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- タンパク質スレッディング（英: protein threading）は、フォールド認識（英: fold recognition）とも呼ばれ、構造が既知のタンパク質と同じ折りたたみ（フォールド）を持つが、構造が既知の相同タンパク質を持たないタンパク質をモデル化するために使用されるタンパク質モデリングの方法である。この方法とによる構造予測との違いは、この方法は蛋白質構造データバンク（PDB）に相同タンパク質構造が登録されていないタンパク質を対象としているのに対し、ホモロジーモデリングは登録されているタンパク質を対象としている点である。スレッディングは、PDBに登録されている構造と、モデル化したいタンパク質の配列との関係の統計的知識を用いて行われる。 予測は、ターゲット配列の各アミノ酸をテンプレート構造内の位置に「スレッド化」し（つまり、配置、整列）、ターゲットがテンプレートにどの程度適合するかを評価することで行われる。最適なテンプレートが選択された後、選択されたテンプレートとのアライメント（整列）に基づいて、配列の構造モデルが構築される。タンパク質スレッディングは、「自然界に存在するさまざまなフォールドの数はかなり少ない（約1300）」ということと、「過去3年間にPDBに提出された新規構造の90％は、すでにPDBに登録されている構造と類似したフォールドを持つ」という2つの基本的な観察に基づいている。 (ja)
- タンパク質スレッディング（英: protein threading）は、フォールド認識（英: fold recognition）とも呼ばれ、構造が既知のタンパク質と同じ折りたたみ（フォールド）を持つが、構造が既知の相同タンパク質を持たないタンパク質をモデル化するために使用されるタンパク質モデリングの方法である。この方法とによる構造予測との違いは、この方法は蛋白質構造データバンク（PDB）に相同タンパク質構造が登録されていないタンパク質を対象としているのに対し、ホモロジーモデリングは登録されているタンパク質を対象としている点である。スレッディングは、PDBに登録されている構造と、モデル化したいタンパク質の配列との関係の統計的知識を用いて行われる。 予測は、ターゲット配列の各アミノ酸をテンプレート構造内の位置に「スレッド化」し（つまり、配置、整列）、ターゲットがテンプレートにどの程度適合するかを評価することで行われる。最適なテンプレートが選択された後、選択されたテンプレートとのアライメント（整列）に基づいて、配列の構造モデルが構築される。タンパク質スレッディングは、「自然界に存在するさまざまなフォールドの数はかなり少ない（約1300）」ということと、「過去3年間にPDBに提出された新規構造の90％は、すでにPDBに登録されている構造と類似したフォールドを持つ」という2つの基本的な観察に基づいている。 (ja)
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- タンパク質スレッディング（英: protein threading）は、フォールド認識（英: fold recognition）とも呼ばれ、構造が既知のタンパク質と同じ折りたたみ（フォールド）を持つが、構造が既知の相同タンパク質を持たないタンパク質をモデル化するために使用されるタンパク質モデリングの方法である。この方法とによる構造予測との違いは、この方法は蛋白質構造データバンク（PDB）に相同タンパク質構造が登録されていないタンパク質を対象としているのに対し、ホモロジーモデリングは登録されているタンパク質を対象としている点である。スレッディングは、PDBに登録されている構造と、モデル化したいタンパク質の配列との関係の統計的知識を用いて行われる。 (ja)
- タンパク質スレッディング（英: protein threading）は、フォールド認識（英: fold recognition）とも呼ばれ、構造が既知のタンパク質と同じ折りたたみ（フォールド）を持つが、構造が既知の相同タンパク質を持たないタンパク質をモデル化するために使用されるタンパク質モデリングの方法である。この方法とによる構造予測との違いは、この方法は蛋白質構造データバンク（PDB）に相同タンパク質構造が登録されていないタンパク質を対象としているのに対し、ホモロジーモデリングは登録されているタンパク質を対象としている点である。スレッディングは、PDBに登録されている構造と、モデル化したいタンパク質の配列との関係の統計的知識を用いて行われる。 (ja)
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- スレッディング (タンパク質) (ja)
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