3D структура.

Используйте PDB , чтобы определить структуры, похожие на ту, которую вы нашли (вы можете использовать BLAST для поиска в PDB). Совпадение на 30% или выше обычно является приемлемым, а множественные выравнивания, конечно, полезны при более низких показателях совпадения. Если существуют структуры, которые достаточно похожи, вы можете использовать моделирование гомологии для создания 3D-структуры (это то, что делает сервер SWISS-MODEL, и я думаю, что он автоматизирует выравнивание BLAST из PDB). Если подобных структур нет, вы можете прибегнуть к моделированию ab initio, если у вас есть достаточно прямолинейная глобулярная область, в противном случае вам может потребоваться дополнительный опыт.

Есть так много конкретных факторов, которые необходимо учитывать для такого проекта. В зависимости от того, для чего будет использоваться модель, актуальны разные вопросы.

Вторичная структура.

Вам понадобится несколько различных предсказателей вторичной структуры, чтобы сделать ее убедительной, а затем вам нужно будет проверить, соответствует ли ваш вторичный консенсус вашей трехмерной структуре. Если они не совпадают, вам нужно подумать «почему бы и нет?»

Если есть разница, это обычно указывает на то, что в свертывании участвует какое-то трехмерное взаимодействие, поэтому ваша трехмерная модель обычно превосходит предсказания структуры последовательности, но проверяйте свою трехмерную структуру на соответствие предсказаниям вторичной структуры.

Прогнозирование вторичной структуры более полезно, когда трехмерная структура недоступна и ее моделирование невозможно.

Swiss model — это онлайн-инструмент для моделирования третичной и четвертичной структуры белка с использованием эволюционной информации. J-пред и швейцарская модель — довольно простые инструменты, требующие только последовательности. Швейцарская модель требует поиска шаблона, на основе которого в дальнейшем будет моделироваться белок. J=pred используется исключительно для предсказания вторичной структуры.