀನ್ ಥ್ರೆಡಿಂಗ್ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಎಚ್ಎಚ್ಪ್ರೆಡ್ ಒಂದು ಜನಪ್ರಿಯ ಥ್ರೆಡಿಂಗ್ ಸರ್ವರ್ ಆಗಿದ್ದು, ಇದು ಹಿಡನ್ ಮಾರ್ಕೋವ್ ಮಾದರಿಗಳ ಜೋಡಿಯಾಗಿ ಹೋಲಿಕೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ರಿಮೋಟ್ ಹೋಮೋಲಜಿ ಪತ್ತೆಗಾಗಿ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಎಚ್ಎಚ್ ಸರ್ಚ್ ಅನ್ನು ನಡೆಸುತ್ತದೆ. ರಾಪ್ಟರ್ (ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್) ಒಂದು ಪೂರ್ಣಾಂಕ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಆಧಾರಿತ ಪ್ರೋಟೀನ್ ಥ್ರೆಡಿಂಗ್ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಆಗಿದೆ. ಇದನ್ನು ಪ್ರೋಟೀನ್ ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಹೊಸ ಪ್ರೋಟೀನ್ ಥ್ರೆಡಿಂಗ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ರಾಪ್ಟರ್ಎಕ್ಸ್/ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ನಿಂದ ಬದಲಾಯಿಸಲಾಗಿದೆ, ಇದು ಸಂಭವನೀಯ ಚಿತ್ರಾತ್ಮಕ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಏಕ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ಮತ್ತು ಬಹು-ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ಆಧಾರಿತ ಪ್ರೋಟೀನ್ ಥ್ರೆಡಿಂಗ್ ಎರಡಕ್ಕೂ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ತೀರ್ಮಾನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ರಾಪ್ಟರ್ಎಕ್ಸ್ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ರಾಪ್ಟರ್ ಅನ್ನು ಮೀರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವಿರಳ ಅನುಕ್ರಮ ಪ್ರೊಫೈಲ್ನೊಂದಿಗೆ ಪ್ರೋಟೀನ್ಗಳನ್ನು ಜೋಡಿಸುವಲ್ಲಿ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ. ರಾಪ್ಟರ್ಎಕ್ಸ್ ಸರ್ವರ್ ಸಾರ್ವಜನಿಕರಿಗೆ ಉಚಿತವಾಗಿದೆ. ಫೈರ್ ಜನಪ್ರಿಯ ಥ್ರೆಡಿಂಗ್ ಸರ್ವರ್ ಆಗಿದ್ದು, ಎಚ್ ಹೆಚ್ ಸರ್ಚ್ ಅನ್ನು ಅಬ್ ಇನಿಷಿಯೋ ಮತ್ತು ಮಲ್ಟಿಪಲ್-ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ನೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ. ಮಸ್ಟರ್ ಎಂಬುದು ಡೈನಾಮಿಕ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಸೀಕ್ವೆನ್ಸ್ ಪ್ರೊಫೈಲ್-ಪ್ರೊಫೈಲ್ ಜೋಡಣೆಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿದ ಪ್ರಮಾಣಿತ ಥ್ರೆಡಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಆಗಿದೆ. ಇದು ಅನುಕ್ರಮ ಪ್ರೊಫೈಲ್ ಜೋಡಣೆಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಅನೇಕ ರಚನಾತ್ಮಕ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ. SPARKS X ಎಂಬುದು ಪ್ರಶ್ನೆಯ ಊಹಿಸಲಾದ ಒಂದು ಆಯಾಮದ ರಚನಾತ್ಮಕ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳ ಅನುಗುಣವಾದ ಸ್ಥಳೀಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಭವನೀಯ-ಆಧಾರಿತ ಅನುಕ್ರಮದಿಂದ ರಚನೆಯ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಾಗಿದೆ. ಬಯೋಶೆಲ್ ಒಂದು ಥ್ರೆಡಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಆಗಿದ್ದು, ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ಡ್ ಪ್ರೊಫೈಲ್-ಟು-ಪ್ರೊಫೈಲ್ ಡೈನಾಮಿಕ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಊಹಿಸಲಾದ ಸೆಕೆಂಡರಿ ರಚನೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ. ಹೋಮೋಲಜಿ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಪ್ರೋಟೀನ್ ರಚನೆ ಮುನ್ಸೂಚನೆ ಪ್ರೋಟೀನ್ ರಚನೆ ಮುನ್ಸೂಚನೆ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಮತ್ತಷ್ಟು ಓದುವಿಕೆ ಪ್ರೋಟೀನ್ ವಿಧಾನಗಳು ಬಯೋಇನ್ಫರ್ಮ್ಯಾಟಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಸಹ ನೋಡಿ.