Browsing by Author "Molski, Andrzej. Promotor"
Now showing 1 - 3 of 3
Results Per Page
Sort Options
Item Kinetyka i mechanism procesu agregacji peptydów w symulacjach dynamiki molekularnej(2021) Szała-Mendyk, Beata; Molski, Andrzej. PromotorZjawisko agregacji białek i peptydów cieszy się dużym zainteresowaniem naukowców ze względu na swoje biologiczne znaczenie, jak również potencjalne zastosowanie w technologii. Mimo licznych wysiłków, mechanizm molekularny tego procesu nie został dotychczas całkowicie wyjaśniony. Szczególnie trudne dla badań eksperymentalnych jest prowadzenie obserwacji początkowych etapów agregacji. W tym miejscu z pomocą przychodzą symulacje dynamiki molekularnej, które umożliwiają przyglądanie się procesom biologicznym na poziomie pojedynczych cząsteczek. W przeciwieństwie do często podejmowanych badań równowagowych, niniejsza praca koncentruje się dodatkowo na kinetyce i mechanizmie formowania początkowych oligomerów, które podejrzewane są o większą nawet toksyczność niż dojrzałe agregaty. Podobieństwa i różnice procesu agregacji zbadane zostały w zależności od sekwencji aminokwasowej i właściwości łańcucha peptydowego. Wyniki dały wgląd w molekularne przyczyny obserwowanego polimorfizmu fibryli jak i różnice w przebiegu samego procesu. W niniejszej pracy zastosowane zostały modele gruboziarniste, aby zredukować koszt obliczeniowy i dzięki temu zwiększyć rozmiar badanych systemów w stosunku do ujęcia atomistycznego. Pierwszym użytym modelem jest rozwijany w naszej grupie badawczej Model Minimalny, który przedstawia peptydy z dokładnością jednego super-atomu na aminokwas, co odpowiada reprezentacji łańcucha głównego z pominięciem łańcuchów bocznych. Takie podejście umożliwia prześledzenie wpływu jaki na agregację wywierają ogólne właściwości peptydów, tzn. takie, które wynikają ze specyfiki łańcucha głównego. Model ten pozwolił na odtworzenie strukturalnej oraz kinetycznej różnorodności obserwowanej w eksperymencie jako funkcji dwóch parametrów, sztywności łańcucha oraz siły oddziaływań niewiążących. Ponadto, model ten ujawnił występowanie chiralnych fluktuacji dla oligomerów. Pomimo braku wewnętrznej chiralności, peptydy skręcają się spontanicznie w tym samym kierunku, przy czym wypadkowa chiralność całego agregatu oscyluje pomiędzy prawo- i lewo-skrętnością w trakcie symulacji. Czas życia stanów chiralnych, oraz amplituda skrętu, zależą od masy klastru. Fluktuacje te rzucają nowe światło na pochodzenie polimorfizmu dojrzałych fibryli, obserwowanego zarówno in vitro, jak i in vivo. W drugiej części pracy wykorzystany został model opracowany przez Bereau i Deserno (BD). Obecność dodatkowych super-atomów reprezentujących łańcuchy boczne umożliwia zbadanie wpływu structury I-szo rzędowej na proces samoorganizacji peptydów. W tej części skupiono się na dwóch heptapetydach: krótkim fragmencie białka prionowego drożdży o sekwencji GNNQQNY, oraz jego jednopunktowej mutacji, GNNQQNA. Obie cząsteczki agregują według dwu etapowego mechanizmu z utworzeniem fibrylarnych agregatów. Pomimo ogólnych podobieństw, szybkość agregacji maleje, gdy reszta tyrozynowa zastąpiona zostaje przez alaninę. Ponadto, jedno-aminokwasowa mutacja powoduje zmianę w strukturze zarówno początkowych oligomerów jak i finalnych agregatów. Wyniki prezentowane w rozprawie wskazują, iż kinetyka procesu i morfologia agregatów zależą od właściwości łańcucha głównego jak i łańcuchów bocznych. Zmiany w strukturze i kinetyce, wywołane