Beschleunigung und Automatisierung der Strukturbestimmung von Proteinen auf Basis von experimentellen NMR-Parametern durch den Einsatz neuronaler Netze und genetischer Algorithmen

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Die Aufklärung der Struktur von Proteinen ist grundlegende Notwendigkeit, um das Verständnis komplexer biochemischer Prozesse zu vertiefen. Allerdings ist die Bestimmung der dreidimensionalen hochaufgelösten Struktur von Proteinen zu der explosionsartig wachsenden Zahl der aufgeklärten Gensequenzen (structural genomics) zum geschwindigkeitsbestimmenden Schritt geworden. Neue Entwicklungen in der NMR-Spektroskopie geben Anlaß zu der Hoffnung, daß hier eine erhebliche Beschleunigung durch den Einsatz neuer Techniken und Parameter erreicht werden kann. Das vorliegende Forschungsvorhaben zielt auf die Entwicklung von Verfahren ab, die zur Untersuchung dieses zentralen Problems neue Methoden der Bioinformatik und Mathematik mit der schnell wachsenden Informationsmenge aus Datenbanken und gezielt ausgewählten Experimenten kombinieren. Zum Absuchen des für das Protein zugänglichen Konformationsraumes soll ein genetischer Algorithmus implementiert werden, der neben empirischen Parametern wenige, geeignete und schnell bestimmbare NMR spektroskopische Strukturparameter als Selektionskriterium nutzt. Im Gegensatz zu allen existierenden Ansätzen soll jedoch auf den zeitaufwendigen Schritt der Spektrenauswertung weitgehend verzichtet werden, in dem die vorgeschlagenen Strukturmodelle durch Berechnung von NOE-Intensitäten, dipolaren Kopplungen und chemischen Verschiebungen sowie deren Vergleich mit Spektren, die nicht zugeordnet sind, selektiert werden.