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In der Bachelorarbeit ,,Erkennung von Ähnlichkeitsbeziehungen wohl definierter Muster in Membranproteinen mit Hilfe regulärer Ausdrücke" wurde 32 Pfamfamilien, in Bezug auf Motive, untersucht.Als Grundlage dienten hierfür 50 Sequenzmuster von Gerstein et al. [11]. Die Proteinsequenzen der verwendeten 32 Proteinfamilien, von deren Domänen keine Funktion bekannt ist, wurden auf Beinhalten dieser Muster hin untersucht. Im nächsten Schritt wurde untersucht, welche dieser 50 Muster zusammen in einer Proteinsequenz auftreten, um so die Co - Co- Occurence festzustellen. Anhand der somit erhaltenen häufigsten Paarungen im transmembranen, nichttransmembranen und Transition - Bereich und mit Hilfe von bereits beschriebenen Mustern und Pattern von biologischen Datenbanken, wurde versucht, bestimmten Musterpaarungen aus der Arbeit von Gerstein et al. eine Funktion zuzuordnen bzw. eine Erklärung für ihr Auftreten in den Proteinen zu finden.
Proteins are macromolecules that consist of linear-bonded amino acids. They are essential elements in various metabolic processes. The three-dimensional structure of a protein is determined by the order of amino acids, also referred to as the protein sequence. This conformation corresponds to the structural state in which the protein is functionally active. However, relationships between protein sequence, structure and function have not been fully understood yet. Additionally, information about structural properties or even the entire protein structure are crucial for understanding the dynamics that define protein functionality and mechanisms. From this, the role of a protein in its molecular context can be described closely. For instance, interactions can be investigated and comprehended as a biological dynamic network that is sensitive to alternations, i.e. changes which are caused by diseases. Such knowledge can aid in drug design, whereas compounds need to be specifically tailored and adjusted to their molecular targets. Protein energy profile-basedmethods can be applied to investigate protein structures concerning dynamics and alternations. The publications enclosed to this work discuss in general the scientific potentials of energy profilebased techniques and algorithms. On the one hand, changes in stability caused by protein mutations and proteinligand interactions are discussed in the context of energy profiles. On the other hand, energetic relations to protein sequence, structure and function are elucidated in detail. Finally, the presented discussions focus on recent enhancements of the eProS (energy profile suite) database and toolbox. eProS freely provides all elucidated methodologies to the scientific community. Thus, one can address biological questions with the presented methods at hand. Additionally, eProS provides annotations related to foreign databases. This ensures a broad view on biological data and information. In particular, energetic characteristics can be identified which contribute to a protein’s structure and function.
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.
Ziel der Arbeit war es ein Topologievorhersagetool zu entwickeln, dass anhand von Energiepro-fildaten die Topologie von Membranproteinen vorhersagen kann. Hierzu gliedert sich die Arbeit in zwei Hauptteile. Zum einen werden zunächst einige Grundlagen zu den Themen Proteine, Energieprofile und Hidden-Markov-Modelle angeführt, zum anderen erfolgt eine Erläuterung des Vorgehens in Bezug auf die Erstellung der Datensätze und des Modells selbst. Schließlich werden die gewonnenen Informationen in der Auswertung analysiert und diskutiert. Dies geschieht sowohl im Hinblick auf die Vorhersagegenauigkeit des Modells, als auch auf die Eigenschaften der erstellten Datensätze
In dieser Arbeit sollte die Entfaltung von Membranproteinen bzw. Abschnitten dieser simuliert werden. Dazu wurde ein Programmpaket geschaffen, mit dem sich Proteine mittels des Branch-and-Bound Algorithmus modellieren lassen und über Monte-Carlo Verfahren entfalten lassen. Dabei ist im Vergleich zu anderen Simulation bzw. physischen Experimenten, die Konformation der betrachteten Struktur immer bekannt und kann einem Kraft-Wert sowie einem End-End Abstand eindeutig zugeordnet werden. Als Test für die Simulation wurde die Helix A, B und C des Bacteriorhodopsin entfaltet.