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Dissertation zugänglich unter
URN: urn:nbn:de:bsz:291-scidok-48695
URL: http://scidok.sulb.uni-saarland.de/volltexte/2012/4869/


Novel approaches for bond order assignment and NMR shift prediction

Neue Verfahren zur Zuweisung von Bindungsordnungen und zur Vorhersage chemischer Verschiebungen

Dehof, Anna Katharina

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SWD-Schlagwörter: Bioinformatik , Biomolekül , NMR-Spektrum , Chemische Bindung , Visualisierung
Freie Schlagwörter (Deutsch): Maschinelles Lernen , Random Forest , BALL
Freie Schlagwörter (Englisch): Bioinformatics , Bond Order Assignment , NMR Chemical Shift Prediction , Machine Learning , Molecular Visualization
Institut: Fachrichtung 6.2 - Informatik
Fakultät: Fakultät 6 - Naturwissenschaftlich-Technische Fakultät I
DDC-Sachgruppe: Informatik
Dokumentart: Dissertation
Hauptberichter: Lenhof, Hans Peter (Prof. Dr.)
ISBN: 978-3-8482-0773-2
Sprache: Englisch
Tag der mündlichen Prüfung: 15.03.2012
Erstellungsjahr: 2011
Publikationsdatum: 30.07.2012
Kurzfassung auf Englisch: Molecular modelling is one of the cornerstones of modern biological and pharmaceutical research. Accurate modelling approaches easily become computationally overwhelming and thus, different levels of approximations are typically employed. In this work, we develop such approximation approaches for problems arising in structural bioinformatics. A fundamental approximation of molecular physics is the classification of chemical bonds, usually in the form of integer bond orders. Many input data sets lack this information, but several problems render an automated bond order assignment highly challenging. For this task, we develop the BOA Constructor method which accounts for the non-uniqueness of solutions and allows simple extensibility. Testing our method on large evaluation sets, we demonstrate how it improves on the state of the art. Besides traditional applications, bond orders yield valuable input for the approximation of molecular quantities by statistical means. One such problem is the prediction of NMR chemical shifts of protein atoms. We present our pipeline NightShift for automated model generation, use it to create a new prediction model called Spinster, and demonstrate that it outperforms established, manually developed approaches. Combining Spinster and BOA Constructor, we create the Liops-model that for the first time allows to efficiently include the influence of non-protein atoms. Finally, we describe our work on manual modelling techniques, including molecular visualization and novel input paradigms.
Kurzfassung auf Deutsch: Methoden des molekularen Modellierens gehören zu den Grundpfeilern moderner biologischer und pharmazeutischer Forschung. Akkurate Modelling-Methoden erfordern jedoch enormen Rechenaufwand, weshalb üblicherweise verschiedene Näherungsverfahren eingesetzt werden. Im Promotionsvortrag werden solche im Rahmen der Promotion entwickelten Näherungen für verschiedene Probleme aus der strukturbasierten Bioinformatik vorgestellt. Eine fundamentale Näherung der molekularen Physik ist die Einteilung chemischer Bindungen in wenige Klassen, meist in Form ganzzahliger Bindungsordnungen. In vielen Datensätzen ist diese Information nicht enthalten und eine automatische Zuweisung ist hochgradig schwierig. Für diese Problemstellung wird die BOA Constructor-Methode vorgestellt, die sowohl mit uneindeutigen Lösungen umgehen kann als auch vom Benutzer leicht erweitert werden kann. In umfangreichen Tests zeigen wir, dass unsere Methode dem bisherigen Stand der Forschung überlegen ist. Neben klassischen Anwendungen liefern Bindungsordnungen wertvolle Informationen für die statistische Vorhersage molekularer Eigenschaften wie z.B. der chemischen Verschiebung von Proteinatomen. Mit der von uns entwickelten NightShift-Pipeline wird ein Verfahren zur automatischen Generierung von Vorhersagemodellen präsentiert, wie z.B. dem Spinster-Modell, das den bisherigen manuell entwickelten Verfahren überlegen ist. Die Kombination mit BOA Constructor führt zum sogenannten Liops-Modell, welches als erstes Modell die effiziente Berücksichtigung des Einflusses von nicht-Proteinatomen erlaubt.
Lizenz: Veröffentlichungsvertrag für Dissertationen und Habilitationen

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