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De novoタンパク質構造予測
計算生物学において、"de novo"タンパク質構造予測（デノボたんぱくしつこうぞうよそく、）は、アミノ酸の一次構造からタンパク質の三次構造を予測するアルゴリズムのプロセスである。この問題は、何十年にもわたって第一線の科学者たちを悩ませてきたが、いまだに解決されていない。Science誌によると、この問題は現代科学における125の未解決問題のうちの1つである。現在、最も成功している手法の中には、小さな単一ドメインのタンパク質のフォールドを、構造全体で1.5オングストローム以内の位置精度を高い確率で予測できるものがある。
"de novo"法は膨大な計算資源を必要とするため、比較的小さなタンパク質を対象とした研究しか行われていなかった。"de novo"タンパク質構造モデリングは、テンプレートベースのモデリング（template-based modeling、TBM）とは異なり、目的のタンパク質に対する相同体が解明されていないため、アミノ酸配列からタンパク質構造を予測することを非常に困難にしている。大規模なタンパク質の構造を新たに予測するには、より優れたアルゴリズムと、強力なスーパーコンピュータ（Blue Gene、MDGRAPE-3など）や分散型コンピューティングプロジェクト（Folding@home、Rosetta@home、、など）が提供する大規模な計算資源が必要となる。計算上の障壁は大きいが、構造ゲノミクス（予測法または実験法）が医学や医薬品設計などの分野に役立つ可能性があるため、"de novo"構造予測は活発な研究分野となっている。