蛋白质折叠模式帮助其执行特定任务。作为细胞的真正“实干家”，即便是蛋白质氨基酸支架的微小改变，也会引发错误折叠并且妨碍蛋白质功能或引发疾病。 
　　科学家试图更好地理解蛋白质折叠，以治疗错误折叠引发的疾病。但这个异常复杂的过程需要复杂算法辨别折叠机制。印度塔塔基础研究所的计算生物物理学家提出了一种辨别蛋白质折叠最关键因素的新方法。相关成果日前发表于美国物理联合会（AIP）出版集团下属《化学物理学杂志》。
　　蛋白质中的每个原子能折叠成3个维度，但对于出现在即便是简单蛋白质中的上百万个原子来说，理解集体折叠组合的任务会变得错综复杂。科学家考虑了影响蛋白质折叠的不同因素，包括氢键结合，并将它们整合到被称为集体变量（CVs）的通用描述中。不过，由于潜在因素很多，科学家缺少好的方法寻找恰当描述某个可行过程的CVs。
　　上述团队决定研究GB1蛋白质外部突出的发卡，因为现有的很多工作与之相关并且过去的CVs估测了很多潜在的折叠可能性。
　　论文作者Navjeet Ahalawat和Jagannath Mondal将若干现有的GB1 CVs作为构成部分，并利用基于时间结构的独立成分分析法将其结合起来，从而辨别出一对最优CVs。随后，他们将其输入马尔可夫状态模型，并且沿着可能的连接路径辨别出4种中间折叠状态。
　　在该方法中，来自此前研究的数据需要被用于辨别CVs。该团队设想他们的技术可被用于揭示健康蛋白质折叠的内部机制，以修正引发疾病的错误折叠蛋白质。他们还想进一步开发CVs优化模型并将其用于生物分子识别和药物发现。
　　相关论文信息：DOI: 10.1063/1.5041073