AUREMOL - Softwareprojekt zur automatischen Auswertung von multidimensionalen NMR-Spektren

Inhaltsverzeichnis

• Zusammenfassung
• 1 Einleitung
  • 1.1 Proteine
  • 1.2 NMR-Spektroskopie
  • 1.3 Automatische Auswertung von NMR-Spektren
  • 1.4 Überblick über die vorliegende Arbeit
• 2 Theoretische Grundlagen
  • 2.1 Das Konzept von AUREMOL
  • 2.2 Verbesserte Simulation von NOESY-Spektren
    • 2.2.1 NOESY-Spektren
    • 2.2.2 Longitudinale Relaxation mit J-Kopplung und CSA
    • 2.2.3 Transversale Relaxation mit J-Kopplung und CSA
    • 2.2.4 Bewegungsmodelle
    • 2.2.5 Signalaufspaltung aufgrund der J-Kopplung
  • 2.3 NOE-Zuordnungsmethoden
    • 2.3.1 Zuordnung mit Bayes (KNOWNOE)
      • 2.3.1.1 Die allgemeine Strategie von KNOWNOE
      • 2.3.1.2 Der Algorithmus von KNOWNOE
      • 2.3.1.3 Berechnung der wahrscheinlichsten Zuordnung
      • 2.3.1.4 Wahrscheinlichkeitstabellen
    • 2.3.2 Zuordnung durch Vergleich von simulierten und experimentellen Spektren (2-Stufen Algorithmus)
      • 2.3.2.1 Threshold Accepting
      • 2.3.2.2 Der Kernalgorithmus
      • 2.3.2.3 Vorverarbeitung der experimentellen Spektren
      • 2.3.2.4 Variation der Zuordnungen
  • 2.4 R-Werte zur Qualitätsbeurteilung von NMR-Strukturen
    • 2.4.1 R-Faktoren
    • 2.4.2 Algorithmus von RFAC
• 3 Ergebnisse
  • 3.1 AUREMOL
    • 3.1.1 Allgemeine Vorbemerkungen
    • 3.1.2 Grafik von AUREMOL
    • 3.1.3 Methoden zur Auswertung von NMR-Spektren
    • 3.1.4 Homologie Modelling mit Permol
    • 3.1.5 Automatische Artefaktentfernung in NMR-Spektren
  • 3.2 Datenbank und Datenstruktur von AUREMOL
    • 3.2.1 Globale Datenbank
    • 3.2.2 Interne Datenstruktur
      • 3.2.2.1 Compounddatei
      • 3.2.2.2 Masterliste
      • 3.2.2.3 Master Masterdatei
      • 3.2.2.4 Metadatei
  • 3.3 Verbesserte Simulation von NOESY-Spektren
    • 3.3.1 Implementierung in AUREMOL
    • 3.3.2 Beispiele für die verbesserte Simulation
  • 3.4 NOE-Zuordnungsmethoden
    • 3.4.1 KNOWNOE
      • 3.4.1.1 Implementierung in AUREMOL

Zielsetzung und Themenschwerpunkte

Diese Arbeit beschreibt die Entwicklung des Softwareprojekts AUREMOL zur automatisierten Auswertung multidimensionaler NMR-Spektren. Ziel ist die Verbesserung der Effizienz und Genauigkeit der Strukturbestimmung von Proteinen mittels NMR-Spektroskopie. Neue Methoden zur automatischen Auswertung wurden entwickelt und implementiert.

• Entwicklung einer benutzerfreundlichen grafischen Benutzeroberfläche für AUREMOL.
• Implementierung eines molekülorientierten Ansatzes zur Vorhersage von NMR-Parametern.
• Verbesserung der Simulation von NOESY-Spektren, insbesondere der Berechnung von Linienbreiten.
• Entwicklung neuer Algorithmen zur automatischen NOE-Zuordnung.
• Bewertung der Qualität der automatisch bestimmten Strukturen.

Zusammenfassung der Kapitel

1 Einleitung: Dieses Kapitel führt in die Thematik der Proteinstruktur-Bestimmung mittels NMR-Spektroskopie ein und beschreibt die Herausforderungen der manuellen Auswertung multidimensionaler NMR-Spektren. Es wird der Bedarf an automatisierten Auswertungsmethoden hervorgehoben und ein Überblick über die in der vorliegenden Arbeit entwickelten Methoden und deren Integration in das Softwareprojekt AUREMOL gegeben. Der Fokus liegt auf der Notwendigkeit effizienter Werkzeuge für die komplexe Datenanalyse in der NMR-Spektroskopie und die damit verbundene Beschleunigung des Forschungsprozesses.

2 Theoretische Grundlagen: Dieses Kapitel erläutert die theoretischen Grundlagen des Softwareprojekts AUREMOL. Es beschreibt das Konzept des molekülorientierten Ansatzes, der auf der Vorhersage von NMR-Parametern basierend auf a priori Wissen und der Molekülstruktur beruht. Detailliert werden die Verbesserungen der NOESY-Spektrensimulation, die Berücksichtigung von Linienbreiten, Anisotropie der chemischen Verschiebung und skalarer Kopplung beschrieben. Weiterhin werden die zwei neu entwickelten NOE-Zuordnungsmethoden, KNOWNOE und der 2-Stufen-Algorithmus, in ihren theoretischen Grundlagen erklärt und ihre Funktionsweise detailliert dargestellt. Der Schwerpunkt liegt auf der Beschreibung der mathematischen Modelle und Algorithmen, die der automatisierten Analyse zugrunde liegen.

