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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.
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.
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.
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