Ab Initio Protein Structure Prediction (TA / FA)

Ab Initio protein structure prediction methods (prediction of the 3­D molecular structure 
using the knowledge of only the amino acid sequence) have exhibited considerable promise in 
the recent past with several methods, being successful in community­wide experiments 
(CASP). We have formulated the protein­folding problem as a combinatorial optimization 
problem where, a variant of Monte Carlo Minimization Algorithm has been employed to 
achieve the minimum energy configuration. The search for the optimum has been simplified 
by incorporating the various geometrical constraints of the secondary structural elements 
using a distance restraint potential function. Additionally, the sample space has been reduced 
by considering the probability distribution of backbone torsions observed in nature. 
Simulations carried out on a sequences varying from 29 to 85 amino acids belonging to all 
classes, have exhibited positive results, and indicate that large proteins can be simulated by 
this approach in the future in the project offered at the doctoral level

Proposing Faculty
Research Area
  • Computational Biology
  • Molecular Simulations
  • Polymer Physics