An Improved Formalism for Assigning Proteins Using Nuclear Vector Replacement Framework

Abstract

Proteinler, yaşayan sistemlerde bulunan ve temel biyolojik süreçlerde hayati fonksiyonlar gerçekleştiren makromoleküllerdir. Proteinin işlevini anlamak için o proteinin yapsının belirlenmesi gereklidir. Yapsal bilgiyi elde etmek için çeşitli yöntemler vardır ve Nükleer manyetik rezonans (NMR) Spektroskopisi en önemli olanlardandır. Bu teknikte, gerekli olan bir adım omurga rezonans atamasdır ve Yap Tabanlı Atama kalıp protein yardmıyla bu sorunu çözmek için kullanlır. Nükleer Vektör Yerdeğişimi programı, 15N ve HN kimyasal kaymaları ve net NOE'lerin yanı sıra RDC'leri, HD değişimi ve TOCSY verilerini kullanan NMR protein Yapı Tabanlı Atama programdır. NVR'ı çalıştırmakiçin, NMR verisinden ve kalıp yapıdan gelen data dosyalarını elde etmede bir dizi adım vardır. Bu çalışmada, NVR'ı yeni proteinlerde çalıştrmada önemli bir adım olan data dosyalarını hazırlama süreci basitleştirildi ve otomatikleştirildi. HSQC tepeciklerinden NH2 tepeciklerini ayırt etmek için bir yöntem oluşturuldu. Son olarak, tek bir atama hesaplamak yerine bir takım atama hesaplandı. Bu takım atama sonuçları kullanılarak, tepecik-amino asit atamaları için bir güvenilirlik derecesi elde edildi ve atama doğruluğu yükseltildi. Sonuçlar gösteriyor ki, bu gelişmeler NVR'ı girdi datalarını otomatik olarak halleden ve atama güvenilirliğini analiz edebilen pratik bir araç haline getirmektedir.

Proteins are macromolecules in living systems used in crucial functions in all biological processes. In order to understand the function of a protein it is necessary to determine the structure of it. There are various techniques to obtain structural information and Nuclear Magnetic Resonance (NMR) Spectroscopy is one of the most important ones. In this technique, an essential step is the backbone resonance assignment and Structure Based Assignment (SBA) is a method solving this problem with the help of a template structure. NVR is an NMR protein SBA program, that takes as input 15N and HN chemical shifts and unambiguous NOEs, as well as RDCs, HD-exchange and TOCSY data. To run NVR, there is a sequence of steps in obtaining the datales from NMR data and the template structure. In this study, the process of preparing these datales is simplied and automatized, which is an important practical step in running NVR on novel proteins. A method to distinguish NH2 peaks from HSQC peaks is generated. Finally, rather than computing a single assignment, an ensemble of assignments is computed. Using this ensemble of assignment results, degree of reliability for individual peak-aminoacid assignments is obtained and assignment accuracy is improved. The results show that these improvements bring NVR closer to a tool to be useful and practical tool, able to handle the input data automatically and analyze the reliability of assignments.