计算机模型专家寻求“十个最想要的”蛋白

　　

计算机结构生物学家们受到不断成功地使用计算机模型预测蛋白质结构的鼓舞，提出向整个学术界范围的征求“十个最想要的”蛋白，他们将努力解出这些蛋白的结构。

该计划向更广泛的生物学界提供建模服务，是在上个月在加州Asilomar召开的第四届蛋白结构预测关键评估技术双年会（CASP4）上开始构想的。

寻求前十个蛋白质的计算机生物学家们相信，计算机模型可能成为当前使用的研究蛋白结构的X-光晶体衍射和核磁共振技术的可行的替代方法。

只要蛋白的结构目前还不知道，任何生物学家都可以提供一个“十个最想要的”蛋白质的候选蛋白建议。现在已经建立了一个网站，可以在上面注册候选蛋白，和它们的生物学重要性。

十个被认为是最有意义的蛋白将被进行模型分析。组织者之一，华盛顿大学的结构生物学家David Baker说：“举个例子，如果某个蛋白被认为在细胞的信号传导中起到关键性作用，那么它就有可能进入我们的名单。”

蛋白建模者通常在CASP会议上彼此竞争他们的预测技术。在会议召开之前，与会者都努力建立各种类型蛋白的模型，而且这些蛋白的结构在会议召开之前经过实验确定。

Baker说，尽管蛋白结构预测的精确性还未达到帮助药物的设计的程度，但是“该技术已经成熟到通过预测运算建立的模型可以用来了解和检验生物学功能假设。”

在一个感兴趣的氨基酸序列与任何已知结构相符的情况下，就显示出明显的改进。会议的组织者之一，Rockville高级生物技术研究中心的，John Moult说：“参加CASP3的竞争者不能大致正确地描述40-60个氨基酸残基，而在CASP4上，甚至小蛋白的整体结构都可以大致正确地确定了。” 完全使用计算机程序，而不需要任何人工努力进行的全自动建模技术，在CASP4上也显示出进展。通过结合所有的全自动方法预测的结构列为了本次会议的“折叠识别”目录的前六名。一个蛋白可以有大约13000种不同的方法进行折叠，而大多数结构生物学家相信，一旦了解了所有折叠的结构，利用模型将可以预测每个蛋白质的结构。

左图：天然蛋白结构；右图：使用计算机模拟的结构日益接近真实

全自动模型研究的支持者们，如以色列Ben-Gurion大学的Dani Fischer，相信方法的改进是如此巨大和迅速，以至于不久人类将被计算机所击败，就象Big Blue击败世界象棋冠军Kasparov一样。

其他研究者对此则表示出谨慎的态度。Moult指出自动模型研究的重要性在于，“该方法可以是规模性的，如果你想要研究数千个蛋白，那么这一点将是重要的。”基因组学的发展使得大量蛋白的研究成为了可能。但是他说自动方法还没有人与机器相结合那么有效。

研究者们说，一个大问题是，是否模型研究将保持迅速的进展，足以对科学产生影响。对于结构预测而言，在结构基因组学（使用基因组信息作为起始材料的大规模蛋白结构时代）产生所有所需的结果之前得以使用只有相对较短的一段时间。

——摘译自 04 January 2001