神経ネットワークによるタンパク質の二次構造と相同性：ロドプシンにおけるαヘリックス

神経ネットワークは、タンパク質の一次構造と二次構造の間のパターンマッチングに関する半経験的研究の基盤を提供します。パーセプトロン型のネットワークは、三種類の二次特徴それぞれに対してアミノ酸残基をαヘリックスまたは非αヘリックス、βシートまたは非βシート、ランダムコイルまたは非ランダムコイルという二つのカテゴリに分類するように訓練されています。ロドプシンにおけるヘリックスに関する明示的な予測は、電子顕微鏡の結果およびチョウ-ファスマン法の結果と比較されます。ネットワークアプローチによって、タンパク質間の新たな相同性の測定が提供され、これによりタンパク質の一次構造間の違いの定量化が導かれます。