# The charset used for the text in this file (please try to use UTF-8 if possible) msgid "CHARSET" msgstr "UTF-8" # The name of this language in this language msgid "LANG_NAME_NATIVE" msgstr "日本語" # The name of this language in an international language (English) msgid "LANG_NAME_INTERNATIONAL" msgstr "Japanese" ########################################## # Language: Japanese # FileID : ja.po 2007/05/28 10:00 JST # Translator : Shinji Yamamoto (yamashin) # Email : yamashin0802 at yahoo.co.jp # Last update: 28.05.2007 ########################################## # Language: English (International) # FileID : # Author : Arnaud # Email : # Last update: 11.06.2006 ########################################## # For more information please see: # http://boinc.berkeley.edu/translate.html ########################################## ######################################### # Front page (index.php, header.php, footer.php) ######################################### # Note: Be careful with the Angstrom sign: ?. It's possible that you see ? or A, instead in this file # (problem between unicode utf8 and iso 8859-1 in Kate, the KDE Text Editor and the HTML of the Rosetta web site). # Try Unicode utf8 or iso 8859-15 if you have this problem. msgid "RAH_WHAT_IS" msgstr "$PROJECT とは?" msgid "RAH_PROJ_DESC" msgstr "$PROJECT では、最終的に人間の病気のいくつかに対する治療法の発見に至るかもしれない研究において、タンパク質の三次元形状を決定するために、みなさんの協力を必要としています。あなたのコンピュータの空き時間でRosettaプログラムを実行することで、あなたの助力なしでは試すことができなかった方法により、私たちの研究の速度が上がり範囲が広がります。また、HIV、マラリア、がん、アルツハイマーといった病気と戦う新しいタンパク質を設計する私たちの研究の助けにもなります。(詳細は%s研究に関連する病気%sを参照してください。)どうか私たちの研究に%s参加%sしてください! $PROJECT は非営利です。" # Join Rosetta@home part msgid "RAH_JOIN_TITLE" msgstr "$PROJECT に参加する" msgid "RULES_POLICIES" msgstr "規則と方針" msgid "SYS_REQ" msgstr "コンピュータの条件" msgid "DOWN_INST" msgstr "ダウンロード、インストール、BOINCの実行" msgid "DOWN_INST_A" msgstr "プロジェクトURLの入力" msgid "RAH_WELCOME" msgstr "David Baker からの歓迎のご挨拶" # About part msgid "RAH_TEN_REASONS" msgstr "参加する10の理由 " msgid "RAH_GRAPHICS_GUIDE" msgstr "$PROJECT とグラフィックのクイックガイド" msgid "FAQ" msgstr "FAQ(よくある質問と答え)" msgid "SCIENCE_FAQ" msgstr "科学的内容に関するFAQ(よくある質問と答え)" msgid "RAH_DISEASE" msgstr "研究に関連する病気" msgid "RAH_RESEARCH_OVERVIEW" msgstr "研究の概要" msgid "RAH_CYBERSCIENCE" msgstr "David Baker Profile - Protein Folding (UW Cyberscience Symposium Article)" msgid "RAH_NEWS_ART" msgstr "Rosetta に関するニュース記事" msgid "RAH_JOURNAL" msgstr "David Baker による $PROJECT 日誌" msgid "TECH_NEWS" msgstr "技術ニュース" # Returning participants part msgid "RAH_RETURN_PART_TITLE" msgstr "参加者向け" msgid "YOUR_ACCOUNT" msgstr "%sアカウント%s - 参加状況の表示、設定変更" msgid "TEAMS" msgstr "%sチーム%s - チームに参加する" msgid "APPS" msgstr "アプリケーション" msgid "SERVER_STATUS" msgstr "サーバの状態" msgid "ADD_ONS" msgstr "アドオン・プログラム" # Community part msgid "MSG_BOARDS" msgstr "掲示板" msgid "Q_AND_A" msgstr "質問と答え(Q&A)" msgid "PART_PROF" msgstr "プロファイル" msgid "IMAGES" msgstr "画像" msgid "LANGUAGES" msgstr "表示言語の選択" # Statistics part msgid "DISABLED" msgstr "停止中" msgid "RUNNING" msgstr "稼動中" msgid "TOP_PART" msgstr "上位の参加者" msgid "TOP_COMP" msgstr "上位のコンピュータ" msgid "TOP_TEAMS" msgstr "上位のチーム" msgid "TOP_PREDICTIONS" msgstr "上位の予測結果" msgid "UOTD" msgstr "参加者紹介(毎日変わります)" # For down time msgid "RAH_MAINTENANCE" msgstr "$PROJECT は、メンテナンスのため一時的にシャットダウンしています。" msgid "RAH_MAINTENANCE_TRY_AGAIN" msgstr "のちほどアクセスしてください。" ################################ # Often used ################################ msgid "PROTEINS" msgstr "タンパク質" msgid "PROTEIN_FOLDING" msgstr "タンパク質の折り畳み" msgid "PROTEIN_STRUCT_PRED" msgstr "タンパク質の立体構造予測" msgid "PROTEIN_DESIGN" msgstr "タンパク質の設計" msgid "INTRODUCTION" msgstr "はじめに" msgid "NEWS" msgstr "お知らせ" msgid "MORE" msgstr "続きを見る" msgid "NEWS_AVAILABLE_RSS" msgstr "お知らせは%sRSS feed%sが利用可能です。" msgid "HOME" msgstr "Home" msgid "JOIN" msgstr "参加するには" msgid "ABOUT" msgstr "$PROJECT について" msgid "PARTICIPANTS" msgstr "あなたのアカウント" msgid "COMMUNITY" msgstr "コミュニティ" msgid "STATISTICS" msgstr "統計情報" msgid "RAH_HEAD_LOGIN" msgstr "ログイン/ログアウト" msgid "BACK_TO_TOP" msgstr "先頭に戻る" ############################################ # rah_about.php page ########################################### msgid "RAH_ABOUT_A" msgstr " 私たちは、計算生物学の重要な要素の1つであるタンパク質の立体構造とタンパク質複合体を正確に予測し設計する一歩手前まで来ていると思っています。しかしこれを証明するには、世界最大のスーパーコンピューターをも上回る莫大な計算資源が必要となります。これは、あなたがたのようなボランティアの総体的な努力によって成し遂げるほかありません。" msgid "RAH_ABOUT_MORE" msgstr " 詳しい情報は、以下のリンクをクリックしてください。" msgid "RAH_ABOUT_WHY" msgstr "なぜタンパク質の立体構造とその複合体を予測し設計する必要があるのですか?" msgid "RAH_ABOUT_B" msgstr " タンパク質は、分子機械であり、生命の建材です。その機能と相互作用は、全ての生体の化学的・生物的なフレームワークやプロセスにおいて重要なものです。タンパク質の機能と他分子との相互作用は、主にその形状(立体構造)によって決まります。タンパク質はまず最初にアミノ酸の長鎖として形成されますが、ほとんどの場合は、複雑な球状構造に折り畳むまではちゃんと機能することができません。この複雑な折り畳みのプロセス - 主鎖の折り畳みとアミノ酸の分子側鎖パッキング - をつかさどる規則を理解して予測することは、生物学の中心的問題のひとつです。タンパク質がどのように折り畳んで、他の分子と相互作用するかを知り、機能を決定付けることは、最終的にヒトの病気の薬の発見や治療に至るかもしれません。