Threading - Algorithmen

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1 Threading - Algorithmen Florian Lindemann Florian Lindemann () Threading - Algorithmen / 25

2 Gliederung 1 Prospect Scoring Function Algorithmus Weitere Eigenschaften Komplexität Ergebnisse 2 Prospect II 3 Raptor 4 Fazit Florian Lindemann () Threading - Algorithmen / 25

3 PROtein Structure Prediction and Evaluation Computer Toolkit Threading System/Algorithmus, vorgestellt 2000 Findet globales Threading-Alignment zwischen Target-Sequenz und Template Kombiniert Sequenz, Struktur und evolutionäre Informationen Divide & Conquer als Grundlage für Algorithmus Florian Lindemann () Threading - Algorithmen / 25

4 Florian Lindemann () Threading - Algorithmen / 25

5 Scoring Function E total = ω mutate E mutate + ω single E single + ω pair E pair + ω gap E gap Berechnet Maß zur Alignment-Bewertung Basiert auf statistischen Daten aus Datenbanken Florian Lindemann () Threading - Algorithmen / 25

6 Scoring Function E mutate = e mutate (a 1 ; a 2 ) a 1 = Template-Aminosäure a 2 = Target-Aminosäure Werte aus PAM250-Matrix. Florian Lindemann () Threading - Algorithmen / 25

7 Scoring Function E single = e single (a; s; t) a = Target-Aminosäure s = Sekundärstruktur im Template t = solvent accessibility Präferenz einer Aminosäure a in einer Sekundärstruktur s vorzukommen. Florian Lindemann () Threading - Algorithmen / 25

8 Scoring Function E pair = e pair (a 1 ; a 2 ) a 1 = Template-Aminosäure a 2 = Target-Aminosäure Kontaktpotential zwischen zwei Aminosäuren (max. 7Å Abstand der C β -Atome) Florian Lindemann () Threading - Algorithmen / 25

9 Scoring Function E gap = e gap (g) e gap = (g 1) Bestrafung für ein Gap der Länge g. Florian Lindemann () Threading - Algorithmen / 25

10 Scoring Function E total = ω mutate E mutate + ω single E single + ω pair E pair + ω gap E gap ω xxx Variable Gewichtungen, durch Trainingsets bestimmt Ziel = Alignment mit kleinstem Score wird gesucht Florian Lindemann () Threading - Algorithmen / 25

11 Algorithmus Divide&Conquer: Template aufteilen Sekundärstrukturkerne als kleinste Sub-Templates Baumstruktur Florian Lindemann () Threading - Algorithmen / 25

12 Algorithmus Florian Lindemann () Threading - Algorithmen / 25

13 Algorithmus Florian Lindemann () Threading - Algorithmen / 25

14 Algorithmus Für jede Substruktur wird Alignment berechnet Problem: Kontaktpotentiale können nicht berechnet werden Lösung: Alle möglichen Alignments werden in betracht gezogen Substruktur-Baum wird von unten nach oben abgearbeitet Florian Lindemann () Threading - Algorithmen / 25

15 Algorithmus Florian Lindemann () Threading - Algorithmen / 25

16 Weitere Eigenschaften Prospect lässt weitere Eigenschaften des Targets zu: Disulfid-Brücken Active Sites NOE distance restraints Geometrische Einschränkungen Reste mit zusätzlichen Eigenschaften werden nur an Positionen aligniert, die diese Eigenschaften auch erfüllen. Florian Lindemann () Threading - Algorithmen / 25

17 Komplexität mn + M n T C N T C/2 m = Länge der Templatesequenz n = Länge der Targetsequenz M = Anzahl der Sekundärstrukturkerne N = Maximaler Längenunterschied zweier Loops TC = Topologische Komplexität Florian Lindemann () Threading - Algorithmen / 25

18 Ergebnisse Florian Lindemann () Threading - Algorithmen / 25

19 Ergebnisse Findet optimales Alignment Super-Family-Set: Gute Ergebnisse Fold-Family-Set: Signifikant schlechter bei gleicher Identität Nicht flexibel genug Alignment-Ergebnis beschreibt nicht Signifikanz Florian Lindemann () Threading - Algorithmen / 25

20 II Änderungen Evolutionäre Daten neu berechnet Algorithmus zweigeteilt: a) Dynamic Programming ohne Kontaktpotentiale b) Einbeziehen der Kontaktpotentiale Aussage zur Verlässlichkeit der Vorhersage verbessert durch Einbeziehen von z-scores Florian Lindemann () Threading - Algorithmen / 25

21 II CASP3 Ergebnisse Florian Lindemann () Threading - Algorithmen / 25

22 RAPTOR Evolutionäre Daten wie in Prospect II Linearer Programmieransatz Berechnungszeit wächst langsamer Speicherverbrauch überschaubarer Florian Lindemann () Threading - Algorithmen / 25

23 Fazit Als Vergleichsmöglichkeit Implementierung möglich Ausgangspunkt für eigene Ideen Benutzen bei niedriger Sequenzidentität Florian Lindemann () Threading - Algorithmen / 25

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25 Literatur I Guo J. Ellrott K. Kim D., Xu D. and Xu Y. Prospect ii: protein structure prediction program for genome-scale applications. Protein Engineering, 16: , J. Xu and M. Li. Raptor: Optimal protein threading by linear programming. Journal of Bioinformatics and Computational Biology, 1:95 117, Xu Y. and Xu D. Protein threading using prospect: Design and evaluation. PROTEINS: Structure, Function, and genetics, 40: , Florian Lindemann () Threading - Algorithmen / 25