Homologinis modeliavimas
Homologinis modeliavimas – baltymo („taikinio“) tretinės struktūros sudarymas remiantis vieno ar keleto panašių baltymų žinomomis tretinėmis struktūromis (šablonais). Baltymo tretinė struktūra informatyvesnė nei jį sudarančių aminorūgščių seka, nes baltymo ir kitų molekulių tarpusavio sąveikas lemia aminorūgštys, artimos erdvėje, bet galinčios būti toli viena nuo kitos sekoje. Būtinos homologiniam modeliavimui sąlygos: pakankamas panašumas tarp „taikinio“ sekos ir šablono struktūros, galimybė sudaryti korektišką šių baltymų aminorūgščių sekų palyginį. Šis struktūros nuspėjimo būdas remiasi pastebėjimais, kad: Maži pakeitimai baltymo sekoje lemia mažus tretinės struktūros pokyčius. Baltymo aminorūgščių seka apsprendžia jo struktūrą. Žinant seką, turėtų būti įmanoma nusakyti struktūrą . Evoliucijos metu tretinė struktūra yra stabilesnė ir keičiasi lėčiau nei seka, todėl panašios arba mažai panašios, bet giminingos sekos susisuka į panašias erdvines struktūras. Taip pat ir tolimai susiję sekos susisuka į panašias struktūras. Rost (1999) šiai taisyklei išvedė apribojimus, nurodytus paveiksle. Kol dviejų sekų ilgis ir identiškų aminorūgščių procentas patenka į „saugų” regioną, abi sekos turės panašias struktūras . Homologijos nereikėtų painioti su panašumu. „Homologija“ reiškia „bendros evoliucinės ištakos turėjimą“ ir yra kokybinis ryšio tarp objektų aprašymas. Šiuo metu didžioji dalis homologinio modeliavimo yra automatizuota. Homologinio modeliavimo pagalba galima sukurti modelius ~25 % genomo koduojamų baltymų. Likusiems 75 % genomo nėra šablonų su žinoma struktūra arba jų neaptinka paprasta BLAST paieška. Joms reikia naudoti sanklodos atpažinimo, ab initio metodus arba tiesiog atlikti eksperimentinį struktūros nustatymą. Modelio kokybę galima apytiksliai nuspėti iš „taikinio“ ir šablono sekų panašumo. Didesnis nei 30 % sekų identiškumas dažniausiai rodo, jog bus gautas gana tikslus modelis. Jei taikinio ir matricos sekų identiškumas <30 %, sekų identiškumas tampa nebepatikimu spėjamo modelio tikslumo matu. Tokiais atvejais svarbiausia naudoti modelio įvertinimo metodus. Geras būsimo modelio kokybės matas yra sekos identiškumo pasiskirstymas daugybiniame sekų palyginyje, apimantis „taikinį“, šabloną ir tarpines homologines sekas.