現在では、何百万ドルというお金が、X線結晶学と核磁気共鳴(NMR)を用いてタンパク質の構造を実験的に決定するための構造ゲノム研究に費やされています。もしこれが計算で可能ならば、それはコストの大幅な削減となり、構造生物学に革命をもたらすでしょう。タンパク質構造と複合体を設計することは、科学的に意義深く実用的な利益をももたらします。人が新しい構造を完全に設計することができるなら、もしかすると人が新種の分子機械 -治療法や触媒その他として新しい機能を実行するためのタンパク質- を設計することができるかもしれません。そして最後に、自然界に見られる折り畳みは可能な限界であるのかどうか、あるいは可能な限界とは全く異なった折り畳みが存在するのかどうか、という進化論的な問題があります。折り畳みと設計をつかさどる規則を理解することは、この疑問に答えるのに役立つかもしれません。" msgid "RAH_ABOUT_WIKI" msgstr " より一般的な情報については、以下のWikipediaへのリンク先を訪問してください。" msgid "RAH_ABOUT_ACCURACY" msgstr "私たちの予測は、どのくらい正確なのですか?" msgid "RAH_ABOUT_C" msgstr " Rosettaは、%sCASP%s(訳注:タンパク質の立体構造予測技術のコンテスト)においてタンパク質の立体構造予測の最高の手法のひとつであると繰り返し示されており、%sCAPRI%s(訳注:タンパク質の相互作用予測のコンテスト)においても成功を収めています。CASP6の%sハイライト%sは、高解像度の正確さをほぼ達成する私たちの高解像度精密化法が使われた初のde novoブラインド予測でした。比較的短いシーケンス(76残基)により、私たちの全原子精密化法は天然のシーケンスだけでなく多くの相同物のシーケンスに対しても適用できるようになりました。構造物の最低エネルギークラスターの中心は、天然構造に著しく近い(1.5 Å)ことが分かりました。高解像度精密化法によってRMSDは2.2 Åから1.5 Åに減少して、側鎖はタンパク質の中心で天然構造のようにパッキングされます。CAPRIでは、予測者には複合体を形成する2つのタンパク質の構造が与えられ、複合体の構造を予測するよう要求されます。重要な主鎖のコンフォメーション変化なしでのターゲットについての%s私たちの予測%sは、注目を浴びました。2つのパートナーの剛体方向がほぼ完璧に予測されただけでなく、側鎖界面のほぼ全てが非常に正確にモデル化されていました。私たちの設計手法はまた、正確な結果を生むことが示されました。最近特に刺激的なことは、任意に選ばれた立体構造を持つような新種のタンパク質の作成です。例えば、私たちの手法は新しいシーケンスとトポロジーを持つ%sTOP7%sと呼ばれる93残基タンパク質の設計に使われました。TOP7がモノマーで折り畳まれることが分かり、TOP7のX線結晶構造は設計モデルと著しく類似(RMSDは1.2 Å)しています。" msgid "RAH_ABOUT_FUTURE" msgstr "将来の計画" msgid "RAH_ABOUT_D" msgstr " 私たちの手法は、今度のCASPとCAPRI実験でテストされ、公開され利用可能な私たちのタンパク質構造予測サーバ「%sRobetta%s」に実装される予定です。Robettaは、無料で世界中から何百人もの研究熱心な科学者に現在使用されており、最近のCASP実験で全自動構造予測サーバのうちの最良の1つであることが示されています。Rosetta@homeの参加者が十分になれば、Robettaサーバでの構造予測の長い待ち時間を減らしたり、計算資源の制約のために現在まだ提供できていない、設計やドッキングといった数多くの機能を追加したりできるような計算資源を提供するよう、Rosetta@homeを使う予定です。RobettaとRosetta@homeを統合することによって、みなさんのようなボランティアは、私たちの研究の助けとなるだけでなく、がん、SARS、HIV/エイズ、マラリア、その他多くの生物医学的な問題について重要な研究に取り組んでいる世界中の科学者の努力を直接手伝うことにもなるのです。" msgid "RAH_ABOUT_FEEDBACK" msgstr "参加者へのフィードバック" msgid "RAH_ABOUT_E" msgstr " あなたは参加者として、自分のコンピュータでの予測結果を知りたいと思いませんか?自分の最良のモデルはどのくらい正確なのか、他のものと比べてどうなのか、どんな風に見えるのか、誰がどのように貢献したのか?私たちは、そのような情報を $PROJECT ウェブサイトで提供して、可能であれば、それをRobettaサーバを通じて科学者が要求した予測とリンクする予定です。すでに%s統計ページ%sでは、あなたが寄付した計算作業量(功績値)の経過を追うことができ、他の人と比較することができます。" msgid "RAH_ABOUT_MOVIES" msgstr "Rosettaの予測を見る(Windows Media Video)" msgid "RAH_ABOUT_F" msgstr "%sユビキチンの折り畳み%s (ファイルサイズ 4MB)" "%sTOP7の側鎖パッキング%s (ファイルサイズ 2.4MB)" "%s %sTOP7の最適側鎖ロータマーの選択(設計)%s (ファイルサイズ 4.7MB)" msgid "RAH_ABOUT_MOVIES_CREDIT" msgstr "注: 再生にはWindows Media Playerが必要です。ビデオはJens Meilerによって作成されました。" ############################################ # rah_welcome.php page ########################################### msgid "RAH_WELC_TITLE" msgstr "David Baker からの歓迎のご挨拶" msgid "RAH_WELC_A" msgstr "分散コンピューティングプロジェクト $PROJECT にようこそ、参加いただきありがとうございます!" msgid "RAH_WELC_B" msgstr " みなさんには、分子生物学において最も長く存続している問題の1つである「タンパク質折り畳み」問題を解決するお手伝いをしていただくことになります。" msgid "RAH_WELC_C" msgstr " タンパク質は、あなたの体の中で重要な機能のほとんどを実行するミニチュアの機械です。他の機械と同様に、タンパク質がどのように働くかを理解するためには、その構造がどうなっているかを理解することが欠かせません。40年以上の間、タンパク質の構造はアミノ酸配列によって完全に決定されることが知られており、最近完了したヒトゲノム計画のおかげでヒトゲノム中の全タンパク質のアミノ酸配列が判明しています。しかし、つい最近まで、アミノ酸配列からタンパク質の立体構造を計算することはほぼ不可能であり、この問題を解決することはちょっとした科学的「聖杯」でした。" msgid "RAH_WELC_D" msgstr " ニュースリリースやサイエンス誌で読むことができるのですが、私たちは過去6ヵ月で重大な進展があり、タンパク質のシーケンスから立体構造を計算することが初めて可能となるようです。これが成功すれば、生物学がどのように機能するかを理解するうえで大きなインパクトを及ぼし、より重要なことには、病気を治す新しい治療法やワクチンへとつながることになります。問題解決に必要な非常に膨大な量の計算時間が、大きな壁として立ちはだかります。" msgid "RAH_WELC_E" msgstr " この計算問題を、たとえ話で説明します。あなたは宇宙探検家であり、新しい惑星を発見して、惑星の表面で一番深い谷の底の状態をずっと探し求めるよう言われたと仮定しましょう。あなたはどのようにしてこの最も低いところを見つけますか?1つ考えられるのは、惑星のどこかに着陸してそこから探すことです。しかし、惑星が非常に巨大な場合には、あなたは見つけるのに十分なほどこの深い谷の近くに着地していそうもありません。例えば、あなたが地球に着地するとすると、探索中に偶然見つけられるほど死海の岸に近いところに着地してそうもないでしょう。あなたは別の大陸にいて、ひょっとするとヒマラヤ山脈やサハラ砂漠を探検しているかもしれません。しかしあなたが10,000人の熱心な探検家(その人は惑星のランダムな位置に各自パラシュートで降下します)に、着地した地域で最も標高の低い場所を探させて、見つかった最も低い地点の標高を報告させるとしたらどうでしょうか。あなたが探しているものを発見する可能性は非常により高まり、より多くの探検家を派遣できれば、成功の可能性もより大きなものになるでしょう。" msgid "RAH_WELC_F" msgstr " 現在の私たちの事例では、探索されている空間は惑星の表面ではなく、タンパク質がとりうる全ての立体構造の集合です。タンパク質がとりうる立体構造の数は非常に大きなものです。というのも、タンパク質を異なる方法で曲げたりねじったりできる場所が100以上もあるからです。意外なことに、とりうる数が非常に多いにもかかわらず、タンパク質は生物学的機能を実行できるような単一の明確に定義される立体構造に折り畳みます。これらの「折り畳んだ」立体構造特有の特性は、タンパク質が取ることができる他のどの立体構造よりも低いエネルギーを持つことです。ですから、最も標高の低い場所を探すというよりは、私たちは最低エネルギーとなる立体構造を探しているのですが、概念的には私が先の段落で挙げた例と非常に良く似ています。" msgid "RAH_WELC_G" msgstr " このことから、あなたは自分のコンピュータが何をすることになるか、以下のように考えることができます。計算の始めに、エネルギーの地形上のランダムに選ばれた区域にパラシュートで降下して、付近で最も低いエネルギー地点を探します。終わりには、見つかった一番低いエネルギー値に加え、その構造をサーバに送信します。私たちのサーバは、参加している全てのプロセッサによって見つけられたエネルギー構造の全てのエネルギーを比較して、最低エネルギー構造が特定されます。" msgid "RAH_WELC_H" msgstr " まず最初に、私がここで説明しようとも思わない複雑で高価で面倒な実験的手法によってすでに明らかにされている、いくつかのタンパク質の最低エネルギー構造を利用することになります。私たちは、全体で見つかった最低エネルギー構造を、実験的に明らかにされた構造と比較して、これらが同じであるかを確認します。最低エネルギー構造を確実に見つけるためにはどれだけ探せばよいか(何個のプロセッサでどれくらいの時間)が一度判明すれば、私たちは未知の立体構造を持つ重要なタンパク質の立体構造を計算するために手法を使うことができます。