3 Ergebnisse: Dieses Kapitel präsentiert die Ergebnisse der entwickelten Methoden und ihrer Implementierung in AUREMOL. Es beschreibt die grafische Benutzeroberfläche, die implementierten Auswertungsmethoden und deren Anwendung auf reale und simulierte Daten. Die Ergebnisse der NOE-Zuordnungsmethoden KNOWNOE und des 2-Stufen-Algorithmus werden detailliert vorgestellt, inklusive der erzielten Genauigkeit und der Vergleichbarkeit mit manuell bestimmten Strukturen. Die Diskussion konzentriert sich auf die Effizienz und Genauigkeit der automatisierten Verfahren im Vergleich zu traditionellen manuellen Methoden und auf die Möglichkeiten der Anwendung in der Praxis.

Schlüsselwörter

AUREMOL, NMR-Spektroskopie, Proteinstruktur, automatische Auswertung, NOESY-Spektren, NOE-Zuordnung, KNOWNOE, 2-Stufen-Algorithmus, Simulation, chemische Verschiebung, Linienbreite, Strukturbestimmung.

AUREMOL: Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Was ist AUREMOL?

AUREMOL ist ein Softwareprojekt zur automatisierten Auswertung multidimensionaler NMR-Spektren, das die Effizienz und Genauigkeit der Proteinstruktur-Bestimmung mittels NMR-Spektroskopie verbessern soll. Es beinhaltet eine benutzerfreundliche grafische Benutzeroberfläche und implementiert neue Methoden zur automatischen Datenanalyse.

Welche Ziele verfolgt AUREMOL?

Das Hauptziel von AUREMOL ist die Automatisierung der zeitaufwändigen und komplexen Auswertung von NMR-Spektren. Dies beinhaltet die Entwicklung und Implementierung neuer Algorithmen für die NOE-Zuordnung, die Verbesserung der Simulation von NOESY-Spektren (einschließlich der Berücksichtigung von Linienbreiten und Anisotropie) und die Entwicklung einer robusten Methode zur Qualitätsbewertung der erhaltenen Strukturen.

Welche Methoden wurden in AUREMOL implementiert?

AUREMOL implementiert zwei neu entwickelte NOE-Zuordnungsmethoden: KNOWNOE (ein Bayes'scher Ansatz) und einen 2-Stufen-Algorithmus, der simulierte und experimentelle Spektren vergleicht. Zusätzlich wurde die Simulation von NOESY-Spektren verbessert, indem die Einflüsse von Linienbreiten, J-Kopplung und chemischer Shift Anisotropie (CSA) berücksichtigt werden. Die Software beinhaltet auch Methoden zur automatischen Artefaktentfernung.

Wie funktioniert die NOE-Zuordnung in AUREMOL?

AUREMOL verwendet zwei unterschiedliche Ansätze zur NOE-Zuordnung: KNOWNOE basiert auf Bayes'schen Wahrscheinlichkeiten und berechnet die wahrscheinlichste Zuordnung. Der 2-Stufen-Algorithmus vergleicht simulierte und experimentelle Spektren und optimiert die Zuordnungen iterativ mittels Threshold Accepting. Beide Methoden zielen darauf ab, die Zuordnung von NOE-Peaks zu den entsprechenden Atomen im Protein automatisch und effizient durchzuführen.

Wie wird die Qualität der ermittelten Strukturen bewertet?

Die Qualität der mit AUREMOL ermittelten Proteinstrukturen wird mittels R-Faktoren (RFAC-Algorithmus) beurteilt. Diese Faktoren vergleichen die experimentellen NMR-Daten mit den aus der berechneten Struktur vorhergesagten Daten und liefern ein Maß für die Übereinstimmung.

Welche theoretischen Grundlagen liegen AUREMOL zugrunde?

AUREMOL basiert auf einem molekülorientierten Ansatz, der a priori Wissen über die Molekülstruktur nutzt, um NMR-Parameter vorherzusagen. Die Verbesserungen in der NOESY-Spektrensimulation berücksichtigen detaillierte physikalische Modelle der longitudinalen und transversalen Relaxation, inklusive der Einflüsse von J-Kopplung und CSA. Die NOE-Zuordnungsmethoden basieren auf probabilistischen und iterativen Optimierungsansätzen.

Welche Ergebnisse wurden erzielt?

Die Ergebnisse zeigen, dass AUREMOL eine effiziente und genaue automatisierte Auswertung multidimensionaler NMR-Spektren ermöglicht. Die implementierten Methoden wurden auf realen und simulierten Daten getestet und zeigen eine gute Übereinstimmung mit manuell bestimmten Strukturen. Die Software bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche und beschleunigt den Prozess der Proteinstruktur-Bestimmung deutlich.

Welche Schlüsselwörter beschreiben AUREMOL?

AUREMOL, NMR-Spektroskopie, Proteinstruktur, automatische Auswertung, NOESY-Spektren, NOE-Zuordnung, KNOWNOE, 2-Stufen-Algorithmus, Simulation, chemische Verschiebung, Linienbreite, Strukturbestimmung.