Protein/ja: Difference between revisions

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{{About/ja|a class of molecules/ja|protein as a nutrient/ja|Protein (nutrient)/ja}}

[[File:Myoglobin.png|thumb|タンパク質[[myoglobin/ja|ミオグロビン]]の3次元構造の表現で、ターコイズブルーの[[alpha helix/ja|αヘリックス]]を示す。このタンパク質は、[[X-ray crystallography/ja|X線結晶構造解析]]によって初めて構造が解明された。コイルのうち右中央には、酸素分子（赤）と結合した[[heme group/ja|ヘム基]]（灰色で表示）と呼ばれる[[prosthetic group/ja|補欠基]]がある。]]

平均的な大きさの[[bacteria/ja|細菌]]は、細胞あたり約200万個のタンパク質を含むと推定されている（例えば''[[Escherichia coli/ja|大腸菌]]''や''[[Staphylococcus aureus/ja|黄色ブドウ球菌]]''）。より小さな細菌、例えば''[[Mycoplasma/ja|マイコプラズマ]]''や''[[Spirochaete/ja|スピロヘータ]]''は、5万から100万のオーダーで、より少ない分子を含んでいる。対照的に、[[Eukaryote/ja|真核生物]]の細胞は大きく、そのためより多くのタンパク質を含んでいる。例えば、[[Saccharomyces cerevisiae/ja|酵母]]細胞は約5000万個のタンパク質を含み、[[human/ja|ヒト]]細胞は10億から30億個のオーダーであると推定されている。個々のタンパク質コピーの濃度は、細胞あたり数分子から2000万個に及ぶ。タンパク質をコードする遺伝子のすべてがほとんどの細胞で発現しているわけではなく、その数は例えば細胞の種類や外部からの刺激に左右される。例えば、ヒトゲノムがコードする20,000ほどのタンパク質のうち、[[lymphoblastoid/ja|リンパ芽球]]細胞で検出されるのは6,000だけである。

==合成==

{{Anchor|Synthesis}}

タンパク質のトポロジーは、骨格のもつれや折り畳まれた鎖内の接点の配置を記述する。タンパク質のトポロジーを特徴付けるために、[[Knotted protein/ja|結び目理論]]と[[Circuit topology/ja|回路トポロジー]]の2つの理論的枠組みが適用されている。タンパク質のトポロジーを記述できるようになることで、タンパク質工学や医薬品開発に新たな道が開かれ、神経筋疾患やがんなどのタンパク質のミスフォールディング疾患に対する理解が深まる。

==細胞機能==

{{Anchor|Cellular functions}}

[[Transmembrane protein/ja|膜貫通タンパク質]]は、[[small molecule/ja|小分子]]やイオンに対する細胞膜の[[Semipermeable membrane/ja|透過性]]を変化させるリガンド輸送タンパク質としても機能する。膜だけでは[[hydrophobic/ja|疎水性]]コアがあり、そこを[[chemical polarity/ja|極性]]分子や荷電分子は[[diffusion/ja|拡散]]できない。膜タンパク質は、そのような分子が細胞内に出入りするための内部チャネルを含んでいる。例えば、[[potassium/ja|カリウム]]チャネルと[[sodium/ja|ナトリウム]]チャネルは、しばしば2つのイオンのうち一方のみを識別する。

===構造タンパク質===

タンパク質の構造、機能、進化を解析するために、膨大な数の計算手法が開発されてきた。このようなツールの開発は、[[human genome/ja|ヒトゲノム]]を含む様々な生物について利用可能な大量のゲノムおよびプロテオミクスデータによって推進されてきた。すべてのタンパク質を実験的に研究することは不可能であるため、実験室での実験に供されるのはごく一部であり、計算ツールを用いて類似タンパク質を推定することが行われている。このような[[Sequence homology/ja|相同タンパク質]]は、[[sequence alignment/ja|配列アライメント]]によって遠縁の生物で効率的に同定することができる。ゲノムや遺伝子の配列は、ある特定の性質について様々なツールで検索することができる。[[Sequence profiling tool/ja|配列プロファイリングツール]]は[[restriction enzyme/ja|制限酵素]]部位や[[nucleotide/ja|ヌクレオチド]]配列中の[[open reading frame/ja|オープンリーディングフレーム]]を見つけ、[[secondary structure/ja|二次構造]]を予測することができる。[[Phylogenetic tree/ja|系統樹]]を構築し、[[:en:ClustalW|ClustalW]]のような特別なソフトウェアを使って、現代の生物の祖先とそれらが発現する遺伝子に関する[[evolution/ja|進化]]仮説を立てることができる。遺伝子やタンパク質の解析には、今や[[bioinformatics/ja|バイオインフォマティクス]]の分野が欠かせない。

===動的過程のインシリコシミュレーション===

生物学的なスケールのシステムの両方の量子力学的および古典力学的なシミュレーションは非常に計算コストがかかるため、[[:en:Folding@home|Folding@home]]プロジェクトのような[[:en:distributed computing|分散コンピューティング]]イニシアティブが、[[:en:Graphics processing unit|GPU]]の並列処理や[[:en:Monte Carlo method|モンテカルロ]]技術の進展を活用して[[:en:molecular modeling|分子モデリング]]を容易にしている。

===化学分析===