あなたは、この生物学研究の「聖杯」を達成する手伝いをしたことになるのです。" msgid "RAH_WELC_I" msgstr " この事例に従うなら、あなたは1つの単一プロセッサで最終解となる最低エネルギー構造を発見することをやってのけるかもしれません。空間がとても大きく、とりうる構造が非常に多いことから、これは宝くじに当たるようなものです。宝くじのように、あなたのコンピュータがより多くの時間を探索に費やすほど、おそらくより当たりやすいでしょう。私たちは、予測問題において幸運にも当たりを引いたコンピュータを追跡していて、所有者には特別な通知と功績値が与えられます。詳しくは、%s上位の予測結果%sを参照してください。" msgid "RAH_WELC_J" msgstr " ぜひ楽しんでいただき、友人や親戚に参加するようお伝えください。これは今日の科学において最も重要な未解決問題のうちの1つであり、大規模な分散コンピューティングによって解決できる可能性のあるものなのです。" msgid "RAH_WELC_K" msgstr " 私たちのプロジェクトにご協力いただき、再度感謝します!!" msgid "RAH_WELC_L" msgstr "ワシントン大学 生物化学教授" msgid "RAH_WELC_M" msgstr "ハワード・ヒューズ医療研究所(Howard Hughes Medical Institute) 研究員" msgid "RAH_WELC_DAVID_PROF" msgstr "David Baker プロファイル" ###########################################" # rah_science_faq.php ########################################## #QC=Question C, AC=Answer C msgid "RAH_SC_FAQ_A" msgstr "by Vanita Sood" msgid "RAH_SC_FAQ_QA" msgstr "Rosettaとは何ですか?" msgid "RAH_SC_FAQ_AA" msgstr " Rosettaは、タンパク質立体構造予測と設計のプログラムです。" msgid "RAH_SC_FAQ_QB" msgstr "タンパク質とは何ですか?" msgid "RAH_SC_FAQ_AB" msgstr " タンパク質は遺伝子によって符号化されるアミノ酸のポリマーです。" msgid "RAH_SC_FAQ_QC" msgstr "アミノ酸とは何ですか?" msgid "RAH_SC_FAQ_AC" msgstr " アミノ酸は、タンパク質の基本的な素材を構成する化学的な部材です。遺伝暗号により示される約20種類のアミノ酸があります。これらの20のアミノ酸は、酸性、アルカリ性、親水性(水に溶けやすい)、疎水性(脂っこく水に溶けにくい)といった化学的性質に基づいて異なるグループに分類されます。" msgid "RAH_SC_FAQ_QD" msgstr "タンパク質は何をするのですか?" msgid "RAH_SC_FAQ_AD" msgstr " タンパク質は、生命有機体の細胞中で、多くの重要な機能を実行します。ゲノム(DNA)の複製と維持を行い、細胞の成長と分裂を助け、細胞の成長しすぎを抑え、細胞に個性(例えば肝臓、ニューロン、すい臓、その他)を与え、細胞が互いに通信するのを助けます。タンパク質が変異したり、毒物の影響を受けたりすると、がんやアルツハイマー病といった病気にかかることになります。細菌やウイルスのタンパク質は細胞を乗っ取って殺すことができます。要するに、タンパク質は何でもします。" msgid "RAH_SC_FAQ_QE" msgstr "どのようにしてタンパク質は全ての異なる機能を実行するのですか?" msgid "RAH_SC_FAQ_AE" msgstr " 各々のタンパク質は、一意の立体形状や構造に折り畳みます。この立体構造によってタンパク質の機能が決まります。例えば、糖に蓄えられたエネルギーを細胞が使えるようブドウ糖を分解するタンパク質は、ブドウ糖を認識して(鍵と鍵穴のように)結合する形状を持ちます。それは、ブドウ糖と反応して破壊して、エネルギーを取り出す化学反応を起こすアミノ酸を持っています。" msgid "RAH_SC_FAQ_QF" msgstr "なぜタンパク質は一意の立体構造に折り畳むのですか?" msgid "RAH_SC_FAQ_AF" msgstr " ほとんどのタンパク質は、熱力学的に最小の状態が自然な状態であると長く認められてきました。言い換えれば、タンパク質の一意の形状は、選びうる中で最も安定した状態であることを意味します。じょうごの中にボールがあるのを思い浮かべてみてください。ボールは常にじょうごの底に転がり落ちるでしょうが、それはそれが最も安定した状態だからです。" msgid "RAH_SC_FAQ_QG" msgstr "どんな力によってタンパク質の一意の(最も安定した)天然構造が決まるのですか?" msgid "RAH_SC_FAQ_AG" msgstr " アミノ酸のシーケンスは、タンパク質の天然状態を決定するのに十分です。化学的性質が異なるため、アミノ酸が互いに引きつけられ(例えば、反対に帯電したアミノ酸)、結合するものもあるでしょう。別のアミノ酸は(脂っこいため)水を避けようとして、タンパク質の中心に「隠れる」ことで、接触する大部分のアミノ酸から水をはじくようにタンパク質をコンパクトな形状に変形させるかもしれません。" msgid "RAH_SC_FAQ_QH" msgstr "なぜタンパク質の天然構造を決定することはそれほど難しいのでしょうか?" msgid "RAH_SC_FAQ_AH" msgstr " 小さなタンパク質でさえ、100のアミノ酸から成ることがあります。そのような(比較的)小さなタンパク質ですら、取りうる形態の数は天文学的になるのですが、それは非常に多くの自由度があるためです。あらゆる取りうる状態のエネルギーを計算する(最も安定した状態が分かるように)ことは、計算的には扱いにくい問題です。タンパク質の大きさによって、問題は指数的に大きくなります。ヒトのタンパク質のいくつかは(1000のアミノ酸など)巨大になりえます。" msgid "RAH_SC_FAQ_QI" msgstr "ではRosettaはどのようにこの問題に取り組むのですか?" msgid "RAH_SC_FAQ_AI" msgstr " Rosettaの考え方は、 アミノ酸の相互作用の種類が異なる物理化学的な性質と、タンパク質の中でアミノ酸の短い伸びのためにどんな局所的形態をとりうるのかという知識との両方を、採用して、探索範囲を限定して、とりうる異なる形態のエネルギーを評価するために用いることです。十分な形態を試すことで、Rosettaは最低エネルギーで最も安定したタンパク質の立体構造を見つけることができます。" msgid "RAH_SC_FAQ_QJ" msgstr "なぜRosettaでは立体構造予測に分散コンピューティングが必要なのですか?" msgid "RAH_SC_FAQ_AJ" msgstr " タンパク質の天然構造がすでに知られているようなケースの多くでは、Rosettaのエネルギー関数は他のどの試された状態よりも安定した天然状態を見分けることができることに気づきました。しかし、ランダムな形態からスタートすると、天然状態は永久に試されないことに気づきました。より多くの計算能力を問題に適用することによって、私たちはより多くの形態を試すことができ、どれが最も効果的なのかを調べるために、異なった探索戦略を試してみることができます。" msgid "RAH_SC_FAQ_QK" msgstr "どのように $PROJECT は医学のためになりますか?" msgid "RAH_SC_FAQ_AK" msgstr " Rosettaがどのように医学問題に適用されているのかという情報については、%s研究に関連する病気%sページを参照してください。" ################################# # rah_medical_relevance.php ################################# msgid "RAH_MED_COM_A" msgstr "David Baker による解説" msgid "RAH_MED_COM_B" msgstr " 私の研究グループは、基礎研究開発およびより直接的に病気と戦おうとすることの双方に関係しています。このサイトの情報の大半は基礎研究に焦点を当てたものですが、みなさんが $PROJECT で貢献している私たちの研究が、病気のいくつかに関連していると聞いて興味を持たれるのではと思います。" msgid "RAH_MED_MALARIA" msgstr "マラリア: 私たちは、ゲイツ財団の「Grand Challenge Projects in Global Health」プロジェクトの1つであるインペリアル・カレッジ・ロンドンのAustin Burtが率いるプロジェクトの一員です。マラリアは、生涯の一部を蚊の中で過ごす寄生虫が原因で、蚊が刺すことで人間に感染します。プロジェクトの背後にある考え方は、寄生虫が生存するために必要な蚊の中の遺伝子を除去することで、寄生虫に対する抵抗力を蚊に持たせることです。プロジェクトでの私たちの役割は、特にこれらの遺伝子を標的として不活性化する新しい酵素を作るために、コンピュータベースの設計手法(=Rosetta)を使用することです。" msgid "RAH_MED_ANTHRAX" msgstr "炭疽菌: 私たちは、ハーバードのJohn Collierの研究グループが行う炭疽菌毒素のモデル構築の一助となるようRosettaを使っており、治療法の発達に貢献することになります。この研究の一部を記している論文の要約を次のリンクで読むことができます。%s" msgid "RAH_MED_HIV" msgstr "HIV: HIVが非常に致命的なウイルスである理由の1つは、HIVが免疫系をだますよう進化したということです。私たちは、HIVワクチンを開発しようとして、シアトルやNIHで研究者と協力しています。このプロジェクトでの私たちの役割は中心的なものです。私たちは、HIVの表面タンパク質の重要領域のごく一部分を免疫系に示してやることで、免疫系が抗体を作ることができるような小さなタンパク質を設計するために、Rosettaを使っています。私たちの目標は、非常に安価で作ることができて世界中に出荷されるような小さな安定したタンパク質ワクチンを生み出すことです。 msgid "RAH_MED_OV" msgstr "その他のウイルス: 私たちは、カリフォルニア工科大学のPam Bjorkman研究室と共同して、ヒトタンパク質と単純ヘルペスウイルスの複合体のモデル構築のためにRosettaのタンパク質-タンパク質ドッキング法を使っています。" msgid "RAH_MED_ALZH" msgstr "アルツハイマー病: アルツハイマー病とその他の多くの病気は、タンパク質が正常な生物学的活性状態に折り畳まずに、タンパク質がアミロイドと呼ばれる巨大な凝集した構造を形成することでできた、異常なタンパク質折り畳みが原因となっているようです。