Inverse statistical physics of protein sequences: a key issues review

物理 统计力学 计算生物学 序列(生物学) 推论 功能(生物学) 统计物理学 生物 人工智能 计算机科学 进化生物学 遗传学
作者
Simona Cocco,Christoph Feinauer,Matteo Figliuzzi,Rémi Monasson,Martin Weigt
出处
期刊:Reports on Progress in Physics [IOP Publishing]
卷期号:81 (3): 032601-032601 被引量:134
标识
DOI:10.1088/1361-6633/aa9965
摘要

In the course of evolution, proteins undergo important changes in their amino acid sequences, while their three-dimensional folded structure and their biological function remain remarkably conserved. Thanks to modern sequencing techniques, sequence data accumulate at unprecedented pace. This provides large sets of so-called homologous, i.e. evolutionarily related protein sequences, to which methods of inverse statistical physics can be applied. Using sequence data as the basis for the inference of Boltzmann distributions from samples of microscopic configurations or observables, it is possible to extract information about evolutionary constraints and thus protein function and structure. Here we give an overview over some biologically important questions, and how statistical-mechanics inspired modeling approaches can help to answer them. Finally, we discuss some open questions, which we expect to be addressed over the next years.
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