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Spatial patterns in proteins and beyond : development of a novel algorithm for structural motif matching and the deduction of evolutionary and functional insights

  • As widely discussed in literature spatial patterns of amino acids, so-called structural motifs, play an important role in protein function. The functional responsible part of a protein often lies in an evolutionary highly conserved spatial arrangement of only few amino acids, which are held in place tightly by the rest of the structure. In general, these motifs can mediate various functional interactions, such as DNA/RNA targeting and binding, ligand interactions, substrate catalysis, and stabilization of the protein structure. Hence, characterizing and identifying such conserved structural motifs can contribute to understanding of structurefunction relationships in diverse protein families. Therefore and because of the rapidly increasing number of solved protein structures, it is highly desirable to identify, understand and moreover to search for structural scattered amino acid motifs. The aim of this work was the development and the implementation of a matching algorithm to search for such small structural motifs in large sets of target structures. Furthermore, motif matches were extensively analyzed, statistically assessed and functionally classified. Following a novel approach, hierarchical clustering was combined with functional classification and used to deduce evolutionary structure-function relationships. The proposed methods were combined and implemented to a feature-rich and easy-to-use command line software tool, which is freely available and contributes to the field of structural bioinformatic research.
  • Es ist weithin bekannt, dass räumliche Muster von Aminosäuren, sogenannte strukturelle Motive, eine wichtige Rolle in der Funktion von Proteinen spielen. Die für die Funktion verantwortlichen Teile eines Proteins liegen oft in evolutionär hoch konservierten, räumlichen Anordnungen nur weniger Aminosäuren, die durch den Rest der Struktur in Position gehalten werden. Im Allgemeinen können diese Motive verschiedene Funktionen ermöglichen, beispielsweise das Binden von DNA oder RNA, die Interaktion mit Liganden, die Katalyse von Substraten, oder die Stabilisierung der Proteinstruktur. Deshalb ist eine Charakterisierung und Identifizierung solcher Motive von hohem Interesse und kann zum Verständnis der Beziehungen zwischen Struktur und Funktion beitragen. Aufgrund der steigenden Anzahl von Proteinstrukturen ist es nötig strukturelle Motive im Hochdurchsatz zu suchen. Ziel dieser Arbeit war die Entwicklung und die Implementierung einer neuartigen Suchmethode und die Analyse der gefundenen Motive hinsichtlich statistischer und funktioneller Signifikanz. Die Kombination hierarchischer Cluster-verfahren und die Beurteilung der biologischen Signifikanz, ermöglichten das Ableiten von evolutionären Struktur-Funktions-Beziehungen struktureller Motive. Die entwickelten Methoden wurden zu einer Software zusammengefasst, die sich durch einfache Bedienbarkeit und freie Verfügbarkeit auszeichnet und einen Beitrag zur bioinformatischen Forschung leistet.

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Metadaten
Author:Florian Kaiser
Document Type:Master's Thesis
Language:English
Year of Completion:2014
Granting Institution:Hochschule Mittweida
Release Date:2016/04/12
GND Keyword:Proteinmuster , Bioinformatik
Institutes:03 Mathematik / Naturwissenschaften / Informatik
Dewey Decimal Classification:570 Biowissenschaften, Biologie
Access Rights:Innerhalb der Hochschule
Licence (German):License LogoEs gilt das UrhG