最近になって、UCLAのDavid Eisenbergの研究グループによって、アミロイドの初期構造を解明するという大きな進展がありました。私たちは彼らの研究グループと共同研究していて、その構造を使ってタンパク質のどの部分がアミロイドを形成するのかを予測し、アミロイドの形成と、うまくいけば病気を阻止するための最初の段階となることでしょう。" msgid "RAH_MED_CANCER" msgstr "がん: がんは、正常な細胞制御プロセスを中断させる重要な遺伝子の突然変異が原因となります。私たちは、ゲノムの特定の位置でDNAを切断する方法を開発しており、がんに関係する場所を標的としています。これらの場所が切断された後は、第2の突然変異していない遺伝子コピーによって修復されるはずで、細胞はがんでなくなるはずです。成功すれば、現行の遺伝子治療の反対要因の1つを回避する、非常に特殊な形態の遺伝子治療となります。というのは、現行の方法は、突然変異していない遺伝子コピーをあてずっぽうでゲノムに挿入するもので、挿入位置が偶然にも発がん遺伝子に近ければ、遺伝子治療は1つの病気を治すのですが、そうでなければ別の病気の原因となります。私たちの方法ではあてずっぽうな場所でなく特定の場所を標的とするので、この落とし穴を避けることになります。" msgid "RAH_MED_PC" msgstr "前立腺がん: アンドロゲンレセプター(AR)は、テストステロンと結びつき、それが男性の正常な成長につながります。 ARがテストステロンに過敏になると、結果的に前立腺がんになります。前立腺がんの、「ホルモン療法」と呼ばれる現行の治療法は、(時には去勢によって)有効なテストステロンの量を減らすことを伴います。しかし、多くの悪性腫瘍はこの治療に抵抗するので、ARを妨げて前立腺がんを治療する別の方法を見つけるために、私たちのタンパク質設計法を適用しています。具体的には、私たちはテストステロンに直面してもARが働かないようにするタンパク質を設計しようとしています。ARが細胞の核(ARがいやな仕事をするところ)に入るのを防ぎ、仮に核に入ってしまったとしてもDNAと結合したり腫瘍特異性遺伝子を活性化することを防ぐような、タンパク質を設計することでこれを行っています。" msgid "RAH_MED_EXP" msgstr " 上記のプロジェクトは現時点でBOINC上で動いていません。なぜなら、人々が容易に仕事を提出できるような効率的な待ち行列システムがまだできていないからです。しかし、まもなくできることを期待していてください!また、現在あなたのコンピュータで動いている立体構造予測計算は、病気の治療に直接的な関係があると安心していてください。立体構造予測と病気治療の間の直接的な関連については、以下に3つの説明があります。" msgid "RAH_MED_EXP_A" msgstr "立体構造予測とタンパク質設計には密接な関連があります。" msgid "RAH_MED_EXP_B" msgstr " 立体構造予測を改善することは、タンパク質設計を改善することにつながり、すなわち新しい酵素やワクチンその他を作ることに直接的に置き換えることができます。タンパク質設計の詳細について興味を持たれた方は、私たちが最近サイエンス誌に書いたレビューが私たちのホームページにて利用可能ですのでご覧ください。%s

" "Schueler-Furman, O., Wang, C., Bradley, P., Misura, K., Baker, D. (2005). Progress in modeling of protein structures and interactions Science " "310, 638-642." msgid "RAH_MED_EXP_C" msgstr "立体構造予測は、創薬ターゲットを特定します。" msgid "RAH_MED_EXP_D" msgstr " ヒトゲノム中のタンパク質の立体構造予測を大規模に行う場合、私たちは多くのタンパク質の機能について学び、そのことがどのように細胞が働きどのように病気が起こるのかを理解するうえで助けとなります。より直接的には、小さな分子抑制剤(薬)が設計される多くの新しい潜在的な創薬ターゲットを特定することができます。前後の話の流れから言えば、人間の病気の新しい治療法を発展させるうえでの主要な障害物の1つは、新しい「薬となりうる」創薬ターゲットタンパク質を特定することです。昨今の新薬の大半は、同じ標的に対して古い薬と相互作用を起こすため、これらの薬は病気治療において小さな改善にとどまります。立体構造予測は、私たちが創薬ターゲットを特定するのに役立ち、革新的でもしかすると大躍進となるかもしれない、病気の治療法の発見に役立つでしょう。" msgid "RAH_MED_EXP_E" msgstr "立体構造によって、新薬作成に「最適設計」を適用できるようになります。" msgid "RAH_MED_EXP_F" msgstr " タンパク質の構造が分かっていれば、その機能を持つ場所と、特に新薬によって不活性化されてしまうターゲットの場所を明らかにすることができます。小さな分子(薬)がタンパク質ターゲットと結合して不活性化するかどうかを計算することは、私たちがここで行っている立体構造予測計算とさまざまな点で類似しています。それは、タンパク質に薬を加えた系の最低エネルギー構造を見つける基本的問題であり、私たちはRosettaでこのドッキング問題を行うために新しいモジュールを最近開発しました。結果は非常に有望なもので、近い将来あなたのコンピュータでは、現在行われているタンパク質折り畳み問題に加えて、薬のドッキング計算、および上述のようなワクチンや治療用のタンパク質設計プロジェクトがおそらく実行されることでしょう。" ######################################## # rah_graphics.php ####################################### msgid "RAH_VIZ_TITLE" msgstr "$PROJECT とグラフィックのクイックガイド" msgid "RAH_VIZ_ABOUT" msgstr "Rosettaについて" msgid "RAH_VIZ_A" msgstr " Rosettaの主な目標の1つは、タンパク質が自然界で折り畳む形を予測することです。タンパク質はアミノ酸モノマーからなる線形ポリマー分子であり、しばしば「鎖」と呼ばれます。アミノ酸は、タンパク質の「鎖」のうち「鎖の輪」であるとみなすことができます。単純なたとえ話をします。金属の鎖で考えると、それにかかる力によって多くの異なる形をとることができます。例えば、両端を引っ張れば鎖は一直線になるでしょうし、それを床に落としたら特有の形になるでしょう。同一の輪でできている金属鎖とは異なり、タンパク質は特有の性質(例えば形が違ったり、引力や反発力があったりする)を持つ20の異なるアミノ酸でできていて、組合せによって、アミノ酸は鎖に対して私たちが「折り畳み」と呼んでいる特定の形状へと変わるような力を及ぼします。アミノ酸が結合する並び順によって、タンパク質の折り畳みは決まります。アミノ酸の数や並び順が異なる、多くの種類のタンパク質があります。" msgid "RAH_VIZ_B" msgstr " あるタンパク質が自然界でとる形状を予測するために、私たちが本当にしようとしていることは、最低エネルギーの折り畳みを見つけることです。エネルギーはいくつかの要因で決まります。例えば、いくつかのアミノ酸は互いに引き寄せられるので、それらが空間で近い位置にあるとき、相互作用によってエネルギー的に好ましい状態となります。低いエネルギーを見つけるためのRosettaの戦略は以下のようなものです。" msgid "RAH_VIZ_C" msgstr "
  • 鎖を完全に開いた状態から始める(金属鎖の両端を引っ張ったような)" "
  • 鎖の一部を移動して、新しい形を作る" "
  • できた新しい形のエネルギーを計算する" "
  • エネルギーの変化に従って、その移動を受理または却下とする" "
  • 鎖のあらゆる部分が何度も移動するまで、2から4を繰り返す" msgid "RAH_VIZ_D" msgstr " 私たちはこれを軌道と呼んでいます。軌道の最終結果が、予測された構造となります。Rosettaは、各々の軌道で見つかった最低エネルギー形状の経過を追います。動きの試行は乱数によって決まるので、各々の軌道はただ1つしかないものになります。非常に多くの可能性があるため、同じ最低エネルギー形状が必ずしも見つかるとは限りません。" msgid "RAH_VIZ_E" msgstr " 軌道は2つのステージからなります。第1ステージでは、とりうる形状を高速に多く試すことができるよう、アミノ酸の簡略化表現が用いられます。このステージは低解像度探索とみなされ、スクリーンセーバーではタンパク質の鎖がさかんに飛び回るのが見えるでしょう。第2ステージでは、Rosettaはアミノ酸の完全表現を用います。このステージは「リラクセーション(緩和)」と呼ばれます。さかんに動き回る代わりに、タンパク質はアミノ酸を正しい配置へ移動する試行の中で少しずつ変化しようとします。このステージは高解像度探索とみなされ、スクリーンセーバーでは、タンパク質の鎖が微妙に揺れ動くのが見えるでしょう。Rosettaは、最近のコンピュータでは第1ステージを数分で行うことができます。アミノ酸の完全表現(全原子)を考慮すると複雑さが増大するため、第2ステージはより長くかかります。" msgid "RAH_VIZ_F" msgstr " あなたのコンピュータは通常(1つのワークユニットにつき)5~20の軌道を生成して、それぞれで求まった最低エネルギー形状を送信します。それから私たちは、みなさんのコンピュータ全てによって生成された最低エネルギー形状を全て見たうえで、最も低いものを見つけます。これがそのタンパク質の折り畳みの予測となります。" msgid "SCREEN_SAVER" msgstr "スクリーンセーバー" msgid "RAH_VIZ_SS" msgstr "

     スクリーンセーバーには、各々の軌道が実行される間、進捗状況が表示されます。" "