modyfikacjami cząsteczek peptydów, nie zachodzą jednocześnie, różnica w strukturze niekoniecznie wiąże się z innym zachowaniem kinetycznym. Niemniej jednak, heterogeniczność finalnych aggregatów znajduje odzwierciedlenie w morfologii początkowych oligomerów, co wskazuje na duże znaczenie wczesnych etapów agregacji dla obserwowanego polimorfizmu amyloidów.Item Modelowanie i symulacje komputerowe rozplatania polinukleotydów w nanoporach(2016) Stachiewicz, Anna; Molski, Andrzej. PromotorW wielu procesach biologicznych, np. replikacji DNA, transkrypcji i interferencji RNA, jednym z kluczowych etapów jest rozplatanie polinukleotydów. Nanopory to wąskie (średnica rzędu 1-100 nm) kanały, powstałe w błonach biologicznych lub wytworzone w membranach syntetycznych. W nanoporowej spektroskopii sił (NFS) zmiana struktury analitu (np. rozplecenie spinki DNA) następuje jako efekt naprężeń mechanicznych pomiędzy obiema jego częściami po przyłożeniu napięcia. Zdarzenie takie rejestrowane jest w postaci skoku prądu jonowego. Przedmiotem mojej pracy doktorskiej było opracowanie modelu CG (uproszczonego) dla DNA/RNA, który mógłby zostać wykorzystany w symulacjach dynamiki molekularnej rozplatania w nanoporach oraz jego zastosowanie do badania kinetyki rozplatania. Walidacja opracowanego modelu wykazała znaczną zgodność zarówno z wynikami symulacji all-atom jak i danymi eksperymentalnymi. Model wykorzystano do zbadania kinetyki rozplatania spinki DNA w nanoporze nieorganicznym. Określono wartości napięcia rozplecenia w zależności od geometrii poru i przyłożonego napięcia, stwierdzono też, że podczas translokacji konieczne jest pokonanie dwóch barier energetycznych: związanej z rozplataniem i z dalszą translokacją. Model może zostać również wykorzystany do badania translokacji innych polinukleotydów, dla porów o różnej geometrii i ładunku na powierzchni ścianek.Item Optymalizacja metod analizy Főrsterowskiego rezonansowego przeniesienia energii (FRET) pojedynczych cząsteczek(2011-06-06T07:58:09Z) Hajdziona, Marta; Molski, Andrzej. PromotorTechnika FRET (ang. Förster Resonance Energy Transfer), Försterowskie rezonansowe przeniesienie energii pojedynczych cząsteczek znajduje zastosowanie w badaniu dynamiki i mechanizmów działania makrocząsteczek biologicznych, takich jak DNA, RNA i białka. W celu estymacji parametrów kinetycznych procesu, do analizy wyników eksperymentalnych często używa się histogramów czasów on-off. Jednakże nie we wszystkich przypadkach metoda ta pozwala na oszacowanie parametrów modelu. Konieczne jest więc poszukiwanie nowych metod analizy danych. W niniejszej pracy wykorzystano symulacje komputerowe Monte Carlo w celu zbadania właściwości metody opartej na analizie największej wiarygodności (ang. Maximum Likelihood, ML) trajektorii czasów międzydetekcyjnych dla pojedynczych, unieruchomionych cząsteczek. Stwierdzono, że korzystając z ML możliwa jest estymacja parametrów modelu już dla krótkich trajektorii (ok. 5000 fotonów), a także kiedy średni czas przebywania w danym stanie jest dwukrotnie krótszy, niż średni czas międzydetekcyjny. Nie jest przy tym wymagana wysoka intensywność fluorescencji, a parametry startowe dopasowania mogą znacznie odbiegać od teoretycznych. ML daje także możliwość dopasowania do modeli o większej liczbie stanów i różnej topologii (na przykład modele liniowe i cykliczne). Dzięki AIC i BIC (ang. Akaike/Bayesian Information Criterion) możliwe jest rozróżnianie modeli kinetycznych.