योसुके कोंडो और सटोरू मियाज़ाकी*
अब तक, प्रोटीन के महत्वपूर्ण स्थलों की भविष्यवाणी करने के लिए, कई कम्प्यूटेशनल विधियाँ विकसित की गई हैं। बड़े-डेटा के युग में, संरचनात्मक डेटा में अनुक्रम डेटा को एकीकृत करके मौजूदा विधियों में सुधार और परिष्कार की आवश्यकता है। इस पत्र में, हमारा लक्ष्य दो चीजें हैं: अनुक्रम-आधारित विधियों में सुधार करना और अनुक्रम और संरचनात्मक डेटा दोनों का उपयोग करके एक नई विधि विकसित करना। इसलिए, हमने एक मूल रूप से संशोधित विकासवादी ट्रेस विधि विकसित की, जिसमें हमने प्रोटीन-आयन, प्रोटीन-लिगैंड, प्रोटीन-न्यूक्लिक एसिड, प्रोटीन-प्रोटीन इंटरैक्शन के दृष्टिकोण से तीन-आयामी संरचनाओं के उपयोग से अनुमानित सक्रिय साइटों का मूल्यांकन करने के लिए दिए गए कई अनुक्रम संरेखण और एक समीपस्थ ग्रेड से गणना की गई रूढ़िवादी ग्रेड को परिभाषित किया। दूसरे शब्दों में, समीपस्थ ग्रेड एक एमिनो एसिड अवशेष का भी मूल्यांकन कर सकता है। जब हमने अपनी विधि को अनुवाद विस्तार कारक Tu/1A प्रोटीन पर लागू किया, तो यह दिखाया कि समीपस्थ ग्रेड द्वारा रूढ़िवादी ग्रेड का सटीक मूल्यांकन किया जाता है। नतीजतन, हमारे विचार ने दो फायदे बताए। एक यह है कि हम मूल्यांकन के लिए विभिन्न कोक्रिस्टल संरचनाओं को ध्यान में रख सकते हैं। दूसरा यह है कि, दिए गए रूढ़िवादी ग्रेड और निकटतम ग्रेड के बीच उपयुक्तता की गणना करके, हम सर्वोत्तम रूढ़िवादी ग्रेड का चयन कर सकते हैं।