     タンパク質の鎖の形状が表示される4つの枠があります。" msgid "RAH_VIZ_SEARCH" msgstr "「Searching...」には、Rosettaが鎖を作ろうと動かすのが表示されます。青から赤の虹色による鎖の形が見えるでしょう。" msgid "RAH_VIZ_ACCEPTED" msgstr "「Accepted」には、直近に受理された移動が表示されます。" msgid "RAH_VIZ_LOW" msgstr "「Low Energy」には、現在の軌道での最低エネルギー形状が表示されます。" msgid "RAH_VIZ_NATIVE" msgstr "「Native」には、判明している場合に、実験的に決定された実際の形状が表示されます。" msgid "RAH_VIZ_G" msgstr " また、2つのグラフと1つのプロットがあり、受理された移動ごとのエネルギーとRMSDを追跡します。" msgid "RAH_VIZ_ACCEPTED_E" msgstr "「Accepted Energy」 は、この軌道での受理された移動ごとのエネルギーを表示するグラフです。(X軸は軌道の進捗、Y軸はエネルギー)" msgid "RAH_VIZ_RMSD" msgstr "「RMSD」には、現在受理された構造がどのくらい正解に近いかが表示されます。(X軸はRMSD、Y軸は進捗)" msgid "RAH_VIZ_RMSD_E" msgstr "右下にある最後の枠には、受理された移動ごとのエネルギーとRMSDがプロットされます。これは、%s上位の予測結果%sページにあるものと同じ種類のプロットです。今行われている以外の、あらゆる*受理された*移動に対して軌道の実行中これらを見ていることになります。上位の予測結果ページにあるプロットは、各々の軌道からの低いエネルギー折り畳みからのみでできています。" ######################################### # rah_research.php ######################################## msgid "RAH_RESEARCH_TITLE_A" msgstr "Prediction and Design of Macromolecular Structures and Interactions" msgid "RAH_RESEARCH_INFO" msgstr "For information about $PROJECT, %sclick here%s" msgid "RAH_RESEARCH_INTRO_A" msgstr "The goal of our current research is to develop an improved model of intra- and intermolecular interactions and to use this model to predict and design macromolecular " "structures and interactions. Prediction and design applications, which can be of great biological interest in their own right, also provide stringent and objective tests that " "improve the model and increase fundamental understanding." msgid "RAH_RESEARCH_INTRO_B" msgstr "We use a computer program called Rosetta to carry out protein and design calculations. At the core of Rosetta are potential functions for computing the energies of " "interactions within and between macromolecules, and methods for finding the lowest energy structure for an amino acid sequence (protein-structure prediction) or a " "protein-protein complex and for finding the lowest energy amino acid sequence for a protein or protein-protein complex (protein design). Feedback from the prediction and " "design tests is used continually to improve the potential functions and the search algorithms. Development of one computer program to treat these diverse problems has " "considerable advantages: first, the different applications provide complementary tests of the underlying physical model (the fundamental physics/physical chemistry is, of " "course, the same in all cases); second, many problems of current interest, such as flexible backbone protein design and protein-protein docking with backbone flexibility, " "involve a combination of the different optimization methods." msgid "RAH_RESEARCH_DESIGN_TITLE" msgstr "Design of Protein Structure" msgid "RAH_RESEARCH_DESIGN_A" msgstr "Over the past several years, we have used our computational protein design method to stabilize dramatically several small proteins by redesigning every residue of their " "sequences, to redesign protein backbone conformation, to convert a monomeric protein to a strand-swapped dimer, and to thermostabilize an enzyme. A highlight was the " "redesign of the folding pathway of protein G, a small protein containing two beta-hairpins separated by an alpha-helix. In the naturally occurring protein, the first hairpin is " "disrupted and the second hairpin is formed at the rate limiting step in folding. In a redesigned variant in which the first hairpin is significantly stabilized and the second hairpin " "destabilized, the order of events is reversed: the first hairpin is formed and the second hairpin disrupted in the folding transition state. The ability to redesign protein-folding " "pathways rationally shows that our understanding of the determinants of protein folding has advanced considerably." msgid "RAH_RESEARCH_DESIGN_B" msgstr "Particularly exciting recently is the creation of novel proteins with arbitrarily chosen three-dimensional structures. We developed a general computational strategy for creating " "these protein structures that incorporates full backbone flexibility into rotamer-based sequence optimization. This was accomplished by integrating ab initio protein structure " "prediction, atomic-level energy refinement, and sequence design in Rosetta. The procedure was used to design a 93-residue protein called TOP7 with a novel sequence and " "topology. TOP7 was found to be monomeric and folded, and the x-ray crystal structure of TOP7 is strikingly similar (RMSD = 1.2 Å; see right panel of Figure 1) to the design " "model. The design of a new globular protein fold and the close correspondence of the crystal structure to the design model have broad implications for protein design and " "protein-structure prediction and open the door to the exploration of the large regions of the protein universe not yet observed in nature." msgid "RAH_RESEARCH_DESIGN_PPI_TITLE" msgstr "Design of Protein-Protein Interactions" msgid "RAH_RESEARCH_DESIGN_PPI_A" msgstr "To extend these methods to protein-protein interactions and particularly to the redesign of interaction specificity, we chose the high-affinity complex between colicin E7 DNase " "and its cognate inhibitory immunity protein as a model system. We used the physical model described above and a modification of our rotamer search-based computational " "design strategy to generate novel DNase-inhibitor protein pairs predicted to interact tightly with one another but not with the wild-type proteins. The designed protein " "complexes have subnanomolar affinities, are functional and specific in vivo, and have more than an order of magnitude affinity difference between cognate and noncognate " "pairs in vitro. This approach should be applicable to the design of interacting " "protein pairs with novel specificities for delineating and reengineering protein interaction networks in living cells." msgid "RAH_RESEARCH_DESIGN_PPI_B" msgstr "In collaboration with the research groups of Barry Stoddard and Ray Monnat (%sFred Hutchinson Cancer Research Center%s), we generated an artificial, highly specific " "endonuclease by fusing domains of homing endonucleases I-DmoI and I-CreI through computational optimization of a new domain-domain interface between these normally " "noninteracting proteins. The resulting enzyme, E-DreI (Engineered I-DmoI/I-CreI), binds a long chimeric DNA target site with nanomolar affinity, cleaving it precisely at a rate " "equivalent to its natural parents. We are currently trying to generate new endonucleases by extending our design methodology to protein--nucleic acid interfaces to redesign " "the protein-DNA interface." msgid "RAH_RESEARCH_DESIGN_PPI_C" msgstr "In both of these systems it has been possible to determine x-ray crystal structures of the designed complexes. As in the TOP7 case, the actual structures are very close to the " "design models (Figure 1, left panel), which validates the accuracy of our approach to high-resolution modeling." msgid "RAH_RESEARCH_PRED_PS_TITLE" msgstr "Prediction of Protein Structure" msgid "RAH_RESEARCH_PRED_PS_A" msgstr "The picture of protein folding that motivates our approach to ab initio protein tertiary structure prediction is that sequence-dependent local interactions bias segments of the " "chain to sample distinct sets of local structures, and that nonlocal interactions select the lowest free-energy tertiary structures from the many conformations compatible with " "these local biases. In implementing the strategy suggested by this picture, we use different models to treat the local and nonlocal interactions. Rather than attempting a " "physical model for local sequence-structure relationships, we turn to the protein database and take the distribution of local structures adopted by short sequence segments " "(fewer than 10 residues in length) in known three-dimensional structures as an approximation to the distribution of structures sampled by isolated peptides with the " "corresponding sequences." msgid "RAH_RESEARCH_PRED_PS_B" msgstr "The primary nonlocal interactions considered are hydrophobic burial, electrostatics, main-chain hydrogen bonding, and excluded volume. Structures that are simultaneously " "consistent with both the local sequence structure biases and the nonlocal interactions are generated by using simulated annealing to minimize the nonlocal interaction energy " "in the space defined by the local structure distributions." msgid "RAH_RESEARCH_PRED_PS_C" msgstr "Rosetta has been tested in the biannual %sCASP%s (critical assessment of structure prediction) experiments in which predictors are challenged to make blind predictions of the " "structures adopted by protein sequences whose structures have been determined but not yet published. Since CASP3 in 1998, Rosetta has consistently been the top " "performing method for ab initio prediction, as reported by independent assessors. In the CASP4 experiment, for example, Rosetta was tested on 21 proteins. The predictions " "for these proteins, which lack detectable sequence similarity to any protein with a previously determined structure, were of unprecedented accuracy and consistency. (Some " "examples are shown in Figure 2.) Excellent predictions were also made in the CASP5 and CASP6 experiments. Encouraged by these promising results, we generated " "models for all large protein families fewer than 150 amino acids in length." msgid "RAH_RESEARCH_PRED_PS_D" msgstr "A highlight of CASP6 was the first de novo blind prediction that used our high-resolution refinement methodology to achieve close to high-resolution accuracy. The relatively " "short sequence (76 residues) allowed us to apply our all-atom refinement methodology