Enhancing protein-protein docking by new approaches to protein flexibility and scoring of docking hypotheses

Für das Verständnis von biologischen Funktionen können Proteindockingverfahren angewandt werden. Die Simulation der Interaktion von Proteinen ermöglicht einen Einblick in die Mechanismen dieser Funktionen. Viele Dockingansätze modellieren Proteine als feste Körper. Proteine sind jedoch flexibel. Besonders während des Dockens verändert sich ihre Konformation, um eine höhere Passgenauigkeit zu erzielen. Um die Ergebnisse von Dockingvorhersagen zu verbessern, muss diese Flexibilität modelliert werden. In dieser Dissertation wird ein Klassifikationsansatz beschrieben, um flexible und starre Seitenketten von Aminosäuren zu unterscheiden. Merkmale werden berechnet, um die Flexibilität zu modellieren. Als Klassifikator wird eine Support Vector Machine eingesetzt. Es lassen sich gute Klassifikationsergebnisse erzielen. Die Klassifikationsergebnisse wurden zudem im Dockingsystem ElMaR evaluiert. Im Vergleich zum Docking ohne Flexibilitätsinformationen werden für fast alle Testfälle Verbesserungen erzielt. Ein anderes Problem im Bereich Proteindocking ist die Unterscheidung von richtigen und falschen Vorhersagen. In dieser Arbeit soll die Bewertung von Dockinghypothesen des ElMaR-Systems verbessert werden. Der hier vorgestellte Ansatz beruht auf Relevance Feedback. Für verschiedene Testfälle kann das Gewichtungsschema verbessert werden, so dass eine bessere Bewertung möglich ist. Eine Adaptierung der modifizierten Gewichte auf Testfälle derselben Enzymklasse zeigt ebenfalls Verbesserungen in der Bewertung.

Level thesis:degree_level

thesis.doctoral

Grantor dc:publisher

Universität Bielefeld

Year

2004

Author dc:creator

• Zöllner, Frank Gerrit

Repository record source_url

https://pub.uni-bielefeld.de/record/2302873

OAI identifier oai:identifier

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