| Titel: | Protein Structure Prediction using global optimization by basin-hopping |
| Weiterer Titel: | Proteinstrukturvorhersage mit dem basin-hopping Ansatz zur globalen Optimierung |
| URL für Lesezeichen: | https://docserv.uni-duesseldorf.de/servlets/DocumentServlet?id=30249 |
| URN (NBN): | urn:nbn:de:hbz:061-20140818-112530-0 |
| Kollektion: | Dissertationen |
| Sprache: | Englisch |
| Dokumententyp: | Wissenschaftliche Abschlussarbeiten » Dissertation |
| Medientyp: | Text |
| Autor: | Hoffmann, Falk [Autor]
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| Dewey Dezimal-Klassifikation: | 500 Naturwissenschaften und Mathematik » 530 Physik |
| Beschreibungen: | Proteins are the main actors in the cell and their function is associated with their atomistic structure. The prediction of protein structures has been investigated over the last decades, but still remains one of the big challenges in biochemistry. One of the hypothesis in protein structure prediction is that the native configuration of a protein is connected to the global minimum of the energy in the energy landscape of the protein. We use the basin-hopping approach to global optimization to investigate the structure of different proteins. We find that the usage of backbone and Cβ chemical shifts as structural constraints can significantly improve the prediction of protein structures. Furthermore, studies with incomplete backbone chemical shift information are performed and show that even the usage of one type of chemical shifts is sufficient to find the correct secondary structure of proteins. Furthermore, several Monte Carlo moves are studied. We introduce an approach that derives tertiary structures from the secondary structure assignments of individual residues. Different maximum dihedral angle changes are tested and reveal that the best choice leads to a remarkable increase in the simulation time compared with previous moves. We study the influence of backbone and side chain dihedral angle moves and show that both moves have an important influence on the refinement of the structure of a protein. It has been shown that knowledge-based Monte Carlo moves can increase the accuracy and speed of simulations. We introduce a Monte Carlo move set which is based on the statistical distribution of the dihedral angles of proteins in the Ramachandran plot of their amino acids. The moves allow us to fold proteins with α helices while proteins with β sheets still remain a challenge. We compare state-of-the-art β sheet predictors on their efficiency in terms of their prediction of residue contacts to create structural constraints which are used in basin-hopping simulations for the production of β sheets. The combination of these different approaches can be expected to significantly improve the prediction of protein structures with the basin-hopping approach to global optimization.Proteine sind die Hauptakteure in Zellen. Ihre Funktion hängt mit ihrer atomaren Struktur zusammen, weshalb deren Vorhersage sehr wichtig ist. Die Strukturvorhersage von Proteinen wurde in den letzten Jahrzehnten untersucht, bleibt aber immer noch eine der größten Herausforderungen in der Biochemie. Eine Hypothese der Proteinstrukturvorhersage besagt, dass die natürliche Struktur eines Proteins mit dem globalen Minimum der Energie in der Energielandschaft des Proteins verknüpft ist. Wir benutzen den basin-hopping Ansatz zur globalen Optimierung, um die Struktur von unterschiedlichen Proteinen zu untersuchen. Wir finden heraus, dass die Benutzung von chemischen Verschiebungen des Proteinrückgrats und der Cβ-Seitenkettenatome als strukturelle Randbedingung die Proteinstrukturvorhersage signifikant verbessern kann.Weiterhin werden Untersuchungen mit einer unvollständigen Anzahl an chemischen Verschiebungen durchgeführt, die zeigen, dass sogar die Benutzung von nur einer Art chemischer Verschiebungen ausreichend ist, um die richtigen Sekundärstrukturelemente eines Proteins zu finden. Zusätzlich werden verschiedene Monte Carlo-Schritte untersucht. Wir entwickeln einen Ansatz, der basierend auf der Sekundärstrukturvorhersage der Aminosäuren die richtigen Tertiärstrukturkontakte findet. Dazu werden unterschiedliche maximale Dehidralwinkeländerungen getestet, welche zeigen, dass deren beste Wahl zu einer Verbesserung der Simulationszeit im Vergleich mit früheren Änderungen führt. Wir studieren den Einfluss von Rückgrat- und Seitenkettendehidralwinkeländerungen und stellen fest, dass beide Änderungen wichtig für die Verbesserung der Struktur des Proteins sind. Wissensbasierte Monte Carlo-Schritte können die Genauigkeit und Geschwindigkeit von Simulationen erhöhen. Wie führen Monte Carlo-Schritte ein, welche auf der statistischen Verteilung der Dehidralwinkel von Proteinen im Ramachandranplot ihrer Aminosäuren basieren. Die Monte Carlo-Schritte erlauben uns, Proteine mit α Helices zu falten, während Proteine mit β Faltblättern eine Herausforderung bleiben. Wir vergleichen moderne β Faltblatt-Vorhersageprogramme bezüglich ihrer Effektivität für die Vorhersage von Restkontakten zur Erzeugung struktureller Nebenbedingungen, die innerhalb der basin-hopping-Simulationen zur Erzeugung von β-Faltblättern angewandt werden. Es kann erwartet werden, dass die Kombination dieser verschiedenen Ansätze die Proteinstrukturvorhersage mit dem basin-hopping Ansatz zur globalen Optimierung signifikant verbessern kann.
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| Lizenz: | 
Urheberrechtsschutz
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| Fachbereich / Einrichtung: | Mathematisch- Naturwissenschaftliche Fakultät » WE Chemie » Theoretische Chemie und Computerchemie |
| Dokument erstellt am: | 18.08.2014 |
| Dateien geändert am: | 18.08.2014 |
| Promotionsantrag am: | 05.06.2014 |
| Datum der Promotion: | 08.07.2014 |