not only to the native sequence but also to the sequence of many homologs. The " "center of the lowest energy cluster of structures turned out to be remarkably close to the native structure (1.5 Å; Figure 3). The-high resolution refinement protocol decreased " "the RMSD from 2.2 Å to 1.5 Å, and the side chains pack in a somewhat native-like manner in the protein core (Figure 3, right panel)." msgid "RAH_RESEARCH_PRED_PS_E" msgstr "We have extended the Rosetta ab initio structure prediction strategy to the problem of using limited experimental data to generate models of proteins. By incorporating " "chemical shift and NOE information and more recently dipolar coupling information into the Rosetta structure generation procedure, we have been able to generate much " "more accurate models than with ab initio structure prediction alone or when using the same limited data sets with conventional nuclear magnetic resonance (NMR) structure " "generation methodology. An exciting recent development is that the Rosetta procedure can also take advantage of unassigned NMR data and hence circumvent the difficult " "and tedious step of assigning NMR spectra." msgid "RAH_RESEARCH_PRED_PS_F" msgstr "The Rosetta ab initio structure prediction method, the Rosetta-based NMR structure determination method, and a new method for comparative modeling that uses the Rosetta " "de novo approach to model the parts of a structure (primarily long loops) that cannot be modeled accurately based on a homologous structure template have all been " "implemented in a public server called %sRobetta%s. This server, which has a constant backlog of users worldwide, was one of the best all-around fully automated structure " "prediction servers in the CASP5 and CASP6 tests." msgid "RAH_RESEARCH_PRED_PPI_TITLE" msgstr "Prediction of Protein-Protein Interactions" msgid "RAH_RESEARCH_PRED_PPI_A" msgstr "For a number of years we have worked on protein structure refinement, a challenging problem because of the large number of degrees of freedom. We became interested in " "protein-protein docking because, with the approximation that the two partners do not undergo significant conformational changes during docking, the space to be " "searched -the six rigid-body degrees of freedom in addition to the side-chain degrees of freedom- is much smaller. While important in its own right, this problem is a good stepping " "stone to the harder structure refinement problem." msgid "RAH_RESEARCH_PRED_PPI_B" msgstr "We developed a new method to predict protein-protein complexes from the coordinates of the unbound monomer components. This method employs a low-resolution, " "rigid-body, Monte Carlo search followed by simultaneous optimization of backbone displacement and side-chain conformations with the Monte Carlo minimization procedure " "and physical model used in our high-resolution structure prediction work. The simultaneous optimization of side-chain and rigid-body degrees of freedom contrasts with most " "other current approaches, which model protein-protein docking as a rigid-body shape-matching problem, with the side chains kept fixed. We have recently improved the " "method (RosettaDock) by developing an algorithm that allows efficient sampling of off-rotamer side-chain conformations during docking." msgid "RAH_RESEARCH_PRED_PPI_C" msgstr "The power of RosettaDock was highlighted in the recent blind %sCAPRI%s protein-protein docking challenge that was held in December 2004. In CAPRI, predictors are given the " "structures of two proteins known to form a complex, and challenged to predict the structure of the complex. RosettaDock predictions for targets without significant backbone " "conformational changes were striking, as shown in Figure 4. Not only were the rigid-body orientations of the two partners predicted nearly perfectly but also almost all the " "interface side chains were modeled very accurately. These correct models clearly stood out as lower in energy than all other models we generated, which suggests the " "potential function is reasonably accurate." msgid "RAH_RESEARCH_PRED_PPI_D" msgstr "These promising results suggest that the method may soon be useful for generating models of biologically important complexes from the structures of the isolated " "components, and more generally suggest that high-resolution modeling of structures and interactions is within reach. A clear goal for our monomeric structure prediction work " "is to approach the level of accuracy of these models." msgid "RAH_RESEARCH_IMPROV_TITLE" msgstr "Improvement of Physical Model" msgid "RAH_RESEARCH_IMPROV" msgstr "Our current approach to improving energy functions involves a combination of quantum chemistry calculations on simple model