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- URN zum Zitieren dieses Dokuments:
- urn:nbn:de:bvb:355-epub-231967
| Dokumentenart: | Hochschulschrift der Universität Regensburg (Dissertation) |
|---|---|
| Open Access Art: | Primärpublikation |
| Datum: | 18 Januar 2013 |
| Begutachter (Erstgutachter): | Prof. Dr. Dr. Hans Robert Kalbitzer |
| Tag der Prüfung: | 22 Dezember 2011 |
| Institutionen: | Biologie und Vorklinische Medizin > Institut für Biophysik und physikalische Biochemie > Prof. Dr. Dr. Hans Robert Kalbitzer |
| Stichwörter / Keywords: | NMR spectroscopy, quality control, AUREMOL_QTA, structural changes, spectral changes, external perturbations, ligand binding, protein denaturation, reference and test spectra, low-level, mid-level and high level analysis, peak features, peak association, peak probabilities, missing signals |
| Dewey-Dezimal-Klassifikation: | 500 Naturwissenschaften und Mathematik > 500 Naturwissenschaften 500 Naturwissenschaften und Mathematik > 570 Biowissenschaften, Biologie |
| Status: | Veröffentlicht |
| Begutachtet: | Ja, diese Version wurde begutachtet |
| An der Universität Regensburg entstanden: | Ja |
| Dokumenten-ID: | 23196 |
Zusammenfassung (Englisch)
Among all existing techniques for protein structure determination, NMR spectroscopy has the advantage to provide the most complete characterization of molecular structures in solution. On the other hand, the low sensitivity of NMR limits the available signal-to-noise ratio. This often leads to the disappearance of cross peaks and to the misinterpretations of noise peaks as peaks originating from ...
Zusammenfassung (Englisch)
Among all existing techniques for protein structure determination, NMR spectroscopy has the advantage to provide the most complete characterization of molecular structures in solution. On the other hand, the low sensitivity of NMR limits the available signal-to-noise ratio. This often leads to the disappearance of cross peaks and to the misinterpretations of noise peaks as peaks originating from the protein under consideration. These properties hamper the determination of the consistency between the two investigated spectra.
In this work, a completely new quality control (AUREMOL-QTA) package has been developed in order to automatically infer structural conformational changes from spectral modifications (in a set of investigated spectra). These differences may be induced by alterations of the external conditions (e.g. temperature, pressure, pH and ligand binding) as well as (partial) protein denaturation.
The complex task of manually collecting and interpreting vicinity relationships changes (through space and bonds) in order to extract structural modifications of the molecule is time demanding. The developed AUREMOL-QTA package facilitates this investigation by means of multi-dimensional NMR spectra and it is applicable to three main possible sceneries:
1. Quality control of a protein sample and assessment of the intact three-
dimensional structure of the protein.
2. Automated identification of ligand binding sites by means of NMR
spectroscopy.
3. Identification of structural changes (in the atomic resolution) induced by
external perturbations such as pressure, pH and temperature.
The AURMOL-QTA begins with a pre-processing step where one (or more) reference spectra of the target protein and one or more test spectra are normalized (spectral width, offset, receiver gain and the number of scans) to be properly compared. A possible spectrum shift is evaluated and if it has occurred it is corrected. The simulated spectrum of a protein can be used as an adjunctive reference spectrum and to recognize peak multiplets in the experimental spectra. If there are more reference spectra only the common peaks are retained and used for the requested comparison.
The routine continues with a low-level analysis involving a peak feature collection (volume, line width, chemical shift, cross-correlation in the time domain and shape) with a consequent association of cross peaks among the spectra. A mid-level analysis relies on the calculation of feature-related Bayesian probabilities that the associated peaks represent the same signal. It facilitates the detection of missing signals and the identification of feature differences between the compared spectra. The ratio of matching peaks is computed in order to quantitatively determine the similarity of the investigated spectra. A high-level analysis allows the identification of structurally altered parts of the molecule, mapping the feature variations and computing the fraction of residues involved in the modifications. In particular, if NOESY and TOCSY spectra are investigated the symmetrical properties are exploited in order to perform an adjunctive pattern analysis of the residues.
The method has been successfully tested on HSCQ spectra (pressurized with xenon) and on HSQC-TROSY spectra (with high pressure and temperature variations) of the human prion protein (huPrPC). It has been also used to compare the NOESY spectrum of the wild HPr protein from Staphylococcus aureus with the mutant (H15A) of the same protein and with the artificially denatured (partially and totally) ones.
Übersetzung der Zusammenfassung (Deutsch)
Unter allen existierenden Techniken zur Protein-Struktur-Bestimmung besitzt die NMR Spektroskopie den Vorteil, eine vollständige Charakterisierung der nativen molekularen Struktur der Proteine in Lösung zu bestimmen. Andererseits beschränkt die geringe Signalstärke die Empfindlichkeit der NMR und führt zu einem schlechten Signal-zu-Geräusch-Verhältnis. Das hat oft das Verschwinden von „cross ...
