@phdthesis{Heinke,
  type      = {Bachelor Thesis},
  author    = {Florian Heinke},
  title     = {Energieprofilbasierende Analysemethoden von Proteinfamilien},
  url       = {https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:mit1-opus-9135},
  abstract  = {Als eines der wichtigsten Verfahren der Biologie als beobachtende Wissenschaft ist das Vergleichen von Organismen. Zweck daf{\"u}r ist es auf phylogenetische Zusammenh{\"a}nge schlie{\"s}en zu k{\"o}nnen. Dieses Prinzip ist ebenso auf den Nanokosmos der Proteine {\"u}bertragbar. Aus dem Vergleich zweier Sequenzen k{\"o}nnen Unterschiede und {\"A}hnlichkeiten aufgedeckt, und somit R{\"u}ckschl{\"u}sse auf die funktionellen, strukturellen und evolution{\"a}ren Beziehungen gewonnen werden. Es existieren zahlreiche Algorithmen, die den Vergleich von Proteinen auf den verschiedensten Abstraktionsebenen erm{\"o}glichen, wobei diese meist hochgradig spezialisiert sind. Diese Determiniertheit f{\"u}hrt h{\"a}ufig zum Informationsverlust. Um den biologischen Kontext zu erfassen, ist es oft notwendig verschiedene Algorithmen auf eine Fragestellung anzuwenden. In dieser Arbeit wird ein Algorithmus vorgestellt, der die Informationen verschiedenster Proteinstrukturebenen vereint und daraus ein einziges Alignment erzeugen kann. Daf{\"u}r nutzt das Programm den neuartigen Ansatz der Proteinenergieprofilberechnung. Weiterhin wird im Rahmen dieser Arbeit n{\"a}her auf die Berechnung und Strukturkorrelationen von Energieprofilen eingegangen. Zudem wird ein Algorithmus erl{\"a}utert, der Alignments dieser Profile durchf{\"u}hrt. Im letzten Punkt wird eine Methodik zur Vorhersage von Energieprofilen erl{\"a}utert sowie dessen G{\"u}te abgesch{\"a}tzt.},
  language  = {de}
}