Novel postprocessing methods to remove the water resonance from protein NMR spectra

Dokumentenart:	Hochschulschrift der Universität Regensburg (Dissertation)
Open Access Art:	Primärpublikation
Datum:	3 Oktober 2007
Begutachter (Erstgutachter):	Elmar (apl. Prof. Dr.) Lang
Tag der Prüfung:	20 Juli 2007
Institutionen:	Biologie und Vorklinische Medizin > Institut für Biophysik und physikalische Biochemie > Prof. Dr. Elmar Lang
Stichwörter / Keywords:	Signalverarbeitung , Artefakt , Trennverfahren , Magnetische Kernresonanz , Artefaktentfernung , Kernspinresonanz , Artefaktentrennung , NMR spectroscopy , water signal , Blind Source Separation , Singular Spectrum Analysis , denoising
Dewey-Dezimal-Klassifikation:	500 Naturwissenschaften und Mathematik > 530 Physik
Status:	Veröffentlicht
Begutachtet:	Ja, diese Version wurde begutachtet
An der Universität Regensburg entstanden:	Ja
Dokumenten-ID:	10581

Zusammenfassung (Deutsch)

NMR spectroscopy is one of the most popular tools used in the spatial structure determination of proteins. It owes much of its popularity to the fact that it is the only method with which proteins can be investigated under quasi-physiological conditions. However, if the behavior of the protons of the proteins is studied in an NMR experiment and if the proteins are dissolved in water a dominant ...

Zusammenfassung (Deutsch)

NMR spectroscopy is one of the most popular tools used in the spatial structure determination of proteins. It owes much of its popularity to the fact that it is the only method with which proteins can be investigated under quasi-physiological conditions. However, if the behavior of the protons of the proteins is studied in an NMR experiment and if the proteins are dissolved in water a dominant water signal is observed which exacerbates the automated analysis of the recorded data considerably.

In this thesis various digital signal processing approaches are investigated with which the water signal can be removed from the spectra algorithmically. First, blind source separation (BSS) is applied which decomposes the recorded spectra into protein and water related sources. The water sources are nilled out deliberately while the protein sources are reassembled such that pure, water free protein spectra are obtained. A drawback of this procedure is that the obtained spectra are corrupted by additional noise. Hence, Principal Component Analysis (PCA), local PCA, and Kernel PCA based denoising are applied to remove the noise without affecting the protein peaks. Moreover, the algorithm dAMUSE is applied which comprises both BSS as well as denoising in a single step. In this context, also Autoassign is presented with which water and protein related sources obtained in the BSS step can be identified automatically.

Furthermore, singular spectrum analysis (SSA) is used to remove the water signal. It turns out that SSA leads to better results as, on the one hand, the protein peaks residing in the immediate vicinity of the water resonance remain in the spectra. On the other hand no additional noise appears in the water free spectra. Additionally, SSA is particularly easy to apply and time efficient such that it is concluded at the end of the thesis that SSA is the method of choice for the removal of the water signal from protein NMR spectra.

Übersetzung der Zusammenfassung (Deutsch)

Die NMR-Spektroskopie ist eines der häufigst verwendeten Hilfsmittel bei der räumlichen Strukturaufklärung von Proteinen. Sie verdankt ihre Popularität der Tatsache, dass sie es als einzige Methode erlaubt Proteine unter quasi-physioligischen Bedingungen zu untersuchen. Wird jedoch das Verhalten der Proteinprotonen in einem NMR-Experiment untersucht und sind die Proteine in Wasser gelöst, so ...

Übersetzung der Zusammenfassung (Deutsch)

Die NMR-Spektroskopie ist eines der häufigst verwendeten Hilfsmittel bei der räumlichen Strukturaufklärung von Proteinen. Sie verdankt ihre Popularität der Tatsache, dass sie es als einzige Methode erlaubt Proteine unter quasi-physioligischen Bedingungen zu untersuchen. Wird jedoch das Verhalten der Proteinprotonen in einem NMR-Experiment untersucht und sind die Proteine in Wasser gelöst, so tritt ein deutliches Wassersignal auf welches die automatische Analyse der aufgezeichneten Daten erheblich erschwert.

In dieser Doktorarbeit werden unterschiedliche Verfahren der digitalen Signalverarbeitung untersucht, mit denen das Wassersignal aus den Spektren herausgerechnet werden kann. Zunächst wird die Blinde Quellenanalyse (Blind Source Separation, BSS) verwendet mit der die aufgezeichneten Spektren in Protein- und in Wasserquellsignale zerlegt werden. Die Wassersignale werden dann gezielt auf Null gesetzt während die Proteinsignale wieder zusammen gesetzt werden, so dass reine, wasserfreie Spektren erhalten werden. Ein Nachteil dieser Methode ist, dass die resultierenden Spektren zusätzlich verrauscht sind. Daher werden auf der Hauptkomponentenanalyse (engl. Principal Component Analysis, PCA), der lokalen PCA und der Kernel PCA basierende Entrauschverfahren angewandt mit denen das zusätzliche Rauschen entfernt werden kann ohne die Proteinpeaks in Mitleidenschaft zu ziehen.
Weiterhin wird der Algorithmus dAMUSE untersucht der sowohl die BSS als auch das Entrauschen in einem einzigen Schritt erledigt. In diesem Zusammenhang wird auch Autoassign vorgestellt mit dem die Wasser- und Proteinquellen, welche im BSS Schritt bestimmt werden, automatisch identifiziert werden können.

Des Weiteren wird die Singular Spectrum-Analyse (SSA) verwendet um das Wassersignal zu entfernen. Es stellt sich heraus, dass mit der SSA bessere Ergebnisse erzielt werden als mit den BSS-Methoden da einerseits Proteinpeaks, die direkt neben dem Wasserpeak angesiedelt sind, im Spektrum verbleiben und andererseits kein zusätzliches Rauschen auftritt. Dazu ist die SSA besonders anwenderfreundlich und effizient, so dass sie am Ende der Doktorarbeit als Mittel der Wahl zur Entfernung der Wasserresonanz aus NMR-Spektren empfohlen wird.

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