| Lizenz: Veröffentlichungsvertrag für Publikationen ohne Print on Demand (24MB) |
- URN zum Zitieren dieses Dokuments:
- urn:nbn:de:bvb:355-epub-325371
- DOI zum Zitieren dieses Dokuments:
- 10.5283/epub.32537
| Dokumentenart: | Hochschulschrift der Universität Regensburg (Dissertation) |
|---|---|
| Open Access Art: | Primärpublikation |
| Datum: | 4 Oktober 2016 |
| Begutachter (Erstgutachter): | Prof. Dr. Dr. Hans Robert Kalbitzer |
| Tag der Prüfung: | 1 Oktober 2015 |
| Institutionen: | Biologie und Vorklinische Medizin > Institut für Biophysik und physikalische Biochemie > Prof. Dr. Dr. Hans Robert Kalbitzer |
| Stichwörter / Keywords: | protein, states, NMR, high pressure, bioinformatics, PERMOL, AUREMOL, MultiStates, homology modeling, complexes, Byr2, Ras, IE1 |
| Dewey-Dezimal-Klassifikation: | 500 Naturwissenschaften und Mathematik > 530 Physik 500 Naturwissenschaften und Mathematik > 570 Biowissenschaften, Biologie |
| Status: | Veröffentlicht |
| Begutachtet: | Ja, diese Version wurde begutachtet |
| An der Universität Regensburg entstanden: | Ja |
| Dokumenten-ID: | 32537 |
Zusammenfassung (Deutsch)
In der vorliegenden Arbeit werden zwei bioinformatische Methoden dargestellt, die zur Untersuchung von Proteinen neu- beziehungsweise weiterentwickelt und getestet wurden. Bei beiden stand insbesondere der Aspekt der Anpassung an den Bindungspartner bei der Ausbildung eines Komplexes im Mittelpunkt. Die erste Methode dient zur Vorhersage von Proteinraumstrukturen und ist eine Weiterentwicklung ...
Zusammenfassung (Deutsch)
In der vorliegenden Arbeit werden zwei bioinformatische Methoden dargestellt, die zur Untersuchung von Proteinen neu- beziehungsweise weiterentwickelt und getestet wurden. Bei beiden stand insbesondere der Aspekt der Anpassung an den Bindungspartner bei der Ausbildung eines Komplexes im Mittelpunkt.
Die erste Methode dient zur Vorhersage von Proteinraumstrukturen und ist eine Weiterentwicklung des am Institut für Biophysik und physikalische Biochemie unter Anleitung von Hans Robert Kalbitzer entwickelten Homologiemodellierungsprogramms PERMOL, das darauf beruht, aus strukturhomologen Proteinen Abstandsrestraints, dihedrale Winkelrestraints und Wasserstoffbrückenrestraints zu extrahieren, die für die gesuchte unbekannte Struktur als Grundlage einer molekulardynamischen Simulation des Proteins verwendet werden können. Neben der völligen Neuimplementierung mit einer benutzerfreundlicheren und optisch ansprechenderen GUI-Programmierung, die mit C++ in Kombination mit der Klassenbibliothek Qt umgesetzt wurde, lag der Schwerpunkt vor allem auf dem neuen Aspekt der Modellierung von Proteinkomplexen. Außerdem wurde die Möglichkeit geschaffen, die Informationen aus mehreren PDB-Strukturen gewichtet nach lokaler Sequenzähnlichkeit zum zu modellierenden Protein miteinander zu kombinieren. Beispielrechnungen an Byr2-RBD im Komplex mit Ras und IE1 im Komplex mit menschlichem Histon zeigten die Einsatzmöglichkeiten und Stärken dieser Methode. Sehr gute Ergebnisse wurden dabei bei der Anpassung der Interaktionspartner aneinander erzielt. PERMOL ist Teil des Softwareprojekts AUREMOL.
Die zweite Methode, MultiStates, zielt auf die Vorhersage des Verhaltens der verschiedenen Zustände eines Proteins unter Hochdruck ab und zeigt druckinduzierte Verschiebungen des Gleichgewichts zwischen ihnen auf. Diese Zustände entsprechen Tälern in der Hyperebene, die die Gibbs-Energie über dem Konfigurationsraum des beobachteten Proteins bildet, und es besteht die Vermutung, dass sie mit den Zuständen korrelieren, die bei der Bindung an Interaktionspartner eingenommen werden. Neben der Anzahl der Zustände selbst interessiert dabei das Verhalten der Differenzen der Gibbs-Energien und den dadurch bewirkten Besetzungszahländerungen mit dem Druck. Für die Gibbs Energie wurde als Näherung eine Taylorentwicklung bis zur zweiten Ordnung gewählt. Der in diesem Projekt neu entwickelte Ansatz zur Bestimmung dieser Taylorkoeffizienten fasst die vorliegenden Daten zu Matrizen zusammen und formuliert das Problem als überbestimmtes nichtlineares Gleichungssystem, dessen Minimum gefunden werden muss. Die Lösung erfolgt über das Verfahren nach Levenberg-Marquardt. Zur Optimierung der Testverfahren und zur Untersuchung des Einflusses von statistischen Fehlern, wie sie bei experimentell bestimmten Daten immer vorliegen, wurde zusätzlich zu den drei untersuchten experimentellen Datensätzen eine große Anzahl an Testdatensätzen generiert. Neben der Optimierung der Methoden zum Auffinden des mathematischen Minimums und einer Abschätzung der Fehlergrenzen lag der Schwerpunkt vor allem auf der Untersuchung des Parameterraums selbst, in dessen Form die Ursache für die entwickelte Vorgehensweise bei der Suche nach dem Minimum liegt.
