dc.contributor.author
Fossi, Michele
dc.date.accessioned
2018-06-07T17:23:08Z
dc.date.available
2006-05-19T00:00:00.649Z
dc.identifier.uri
https://refubium.fu-berlin.de/handle/fub188/3779
dc.identifier.uri
http://dx.doi.org/10.17169/refubium-7979
dc.description
0\. Title Page and Table of Contents
1\. General Introduction 10
1.1 Nuclear Magnetic Resonance (NMR) 10
1.2 Solution NMR 16
1.3 Solid-state NMR 24
1.4 ARIA 32
1.5 Overview of the thesis 48
2\. Material und Methods 50
2.1 ARIA calculations 50
2.2 SOLARIA calculations 52
3\. Influence of chemical shift tolerances on NMR structure calculations
using ARIA protocols for assigning NOE data 54
3.1 Introduction 54
3.2 Cesta.py: a pre-calculation analysis of the influence of chemical shift
tolerances on peak annotation 52
3.3 Results and discussion 61
3.4 Conclusions 73
4\. Quantitative study of the effects of chemical shift tolerances and rates
of SA cooling on structure calculation from automatically assigned NOE data 76
4.1 Introduction 76
4.2 Results and discussion 77
4.3 Conclusions 92
5\. SOLARIA: a protocol for automated cross-peak assignment and structure
calculation for solid-state NMR 94
5.1 Introduction 94
5.2 Computational aspects 95
5.3 Results and discussion 99
5.4 Conclusions and perspectives 105
6\. Summary 108
6.1 Summary of the work and future perspectives 108
6.2 Zusammenfassung 111
Bibliography 116
dc.description.abstract
In the last few years, protein structure determination by solution NMR has
benefited enormously from the introduction of software packages for
automatically assigning NOESY spectra of small proteins. However, experience
shows that more robust protocols are required to tackle the problem of
structure calculation of larger proteins or protein complexes. Also, new
challenges such as the automation of protein structure determination by MAS
solid-state NMR need to be addressed. This first part of this work represents
a thorough study of the influence of the input conditions on the performance
of such programmes, using the ARIA protocol (Ambiguous Restraints for
Iterative Assignment) as an example. The second section is focused on
automated structure calculations using solid-state NMR data. In Chapters 3 and
4, the influence of three important parameters, the chemical shift tolerances
D, the cut-off nmax for the assignment possibilities of a peak and the number
of simulated annealing cooling steps, was extensively investigated. A large
number of structure calculations on datasets from five proteins were performed
in which these three parameters were systematically varied. In the course of
this study, the dependence of the average number of assignment options per
peak (nav) and of the number of rejected peaks on D and nmax was studied and
rationalised by mathematical relations. It turned out that these functions
might be employed as a diagnostic tool to detect macroscopic anomalies in
datasets, and, most importantly, to guide the choice of Dand nmax prior to
structure calculation. A Python script, named Cesta.py, was created and made
freely available for rapidly evaluating these diagnostic functions prior to
structure calculations. In Chapter 5, a modification of the ARIA procedure is
described, which is specifically designed to assign cross-peaks of solid-state
NMR PDSD spectra. This new software, SOLARIA, accepts also typical solid-state
13C-13C and 13C-15N correlations in the input peak lists and exploits the
characteristic 13C-labelling scheme of the samples to simplify the assignment
of the cross-peaks. PDSD spectra are notably affected by extensive resonance
overlap and large line widths, which prevent an accurate measurement of the
chemical shifts. To compensate for this, generous values of the tolerances D
have to be chosen, which leads to high numbers of assignment options per peak.
Furthermore, PDSD spectra lack a clear dependence of measured volumes on
inter-nuclear distances. Such a problem was circumvented in SOLARIA by the use
of unusually large, uniform boundaries for all distance restraints, which
reduces, however, their effectiveness in restraining the structure. The
quality of the structures of the SH3 domain calculated by SOLARIA expressed as
root-mean-square deviation to the X-ray reference varied from 1.3 Å, when
inter-molecular cross-peaks were manually removed, to 2.2 Å, when they were
included in the calculation. This is the first example of protein structure
determination by automated assignment of MAS NMR spectra of solid protein
samples. The automation of cross-peak assignment resulted in a dramatic speed-
up of the whole procedure and, most importantly, provided a way to handle
unassigned, ambiguous cross-peaks in MAS NMR spectra.
de
dc.description.abstract
In den letzten Jahren hat die Proteinstrukturbestimmung mittels NMR von der
Einführung von Softwarepaketen für die automatische Zuordnung von NOESY
Spektren und die Strukturberechnung kleiner Proteine stark profitiert.
Robustere Protokolle sind jedoch notwendig, um das Problem der
Strukturberechnung von größeren Proteinen und von Proteinkomplexen anzugehen.
