Wdrożenie i zastosowania probabilistycznych metod porównawczych profil-profil w rozpoznawaniu pofałdowania białek

dc.contributor.advisorHoffmann, Marcin. Promotor
dc.contributor.authorPaś, Jakub
dc.date.accessioned2013-11-26T13:08:29Z
dc.date.available2013-11-26T13:08:29Z
dc.date.issued2013-11-26
dc.descriptionWydział Chemiipl_PL
dc.description.abstractMetody rozpoznawania pofałdowania białka zwane też rozpoznawaniem foldów (eng. Fold Recognition) są metodami wykrywania i przewidywania struktury trzeciorzędowej białka, stosowanymi dla białek, które nie posiadają sekwencji homologicznych o znanej strukturze trzeciorzędowej, zdeponowanych w międzynarodowej bazie danych struktur białkowych (eng. Protein Data Bank). Metody te opierają się na założeniu, że w wyniku ewolucji oraz ogranczeń fizycznych i chemicznych w przyrodzie znajduje się określona i ograniczona liczba odmiennych zwojów białek. Uliniowienia w profilach sekwencyjnych metod profil-profil mogą być obliczane przy pomocy iloczynu skalarnego, modelu probablistycznego, stochastycznego albo przy pomocy miar teoretycznych. Zaprezentowane tu zastosowania i wdrożenia metod porównywania białek typu profil-profil wskazują na zalety zastosowania probablistycznych funkcji oceniających jakość porównania profili nad innymi metodami rozpoznawania foldów. Celem pracy jest wskazanie iż metody porównywania profil-profil mogą przewyższać inne metody rozpoznawania foldów w analizie spokrewnionych białek, i że mogą być one stosowane nie tylko do rozpoznawania foldów, ale także do innych celów takich jak wykrywanie i identyfikacja genów, granic domen białkowych oraz modelowania złożonych struktur białkowych.pl_PL
dc.description.abstractFold recognition is a method of fold detecting and protein tertiary structure prediction applied for proteins lacking homologues sequences of known fold and structure deposited in the Protein Data Bank. They are based on assumption that there is strictly limited number of different protein folds in nature, mostly as a result of evolution and due to basic physical and chemical constraints of polypeptide chains. Every newly discovered protein sequence has significant chances to be classified into one of those folds. Many different approaches have been proposed for finding the correct fold for a new sequence and it is often useful to include evolutionary information for query as well as for target proteins. These fold recognition techniques are called profile-profile methods. Here are presented applications and implementations of probabilistic profile-profile comparison methods and advantages of usage of probabilistic scoring function over comparable fold recognition techniques. The purpose of this comparison is to show that probabilistic profile-profile methods may outperform other fold recognition methods in comparison in analysis of distantly related proteins and that they can be applied not only for fold recognition but also for slightly different purposes like gene identification, detection of domain boundaries and modeling of complex proteinspl_PL
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10593/8612
dc.language.isoenpl_PL
dc.subjectmodelowanie molekularnepl_PL
dc.subjectmolecular modelingpl_PL
dc.subjectprzewidywanie struktury białekpl_PL
dc.subjectprotein structure predictionpl_PL
dc.subjectrozpoznawanie pofałdowaniapl_PL
dc.subjectfold recognitionpl_PL
dc.titleWdrożenie i zastosowania probabilistycznych metod porównawczych profil-profil w rozpoznawaniu pofałdowania białekpl_PL
dc.title.alternativeApplication and implementation of probabilistic profile-profile comparison methods for protein fold recognitionpl_PL
dc.typeDysertacjapl_PL

Files

Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
JakubPas_Rozprawa.pdf
Size:
474.61 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.49 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description:
Uniwersytet im. Adama Mickiewicza w Poznaniu
Biblioteka Uniwersytetu im. Adama Mickiewicza w Poznaniu
Ministerstwo Nauki i Szkolnictwa Wyższego