ドッキングの原則：探索アルゴリズムの概要とスコアリング関数のガイド

ドッキング分野は成熟してきた。ドッキングの原則を提示し、この分野の現状をレビューする時が来た。計算ドッキング領域の成熟には主に二つの理由がある。第一に、「正しい」天然構造が予測されたドッキング構造のリストに存在することが、ドッキング問題の解決に近づいているという初期の楽観主義は、次のスコアリング/ランキングステップの極度の難しさの厳しい現実に置き換えられた。第二に、ここ数年、ドッキング方式における分子の柔軟性を扱うより現実的なアプローチが登場した。折りたたみと同様に、これらは統計力学から抽象化された概念、すなわち集団から派生している。ドッキングと折りたたみは相互に関連している。純粋に物理的な観点から見ると、結合と折りたたみは類似の過程であり、同様の基礎原理を持つ。計算的には、ドッキングのために開発されたツールは、折りたたみにとって非常に有用である。大きな多ドメインタンパク質に対しては、ドメインドッキングが唯一の合理的な方法であり、タンパク質折りたたみの階層的な性質を模倣する。問題の複雑さは巨大である。ここでは計算ドッキングの問題を二つの異なる要素に分ける。折りたたみと同様に、ドッキング問題を解決するには、関連する構成空間をカバーする効率的な探索（およびマッチング）アルゴリズムと、天然解と非天然解を効率的に区別する選択的スコアリング関数が必要である。薬物のドッキングが非常に重要であることは普遍的に認識されている。しかし、タンパク質-タンパク質のドッキングも同様に重要であり、認識、細胞経路、および高分子アセンブリに関連している。タンパク質は他の分子と結合したときに機能する。そのため、計算的および生物学的の両方の観点からレビューを提示する。大規模であるが、文献の広範な体に関しては、部分的にしかカバーしておらず、小さな（薬物）および大きなタンパク質-タンパク質分子のドッキング、剛性および柔軟性に関するものである。不幸にも、これらをレビューする際の主要な困難は、文献において提示される形式の不均一性である。そのため、ここでそれを修正する方法をさらに提案する。