OPUS


Quantitative Acquisition and Feature Selection based of 3D Structure Information for Prediction with SVM of the cis-trans Isomerisation of Xaa-Pro in Membrane Proteins

  • The bachelor thesis is about cis-trans isomerization of Xaa-Pro (Xaa = any amino acid), their quantitative acquisition and the selection of 3D structure information for the prediction with a support vector machine (SVM). The quantitative detection of occurrence of cis-, trans- and cis/trans conformation in membrane proteins will be examined and evaluated. The 3D structure informa-tions include 12 features, the amino acids around proline and are including of proline. These include the inside/outside classification, the real secondary structure, energy consideration, as well as five further amino acid occur properties within a defined radius of the proline. From this information, a data set was created for the SVM. This program is used for the prediction of unknown and known Xaa Pro Isomerisms. The methods for the analysis were implemented with the platform independent programming language Java. Two programs have emerged from the work to a Xaa PIPT for the quantitative detection and extracting structural information and m Xaa-PIPT to the pure prediction of Xaa-Pro isomerism in protein structures. 389 Membrane proteins from the PDB (Protein Data Bank) served as a basis. The data were also statistically analysed and evaluated.
  • Die Bachelorarbeit befasst sich mit der cis-trans Isomerisierung von Xaa-Pro (Xaa ist eine be-liebige Aminosäure vor Prolin), deren Quantitative Erfassung und die Auswahl von 3D-Strukturinformationen für die Vorhersage durch eine Support Vektor Maschine (SVM). Die mengenmäßige Erfassung des Auftretens von cis-, trans- und der cis/trans Konformation inMembranpro-teinen wird untersucht und ausgewertet. Bei den 3D-Strukturinformationen handelt es sich um 12 Merkmale der Aminosäuren rund um und einschließlich des Prolin besitzen. Dazu gehören innen/außen Klassifikation, reale Sekundärstruktur, energetische Betrachtung, sowie fünf weiter Aminosäure Eigenschafen in einem definierten Radius um das Prolin vorkommen. Aus diesen Informationen wurde ein Datensatz für die SVM geschaffen, die als Programm zur Vorhersage von unbekannten und bekannten Xaa-Pro-Isomerien dient. Die Methoden für die Auswertungen wurden mit der plattformunabhängigen Programmiersprache Java umgesetzt. Aus der Arbeit sind zwei Programme hervorgegangen, Xaa-PIPT (Xaa-Proline cis/trans Isomerization Prediction Tool) für die Quantitative Erfassung und Extrahieren von strukturellen Informationen und m Xaa-PIPT zur reinen Vorhersage der Xaa-Pro-Isomerie in Proteinstrukturen. Als Grundlage di-enten 389 Membranproteine der PDB (Protein Data Bank). Die gewonnen Daten wurden zudem Statistisch untersucht und ausgewertet.

Download full text files

Export metadata

  • Export Bibtex
  • Export RIS

Additional Services

Share in Twitter Search Google Scholar
Metadaten
Author:Alexander Eisold
URN:urn:nbn:de:bsz:mit1-opus-24433
Document Type:Bachelor Thesis
Language:English
Year of Completion:2012
Publishing Institution:Hochschule Mittweida
Release Date:2012/11/27
GND Keyword:Membranproteine; Proteine; Support-Vektor-Maschine; cis-trans-Isomerie
Institutes:03 Mathematik / Naturwissenschaften / Informatik
Dewey Decimal Classification:570 Biowissenschaften, Biologie
Access Rights:Frei zugänglich
Licence (German):License LogoEs gilt das UrhG

$Rev: 13581 $