Mit den entwickelten Methoden konnte für die Ras-Bindedomäne des Proteins Byr2 eine Verbesserung der NMR-Struktur erreicht werden. Durch eine multimodale Analyse NMR-spektroskopisch generierter Daten unter Hochdruck, weiterer molekulardynamischer Simulationen und bioinformatischen Methoden konnte für dieses Makromolekül außerdem gezeigt werden, dass der C-Terminus zwei Zustände besitzt - entweder frei beweglich ist oder sich über die Ras-Bindestelle legt. Dies deutet auf den Mechanismus einer Autoinhibierung hin, wie sie auch für andere Ras-Bindepartner bekannt ist.
Für den C-Terminus des Proteins IE1 des Cytomegalievirus konnte ein Homologiemodell im Komplex mit menschlichem Chromatin erstellt werden, das mit den experimentellen Ergebnissen aus Mutagenesexperimenten kompatibel ist und die Vermutung unterstützt, dass IE1 als Bindeglied zwischen der Virus-DNA und menschlichem Erbgut fungieren könnte und somit an dem Mechanismus der Persistent des Virus während der latenten Phase beteiligt ist.
Übersetzung der Zusammenfassung (Englisch)
In this thesis two bioinformatic techniques are described which are newly developed or refined and tested to study proteins. The key aspect of both methods was the conformational change by forming protein-protein-complexes. The first method, PERMOL, can be used to predict the structure of proteins: It is an advancement of the homonymous program for homology modeling developed at the Institute of ...
Übersetzung der Zusammenfassung (Englisch)
In this thesis two bioinformatic techniques are described which are newly developed or refined and tested to study proteins. The key aspect of both methods was the conformational change by forming protein-protein-complexes.
The first method, PERMOL, can be used to predict the structure of proteins: It is an advancement of the homonymous program for homology modeling developed at the Institute of Biophysics and physical Biochemistry (University of Regensburg) which generates restraints from the information contained in structures of homologous template proteins – distance restraints, dihedral angle restraints and hydrogen bond restraints. These are the basis for structure calculations by molecular dynamics.
The fundamental innovation of the new version of PERMOL is the possibility to predict protein-protein-complexes now. This was realized by a complete reorganization and new implementation in the computer language C++ with the class library Qt for the generation of a user friendly graphical user interface. Furthermore, the possibility was realized to combine the information of different PDB structures weighted by their local similarity of the sequences to the target protein. The new method to predict complexes was tested extensively at the binding of the protein Byr2-RBD with Ras and the protein IE1 in combination with human histones.
PERMOL is part of the software package AUREMOL.
The second method, MultiStates, was developed to predict the behavior of different states of a protein under pressure and analyze pressure induced changes of the equilibrium of these. These states are valleys in the hyperplane formed by Gibbs free energy about the configuration space of the investigated protein. It is supposed that some of these states are correlated with configurations that are formed by the binding to the interacting partners - called functional states.
The aspects of interest of these studies are the number of states, the behavior of their differences of the Gibbs free energies and the following changes in their populations.
To describe the behavior of the differences of the Gibbs free energies between the states a Taylor expansion was approached. In this thesis the new developed method to determine the Taylor coefficients merges the measured data – for example the chemical shifts of the nitrogens of the backbone of all possible amino acids and for all measured pressures – to matrices and expresses the problem as an overdetermined nonlinear system of equations whose minimums have to be identified. To find this MultiStates uses the Levenberg-Marquardt algorithm. To optimized this method and to investigate the influence of measuring inaccuracies a big number of test cases was studied as well as three experimental founded data cases. The key aspects by these calculations were the optimization of the method for finding the minimum, the estimation of the limits of error and the parameter space itself: Its form is the cause of the proceeding to find the best parameters.
The developed methods were used to improve the NMR structure of the Ras binding domain of the protein Byr2. A multimodal analysis of the data of NMR data by different pressures, some molecular dynamic simulations and bioinformatic methods showed for this macromolecule the existence of two different states of its C-terminal end – free movable or in contact with the Ras interaction side of Byr2. This could be a sign of a mechanism of autoinhibition as also noted for other Ras interaction partners.
A homology model for the C-terminus of the protein IE1 of the Cytomegalovirus in complex with human chromatin was generated. This is in line with experimental results of alanine scanning mutagenesis and underpins the assumption that IE1 connects the DNA of the virus and the human genetic material and is involved in the mechanism of persistence of the virus during the latent phase.
Metadaten zuletzt geändert: 25 Nov 2020 23:31
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