Fold 분류 시스템 — CATH와 SCOP

1995년 영국 케임브리지의 Alexei Murzin이 시작.

4단계 계층 분류:

1. Class: all-α, all-β, α/β, α+β (앞서 본 4가지 클래스)
2. Fold: 같은 2차 구조 배열을 가진 도메인 그룹
3. Superfamily: 진화적으로 관련된 같은 fold
4. Family: 명확한 진화 관계 (서열 동일도 30% 이상)

예 — TIM barrel fold > glycoside hydrolase superfamily > family 30.

1997년 영국 UCL의 Janet Thornton 팀이 시작.

4단계 계층 분류 (CATH의 네 글자):

1. Class: Mainly α, Mainly β, Mixed α-β, Few SS — 약 4가지
2. Architecture: 2차 구조의 큰 모양 (sandwich, barrel, roll, propeller 등) — 약 40가지
3. Topology: 2차 구조의 정확한 연결 패턴 (fold) — 약 1500개
4. Homologous superfamily: 진화적으로 관련 (서열 또는 구조 유사성) — 약 7000개

예 — Mainly α > Up-down bundle > Globin > Globin-like (myoglobin, hemoglobin 등 포함).

두 시스템이 비슷하지만 — 분류 방식과 일부 fold의 위치가 다르다. 학계는 종종 둘 다 참고.

이런 분류 시스템이 왜 중요한가:

• 새 단백질 구조가 결정되면 — CATH/SCOP에서 비슷한 것을 빠르게 찾을 수 있음
• 비슷한 구조 → 비슷한 기능 → 새 단백질의 기능 짐작
• fold의 진화적 관계 추적
• 알파폴드 등 구조 예측 도구의 학습 데이터 큐레이션

알파폴드도 학습 시 — CATH/SCOP 분류를 활용해서 다양한 fold가 골고루 학습 데이터에 포함되도록.

흥미로운 발견 — fold들이 명확히 떨어진 카테고리가 아니라, 연속적 공간일 가능성.

• 일부 fold는 다른 fold와 명확히 구분 가능
• 일부 fold는 "중간 형태" — 두 fold의 특성을 같이 가짐
• "fold space는 클러스터가 있는 연속체" — 최근 연구의 가설

이게 알파폴드가 새 fold도 처음 봐도 어느 정도 예측 가능한 이유일 수 있다 — 학습한 fold들의 "사이"에 있는 구조도 만들 수 있어서.