Dokument: Cryo-Electron Microscopy - Estimating Conformational Variances by Principal Motion Analysis

Titel:	Cryo-Electron Microscopy - Estimating Conformational Variances by Principal Motion Analysis
URL für Lesezeichen:	https://docserv.uni-duesseldorf.de/servlets/DocumentServlet?id=23157
URN (NBN):	urn:nbn:de:hbz:061-20121123-103444-7
Kollektion:	Dissertationen
Sprache:	Englisch
Dokumententyp:	Wissenschaftliche Abschlussarbeiten » Dissertation
Medientyp:	Text
Autor:	Falkner, Benjamin [Autor]
Dateien:	[Dateien anzeigen] Adobe PDF [Details] 14,71 MB in einer Datei [ZIP-Datei erzeugen] Dateien vom 14.11.2012 / geändert 14.11.2012
Beitragende:	Jun.-Prof. Dr. Schröder, Gunnar [Gutachter] Prof. Dr. Egelhaaf, Stefan [Gutachter]
Stichwörter:	cryp-EM electron microscopy PCA proteins DireX
Dewey Dezimal-Klassifikation:	500 Naturwissenschaften und Mathematik » 510 Mathematik
Beschreibungen:	In der Einzelpartikel-Cryo-Elektronenmikroskopie (Cryo-EM) enthalten die Aufnahmen zweidimensionale Projektionsbilder einer Vielzahl von Kopien des gleichen Proteins. Diese Proteine befinden sich in leicht unterschiedlichen Konformationen, wodurch die Varianz der Daten erhöht wird. In der Regel wird aus den Projektionsbildern eine einzelne dreidimensionale atomare Dichte rekonstruiert, wobei allerdings die konformationelle Heterogenität der Probe vernachlässigt wird. In dieser Arbeit liegt der Schwerpunkt auf der Entwicklung einer Methode mit der die Varianz der Projektionsbilder als dreidimensionale Konformationsbewegungen des Proteins interpretiert werden kann. Da die Varianz der Probe die Auflösung der 3D-Rekonstruktion beschränkt und bisher nicht genutzt wurde, um atomistische Informationen erhalten, wurde die Bootstrapping-Technik verwendet, um mehrere dreidimensionale Dichten aus einem Experiment zu rekonstruieren, die gemeinsam die Varianz der Probe enthalten. Die Principal Component Analysis (PCA)(dt. Hautptkomponentenanalyse) auf diesen 3D-Dichten, die korrelierte Konformationsänderungen der Volumen erkennt, wird hier durch die neu entwickelte Principal Motion Analysis (PMA) ergänzt, die atomistische globale Bewegungen des Proteins detektieren kann. Die PMA ist empfindlicher gegenüber Konformationsänderungen als die Volumen PCA. Dieses neue Verfahren besteht aus drei wichtigen Schritten: Bootstrapping der Bilder, um ein Volumen Ensemble zu erhalten, atomistisches Refinement, um das Volumen-Ensemble auf ein atomistisches Ensemble abzubilden und schließlich eine PCA-Transformation auf dem atomistischen Ensemble. Die PMA wurde auf zwei Chaperone (GroEL/ES und Mm-CPN) angewendet, welche als Teil ihrer Funktion großen Konformationsänderungen durchführen. In beiden Fällen kann die Varianz der experimentellen Daten in großen Teilen als Schwankungen interpretiert werden, die den bekannten Konformationsänderungen entsprechen. Um sicherzustellen, dass diese Ergebnisse zuverlässig sind, wurden verschiedene Validierungsverfahren entwickelt. Um die Eigenvektorberechnungen auf Volumina und atomistischen Daten dieser Größe ausführen zu können, wurde darüber hinaus ein schneller inverser Eigenwert- Solver entwickelt. Weiterhin wurde ein Kreuz-Validierungsverfahren für das Refinement von atomistischen Strukturen gegen niedrigaufgelöste Dichten entwickelt. Dieses Verfahren verwendet eine unabhängige Schale von Raumfrequenzen als freien Datensatz. Durch Berechnung der Kreuzkorrelation der sich ergebenden Struktur mit den freien Daten wird ein Qualitätsfaktor gewonnen. Dieser kann weiter zur Optimierung von Parametern genutzt werden. In single particle cryo-electron microscopy (cryo-EM) the micrographs contain 2D projection images of a large number of copies of the same protein. These proteins are typically in slightly different conformations, which increases the variance of the data. In general a single 3D reconstruction is calculated from the projection images ignoring the heterogeneity of the specimen. In this work a method is developed, which interprets the variance of the projection images as conformational motions of the protein. While the variance of the specimen is limiting the resolution of the 3D reconstruction and is not used to obtain atomistic information, the bootstrapping technique was applied to generate multiple 3D volumes which represent the variance of the specimen. The Principal Component analysis (PCA) on these volumes, which detects correlated conformational volumetric changes, is extended by the newly developed Principal Motion Analysis (PMA), which determines global atomistic motions of the protein. The PMA is more sensitive to conformational changes than a volume PCA. This new method consists of three important steps: 1) bootstrapping of the images to obtain a volume ensemble, 2) atomistic refinement to translate the volume ensemble into an atomistic ensemble and 3) a PCA on the atomistic ensemble. The PMA was applied to two chaperonins (GroEL/ES and Mm-CPN), that are known for high flexibility and which undergo large conformational changes upon executing their function. In both cases the variance of the projection images can be interpreted as conformational changes, that are to a large extent in agreement with known or suggested motions of these proteins. To ensure that the results are reliable several validation approaches have been developed. To perform these eigenvector calculations on these very large volumes and atomic models a fast inverse Eigenvalue solver was developed for this special kind of problems. Further a cross-validation method for the refinement of atomistic structures against low resolution densities was developed. This method uses an independent shell of spatial frequencies as free data that are not used in the refinement. By calculation the cross-correlation of the resulting structure with the free data an independent quality measure is obtained. This allows to further optimize the parameters in the refinement.
Lizenz:	Urheberrechtsschutz
Fachbereich / Einrichtung:	Mathematisch- Naturwissenschaftliche Fakultät » WE Physik
Dokument erstellt am:	23.11.2012
Dateien geändert am:	23.11.2012
Promotionsantrag am:	10.09.2012
Datum der Promotion:	25.10.2012