compounds, traditional molecular mechanics " "approaches, and protein structural analysis. We have used such an approach to develop an improved hydrogen-bonding potential. A particularly notable result is that the " "orientation dependence of the hydrogen bond in quantum chemistry calculations on formamide dimers is remarkably similar to that seen in side-chain--side-chain hydrogen " "bonds in protein structures but different from that in current molecular mechanics force fields, which neglect the covalent character of the hydrogen bond. Feedback from the " "prediction and design calculations has provided continual impetus and guidance for improving the energy function; for example, inadequacies in our treatment of " "protein-protein interactions have led to the recent development of a rotamer-based model for water-mediated hydrogen bonds." msgid "RAH_RESEARCH_FUTURE_TITLE" msgstr "Plans for the Future" msgid "RAH_RESEARCH_FUTURE_A" msgstr "Our prediction and design methods have now reached the point where they can be applied to important biological problems. Particularly encouraging after years of work on " "high-resolution modeling are the close to atomic resolution predictions of the structures of complexes in CAPRI (Figure 4), the 1.5-Å de novo prediction in CASP6 (Figure 3), " "and the close agreement of the TOP7 (Figure 1, right) and protein-protein interface design models (Figure 1, left) with the x-ray crystal structures. These results suggest that " "high-resolution modeling is starting to work." msgid "RAH_RESEARCH_FUTURE_B" msgstr "In the next several years, we aim to improve and extend our methods. We are particularly focused on improving the accuracy of high-resolution structure prediction (which will " "be required if the models are to be generally useful). To accomplish this, we will work to improve the underlying physical model and the sampling methodology. We are also " "developing improved methods to predict and redesign protein-DNA interaction specificity, and extending our protein design methodology to the design of enzymes that " "catalyze chemical reactions not catalyzed by naturally occurring proteins." msgid "RAH_RESEARCH_END" msgstr "Please visit our web site at %s for additional information including a list of our research publications." msgid "RAH_RESEARCH_FIG_A" msgstr "Figure 1: Design of proteins and protein-protein interactions with high-resolution accuracy. Comparison of design " "model and crystal structure of (left) interface of novel designed endonuclease with new DNA cleavage specificity, " "and (right) the de novo designed protein TOP7.

    Left panel, Tanja Kortemme. Right panel, Gautam Dantas." msgid "RAH_RESEARCH_FIG_B" msgstr "Figure 2: Blind protein structure predictions from CASP3 and CASP4." "

    A: Left, crystal structure of the MarA transcription factor bound to DNA; right, our best submitted model in CASP3." "Despite many incorrect details, the overall fold is predicted with sufficient accuracy to allow insights into the mode of " "DNA binding.

    " "

    B: Left, the crystal structure of bacteriocin AS-48; middle, our best submitted model in CASP4; right, a structurally " "and functionally related protein (NK-lysin) identified using this model in a structure-based search of the Protein Data " "Bank (PDB). The structural and functional similarity is not recognizable using sequence comparison methods (the identity between the two sequences is only 5 percent).

    " "

    C: Left, crystal structure of the second domain of MutS; middle, our best submitted model for this domain in CASP4; " "right, a structurally related protein (RuvC) with a related function recognized using the model in a structure-based " "search of the PDB. The similarity was not recognized using sequence comparison or fold recognition methods.

    " "

    Image: Rich Bonneau" msgid "RAH_RESEARCH_FIG_C" msgstr "Figure 3: The first close to atomic-level resolution, blind ab initio structure prediction-CASP6 T281. The " "high-resolution refinement methodology described in the text produced a model 1.5-Å RMSD from the crystal " "structure (left panel), with aspects of the native side-chain packing (right panel). " "

    Image: Phil Bradley" msgid "RAH_RESEARCH_FIG_D" msgstr "Figure 4: CAPRI (critical assessment of predicted interactions) protein-protein docking results. Superposition of " "predicted (blue) and x-ray (red and orange) protein complex structures. Green, a side chain whose conformation " "was correctly predicted to change upon complex formation. Upper panel, whole complex. Lower panel, details of the " "interface. In addition to the rigid-body orientation, the conformations of most of the side chains are predicted " "correctly.

    Image: Ora Furman" #EOF