Description
Mit Hilfe der Bioinformatik knnen ermittelte DNA-, RNA- oder Aminosuresequenzen hinsichtlich Struktur und Funktion schnell eingeschtzt werden; das spart Kosten und Zeit bei weiterfhrenden Experimenten im Labor. Das vorliegende Buch gliedert sich in einen RNA- und einen Protein-Teil. Je ein Kapitel fhrt das biologische Thema der Strukturvorhersage inklusive biophysikalischer Grundlagen der Vorhersagemethoden ein. Folgekapitel gehen auf die informationstechnischen Methoden mit einem mglichst kurzen Beispiel ein, stellen den meist komplizierteren Algorithmus zur Lsung des biologischen Problems vor und diskutieren zum Abschluss mindestens eine Implementation und damit erzielbare Ergebnisse anhand eines biologischen Beispiels. Das Buch ist gleichermassen fr Biologen und Informatiker relevant, da es sowohl einen berblick ber die aktuellen Mglichkeiten der Strukturvorhersage gibt als auch den Einsatz von unterschiedlichsten informationstechnischen Methoden in der Biologie demonstriert. Strukturvorhersage von Nukleinsuren.- 1. Struktur und Funktion von RNA.- 1.1 RNA-Struktur.- 1.2 Thermodynamik der RNA-Faltung.- 1.3 Kinetik der RNA-Faltung.- 1.4 RNA-Struktur-Bestimmung.- 1.5 RNA-Funktionen.- 2. Kooperative Gleichgewichte in doppelstrngigen Nukleinsuren.- 2.1 Einfaches chemisches Gleichgewicht zwischen Isomeren.- 2.2 Protonierungsgleichgewicht.- 2.3 Modell fr Denaturierung von doppelstrngiger Nukleinsure.- 3. Graphen und Alignments.- 3.1 Globales paarweises Alignment.- 3.2 Varianten des paarweisen Alignments.- 3.3 Kosten fr Lcken.- 3.4 Multiple Alignments.- 4. RNA-Sekundrstruktur-Vorhersage per Graphentheorie.- 4.1 Definition von Sekundr- und Tertirstruktur.- 4.2 Tinoco-Plot.- 4.3 Zahl mglicher Strukturen.- 4.4 Struktur mit maximaler Zahl Basenpaare.- 4.5 Strukturen mit submaximaler Zahl Basenpaare.- 4.6 Energie-Werte fr RNA-Sekundrstrukturen.- 4.7 Thermodynamisch optimale Sekundrstrukturen.- 4.8 Bestimmung von Strukturverteilungen.- 4.9 Qualitt der Vorhersage von Strukturen und Strukturverteilungen.- 4.10 Tertirstrukturvorhersage.- 4.11 Simultane Optimierung von Struktur und Alignment.- 5. RNA-Sekundrstruktur-Vorhersage per Informationstheorie.- 5.1 Kommunikationstheorie.- 5.2 “Sequence Logos”: Darstellung der Information in Alignments.- 5.3 “Expected mutual information rate” oder “rate of information transmission”.- 5.4 Maximal gewichtete Zuordnungen.- 5.5 Optimierung der Konsensus-Struktur.- 5.6 Construct.- 6. RNA-Sekundrstruktur-Vorhersage mit Genetischen Algorithmen.- 6.1 Prinzip eines Genetischen Algorithmus.- 6.2 Beispiel fr Genetischen Algorithmus.- 6.3 Vorhersage von RNA-Sekundrstruktur.- 6.4 Vorhersage des Faltungswegs von RNA-Sekundrstruktur.- 6.5 Programmierter Zelltod durch hok/sok des Plasmids R1.- 7. RNA-Sekundrstrukturfaitung.- 7.1 Toleranzschwellen-Algorithmus.- 7.2 Sintflut-Algorithmus.- 7.3 Kinetische Parameter fr Strukturbildung.- 7.4 RNA-Faltung durch Lsung der “master equation”.- 7.5 Vorhersage von RNA-Faltung.- Strukturvorhersage von Proteinen.- 8. Protein-Struktur.- 8.1 Aminosuren als Bausteine.- 8.2 Die Polypeptidkette.- 8.3 Die Peptidbindung.- 8.4 Ramachandran-Plot.- 8.5 Sekundrstrukturen.- 8.6 Supersekundrstrukturen.- 8.7 Tertirstrukturen.- 8.8 Folds und Superfolds, Familien und Superfamilien.- 8.9 Quartrstrukturen.- 9. Energetik von Protein-Strukturen.- 9.1 Nicht-kovalente Wechselwirkungen, die die Proteinstruktur bestimmen.- 9.2 Salzbrcken.- 9.3 Molekulare Packung.- 10. Protein-Sekundrstruktur-Vorhersage.- 10.1 Sekundrstruktur nach Chou & Fasman (1978).- 10.2 Sekundrstruktur nach Garnier et al. (1978).- 10.3 Hydropathie und Amphiphilie von ?-Helices.- 10.4 Antigenittsindex nach Jameson & Wolf (1988).- 11. Qualitt von Vorhersagen.- 11.1 Eine binre Aussage oder eine Aussage mit Wertebereich.- 11.2 Aussagen mit mehr als zwei Klassen.- 11.3 Objektive Prfung von Vorhersagen.- 12. Vorhersage von Transmembran-Helices per Hidden-Markov-Modell.- 12.1 Markov-Ketten.- 12.2 Hidden-Markov-Modell.- 12.3 Hidden-Markov-Modelle zur Sequenz-Analyse.- 12.4 Transmembran-Helices per Hidden-Markov-Modell (TMHMM).- 12.5 Qualitt von Programmen zur Vorhersage von Transmembranregionen.- 13. Protein-Sekundrstruktur-Vorhersage per Neuronalem Netz.- 13.1 Neuronale Netze.- 13.2 PHD – Strukturvorhersage unter Verwendung evolutionrer Information.- 13.3 Ausgabebeispiel von PHD.- 13.4 Vorhersage von Signalpeptiden und Signalankern.- 14. Proteinfaltung mit ab-initio-Methoden.- 14.1 Elemente der ab-initio-Methoden.- 14.2 Stand der Forschung in MD-Simulationen.- 15. Inverse Proteinfaltung – “Threading”.- 15.1 3D-1D-Profile fr Threading.- 15.2 Verbesserungen des Algorithmus.- 15.3 Strukturvorhersage mit GenThreader.- 16. Proteinfaltung per Homologie-Modellierung.- 16.1 Identifizierung von verwandten Proteinen mit bekannter 3D-Struktur.- 16.2 Alignment der Target-Sequenz mit dem Template.- 16.3 Loop-Modellierung.- 16.4 Modellierung der Seitenketten.- 16.5 Fehler bei der Homologie-Modellierung.- 16.6 Modell-Bewertung.- Index zu Programmen.