Übersetzung der Zusammenfassung (Deutsch)
Unter allen existierenden Techniken zur Protein-Struktur-Bestimmung besitzt die NMR Spektroskopie den Vorteil, eine vollständige Charakterisierung der nativen molekularen Struktur der Proteine in Lösung zu bestimmen. Andererseits beschränkt die geringe Signalstärke die Empfindlichkeit der NMR und führt zu einem schlechten Signal-zu-Geräusch-Verhältnis. Das hat oft das Verschwinden von „cross peaks“ zur Folge, sowie die Fehldeutung von Rausch-Signalen als Protein-Resonanzen. Diese Eigenschaften erschweren die Bestimmung der Konsistenz zweier untersuchter Spektren.
In dieser Arbeit ist ein völlig neues Software-Paket zur Qualitätskontrolle (AUREMOL-QTA) entwickelt worden, um Änderungen der Molekülkonformation aus spektralen Veränderungen (in einer Reihe von untersuchten Spektren) automatisch abzuleiten. Diese Differenzen können durch Änderungen der Umweltbedingungen (z.B Temperatur, Druck, pH und Ligandenbindung) veranlasst werden, ebenso wie durch partielle Denaturierung des Proteins.
Die komplizierte Aufgabe, manuell Informationen über Nachbarschaftsbeziehungen (durch den Raum oder über Bindungen) zu sammeln und zu deuten, um strukturelle Modifikationen des Moleküls zu erschließen, ist sehr zeitaufwändig. Das entwickelte AUREMOL-QTA Paket erleichtert diese Untersuchung mittels multidimensionaler NMR Spektren. Es ist auf drei mögliche Szenerien anwendbar:
1. Qualitätskontrolle einer Protein-Probe und Einschätzung der intakten dreidimensionalen Struktur des Proteins.
2. Automatisierte Identifikation von Bindungsstellen von Liganden mittels NMR Spektroskopie.
3. Identifikation struktureller Veränderungen (in atomarer Auflösung), veranlasst durch Umweltparameter wie Druck, pH und Temperatur.
Der AURMOL-QTA Algorithmus beginnt mit einem Vorverarbeitungsschritt, wo ein oder mehrere Bezugsspektren des Zielproteins und ein oder mehrere Testspektren normalisiert werden (spektrale Breite, Offset, receiver Gain und die Zahl der Scans), um sie anschließend richtig vergleichen zu können. Eine mögliche Spektren-Verschiebung wird ausgewertet und gegebenenfalls korrigiert. Das simulierte Spektrum eines Proteins kann als Bezugsspektrum verwendet werden, aber auch um Gruppen von Resonanzen (Multiplets) in den experimentellen Spektren zu erkennen. Wenn es mehrere Bezugsspektren gibt, werden nur die gemeinsamen Resonanzen behalten und für den Vergleich herangezogen.
Die Routine fährt mit einer „low-level-Analyse“ fort, die eine Sammlung folgender Eigenschaften (Peakvolumen, Linienbreite, chemische Verschiebung, Spektralform und Kreuzkorrelation in der Zeitdomäne) beinhaltet und eine Assozierung der „cross-peaks“ unter den Spektren einschließt. Eine „mid-level-Analyse“ verläßt sich auf die Berechnung von bedingten Bayesischen Wahrscheinlichkeiten, gegeben die extrahierten Merkmale der „cross-peaks“, dass letztere ein und dasselbe Signal darstellen. Dies erleichtert die Aufdeckung fehlender Signale und die Identifikation von Merkmalsunterschieden zwischen den verglichenen Spektren. Das Verhältnis übereinstimmender Resonanzen wird geschätzt, um eine quantitative Bestimmung der Ähnlichkeit von untersuchten Spektren zu erreichen. Eine anschließende „high-level-Analyse“ erlaubt dann die Identifikation von strukturell veränderten Teilen des Moleküls durch eine Karte der Änderungen in den „peak“-Merkmalen und durch die Berechnung der Zahl der Aminosäuren, die an den strukturellen Veränderungen beteiligt sind. Insbesondere wenn NOESY und TOCSY Spektren untersucht werden, wird deren Symmetrie um die Diagonale ausgewertet, um über charakteristische Muster eine Zuordnung der Aminosäure-Seitengruppen durchzuführen.
Die Methode ist auf Hochdruck-HSCQ Spektren (Xenon als Druckmedium) und auf HSQC-TROSY Spektren (mit Hochdruck und Temperaturveränderungen) des menschlichen Prion-Proteins (huPrPC) erfolgreich getestet worden. Sie ist auch verwendet worden, um das NOESY Spektrum des HPr Proteins des Wildtyp von Staphylococcus aureus mit dessen Mutante H15A sowie mit künstlich denaturierten (partiell und total) Varianten zu vergleichen.
Metadaten zuletzt geändert: 25 Nov 2020 15:25
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