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首页> 外文会议>International Conference on Algebraic Biology(AB 2007); 20070702-04; Castle of Hagenberg(AT) >Protein Structure Prediction Using Residual Dipolar Couplings
【24h】

Protein Structure Prediction Using Residual Dipolar Couplings

机译：使用残留偶极耦合的蛋白质结构预测

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NMR is important for the determination of protein structures, but the usual NOE distance constraints cannot capture large structures. However, RDC experiments offer global orientation constraints for the H-N backbone vectors. Our first application validates local structure from 3 RDC values, by solving an elliptical equation. Second, we model the protein backbone by drawing upon robot kinematics, and compute the relative orientation of consecutive pairs of peptide planes; we obtain a unique orientation by considering also NOE distances. Third, we present a novel algebraic method for determining the relative orientation of secondary structures, a crucial question in fold classification. The orientation of the magnetic vector relative to the secondary structures is determined using two media, leading to a rotation matrix mapping one molecular frame to the other. A unique solution is obtained from RDC data, with no NOE constraints. Our algorithms use robust algebraic operations and are implemented in MAPLE.
机译：NMR对于确定蛋白质结构很重要，但是通常的NOE距离限制无法捕获大型结构。但是，RDC实验为H-N主干矢量提供了全局方向约束。我们的第一个应用程序通过求解一个椭圆方程，从3个RDC值验证了局部结构。其次，我们利用机器人运动学对蛋白质骨架进行建模，并计算连续对肽平面对的相对方向；我们还通过考虑NOE距离来获得唯一的方向。第三，我们提出了一种确定二级结构相对取向的新颖代数方法，这是折叠分类中的关键问题。使用两种介质确定磁性矢量相对于二级结构的方向，从而导致旋转矩阵将一个分子框架映射到另一分子框架。从RDC数据获得唯一解决方案，没有NOE约束。我们的算法使用鲁棒的代数运算，并在MAPLE中实现。

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