Zusätzlich ergeben sich mit der Automatisierung von Strukturbestimmung durch
MAS NMR neue Herausforderungen, zu deren Bewältigung neue Lösungswege
beschritten werden müssen. Der erste Teil dieser Arbeit stellt eine
Untersuchung des Einflusses der Eingabeparameter auf die Leistung solcher
Programme anhand des Beispiels des ARIA-Protokolls dar. Der zweite Teil
beschäftigt sich mit der Automatisierung von Proteinstrukturbestimmung mittels
Festkörper-NMR Daten. In den Kapiteln 3 und 4 wird der Einfluss dreier
wichtiger Parameter, der Toleranzen Dfür die chemischen Verschiebungen, des
Höchstwertes nmax für die Zuordnungsmöglichkeiten eines Kreuzsignals und der
Kühlungsgeschwindigkeit während des Simulated Annealing, untersucht. Dazu
wurden viele Strukturberechnungen angesetzt, in denen diese Parameter
systematisch geändert wurden. Dabei wurde die Abhängigkeit von D und nmax der
Durchschnittsanzahl der Zuordnungsmöglichkeiten pro Kreuzsignal und der Anzahl
der verworfenen Kreuzsignale untersucht und durch Formeln beschrieben. Diese
Untersuchungen zeigten, dass solche Funktionen als diagnostisches Werkzeug
benutzt werden können, um makroskopische Anomalien zu erkennen, und, was noch
wichtiger ist, bei der Auswahl von D und nmax vor der Strukturberechnung zu
helfen. Ein frei herunterladbares Python Script, Cesta.py, wurde erstellt, um
diese diagnostischen Funktionen vor der Strukturberechnung schnell
auszuwerten. Im Kapitel 5 wird eine Abwandlung des ARIA-Verfahrens
beschrieben, die besonders dafür geeignet ist, Kreuzsignale in PDSD
Festkörper-NMR-Spektren zuzuordnen. Dieses neue Software, SOLARIA, akzeptiert
auch typische Festkörper-Korrelationen in den Kreuzsignallisten und nutzt das
charakteristische Markierungsmuster der Proben, um die Zuordnung zu
vereinfachen. PDSD Spektren zeigen bekanntlich eine höhere Überlagerung von
Resonanzen und große Linienbreiten, die eine genaue Messung der chemischen
Verschiebungen erschweren. Um Zuordnungsfehler zu vermeiden, müssen große
Werte für die D-Toleranzen gewählt werden, welche zu einer großen Anzahl von
Zuordnungsmöglichkeiten führen. Dazu mangelt es PDSD Spektren an einer
deutlichen Abhängigkeit der gemessenen Volumina von internuklearen Abständen.
Dieses Problem wurde in SOLARIA dadurch gelöst, dass außergewöhnlich große und
gleiche Grenzen für alle Abstandsschranken benutzt werden, die jedoch ihre
Nützlichkeit, die Struktur zu definieren, mindern. SOLARIA lieferte genaue
Strukturen von der SH3 domäne, mit mittlerer quadratischer Differenz zu der
Röntgen-Referenzstruktur von 1.3 Å, wenn die intermolekularen Kreuzsignale
manuell verworfen wurden, oder 2.2 Å, wenn sie in die Rechnung einbezogen
wurden. Das ist das erste Beispiel von Strukturbestimmung eines Proteins im
Festkörper mittels automatischer Zuordnung von MAS-NMR Spektren. Die
Automatisierung der Kreuzsignalzuordnung führte zu einer erheblichen
Beschleunigung des gesamten Verfahrens und, was noch wichtiger ist,
ermöglichte die Zuordnung von sehr mehrdeutigen Kreuzsignale, die man manuell
nicht zuordnen konnte.
de
dc.rights.uri
http://www.fu-berlin.de/sites/refubium/rechtliches/Nutzungsbedingungen
dc.subject
Automated assignment
dc.subject.ddc
500 Naturwissenschaften und Mathematik::570 Biowissenschaften; Biologie::570 Biowissenschaften; Biologie
dc.title
New computational methods for automated cross-peak assignment of solution- and
solid-state NMR spectra of proteins
dc.contributor.firstReferee
Prof. Dr. Hartmut Oschkinat
dc.contributor.furtherReferee
Prof. Dr. Udo Heinemann
dc.date.accepted
2005-11-24
dc.date.embargoEnd
2006-05-26
dc.identifier.urn
urn:nbn:de:kobv:188-fudissthesis000000002187-1
dc.title.translated
Neue computationelle Methoden für die Automatische Zuordnung von Kreuzsignalen
in Lösungs- und Festkörper-NMR Proteinspektren.
de
refubium.affiliation
Biologie, Chemie, Pharmazie
de
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FUDISS_thesis_000000002187
refubium.mycore.transfer
http://www.diss.fu-berlin.de/2006/306/
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FUDISS_derivate_000000002187
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dcterms.accessRights.openaire
open access