Bioinformatika pro PrfUK 2003



Podobné dokumenty
Bioinformatika a výpočetní biologie KFC/BIN. I. Přehled

P ro te i n o vé d a ta b á ze

Aplikovaná bioinformatika

Hemoglobin a jemu podobní... Studijní materiál. Jan Komárek

Využití metod strojového učení v bioinformatice David Hoksza

Zpracování informací a vizualizace v chemii (C2150) 1. Úvod, databáze molekul

Bioinformatika. Jiří Vondrášek Ústav organické chemie a biochemie Jan Pačes Ústav molekulární genetiky

Studijní materiály pro bioinformatickou část ViBuChu. úloha II. Jan Komárek, Gabriel Demo

Počítačová chemie. výpočetně náročné simulace chemických a biomolekulárních systémů. Zora Střelcová

KFC/STBI Strukturní bioinformatika

Služby pro predikci struktury proteinů. Josef Pihera

Genomické databáze. Shlukování proteinových sekvencí. Ivana Rudolfová. školitel: doc. Ing. Jaroslav Zendulka, CSc.

ÚVOD DO MATEMATICKÉ BIOLOGIE I.

MATEMATICKÁ BIOLOGIE

Základy genomiky. I. Úvod do bioinformatiky. Jan Hejátko

Využití strojového učení k identifikaci protein-ligand aktivních míst

Algoritmy a struktury neuropočítačů ASN - P10. Aplikace UNS v biomedicíně

Struktura biomakromolekul

Dynamické procesy & Pokročilé aplikace NMR. chemická výměna, translační difuze, gradientní pulsy, potlačení rozpouštědla, NMR proteinů

Tématické okruhy pro státní závěrečné zkoušky

Mgr. Veronika Papoušková, Ph.D. Brno, 20. března 2014

analýzy dat v oboru Matematická biologie

Struktura a funkce biomakromolekul

Struktura biomakromolekul

Využití NMR spektroskopie pro studium biomakromolekul RCSB PDB

Molekulární krystal vazebné poměry. Bohumil Kratochvíl

COSY + - podmínky měření a zpracování dat ztráta rozlišení ve spektru. inphase dublet, disperzní. antiphase dublet, absorpční

Metody in silico. stanovení výpočtem

Tento rámcový přehled je určen všem studentům zajímajícím se o aktivní vědeckou práci.

Nukleární Overhauserův efekt (NOE)

Blok 2 Sekundární struktura proteinů

LABORATOŘ OBORU I ÚSTAV ORGANICKÉ TECHNOLOGIE (111) Použití GC-MS spektrometrie

Využití synchrotronového záření pro diagnostiku a vývoj nových léčiv

OPVK CZ.1.07/2.2.00/

Standard studijního programu Bioinformatika

Soulad studijního programu

NUKLEOVÉ KYSELINY. Základ života

Postup při interpretaci NMR spekter neznámého vzorku

OPTIMALIZACE A MULTIKRITERIÁLNÍ HODNOCENÍ FUNKČNÍ ZPŮSOBILOSTI POZEMNÍCH STAVEB D24FZS

Nekovalentní interakce

Zkušební okruhy k přijímací zkoušce do magisterského studijního oboru:

Student si po a 1. ročníku podle svého osobního zaměření volí kurzy (předměty).

Nekovalentní interakce

Enzymové pexeso. L: lactose P: operon

METODY DOLOVÁNÍ V DATECH DATOVÉ SKLADY TEREZA HYNČICOVÁ H2IGE1

Thursday, February 27, 14

Fragment based drug design

Použití EGEE. v dalších vědeckých disciplínách. Jan Kmuníček podpora uživatelů a aplikací. Úvodní seminář EGEE, 26. října

Molekulární biotechnologie č.9. Cílená mutageneze a proteinové inženýrství

Biochemie Ch52 volitelný předmět pro 4. ročník

Modelov an ı biologick ych syst em u Radek Pel anek

"Učení nás bude více bavit aneb moderní výuka oboru lesnictví prostřednictvím ICT ". Základy genetiky, základní pojmy

Bakalářský stupeň studia V odborném studiu lze na Přírodovědecké fakultě JU studovat několik biologicky zaměřených oborů, které mají mnohaletou

SYNTETICKÉ OLIGONUKLEOTIDY

Nukleární Overhauserův efekt (NOE)

Biofyzika základné pojmy a definície

KFC/STBI Strukturní bioinformatika

12. Predikce polymorfů. Příprava předmětu byla podpořena projektem OPPA č. CZ.2.17/3.1.00/33253

Kvantová informatika pro komunikace v budoucnosti

Inovace studia molekulární a buněčné biologie

Masarykova univerzita Přírodovědecká fakulta

Bioinformatika a výpočetní biologie KFC/BIN. I. Přehled

NMR spektroskopie. Úvod

CLP ANALYSIS OF MOLECULAR MARKERS DIGITAL IMAGE ANALYSIS OF ELECTROPHOEROGRAMS CZECH VERSION

Karta předmětu prezenční studium

Experimentální systém pro WEB IR

Studium enzymatické reakce metodami výpočetní chemie

ANALÝZA NÁSTROJŮ PRO ZJIŠŤOVÁNÍ PODOBNOSTI TERCIÁRNÍCH STRUKTUR PROTEINŮ

Moderní aplikace statistické fyziky II - TMF050

Centrum aplikované genomiky, Ústav dědičných metabolických poruch, 1.LFUK

Nukleární magnetická rezonance (NMR)

Národní centrum pro výzkum biomolekul & MetaCentrum

BIOINFORMATICKÝ NÁSTROJ PRO PREDIKCI STRUKTURY PROTEINŮ BIOINFORMATICS TOOL FOR PROTEIN STRUCTURE PREDICTION

Pokročilé biofyzikální metody v experimentální biologii

Nukleové kyseliny. Nukleové kyseliny. Genetická informace. Gen a genom. Složení nukleových kyselin. Centrální dogma molekulární biologie

Stereochemie 7. Přednáška 7

Ondřej Scheinost Nemocnice České Budějovice, a.s.

Content management: organizace informací na webových stránkách. Petr Boldiš Studijní a informační centrum Česká zemědělská univerzita v Praze

Kartografické modelování. VIII Modelování vzdálenosti

STANOVENÍ STRUKTURY LÁTEK

1. Definice a historie oboru molekulární medicína. 3. Základní laboratorní techniky v molekulární medicíně

OPVK CZ.1.07/2.2.00/

Gymnázium Jiřího Ortena, Kutná Hora

VÝBĚROVÁ ŘÍZENÍ CENTRUM REGIONU HANÁ PROJEKT EXCELENTNÍ VÝZKUM (OP VVV)

Strojové učení se zaměřením na vliv vstupních dat

Ing. Tomáš MAUDER prof. Ing. František KAVIČKA, CSc. doc. Ing. Josef ŠTĚTINA, Ph.D.

INOVACE ODBORNÉHO VZDĚLÁVÁNÍ NA STŘEDNÍCH ŠKOLÁCH ZAMĚŘENÉ NA VYUŽÍVÁNÍ ENERGETICKÝCH ZDROJŮ PRO 21. STOLETÍ A NA JEJICH DOPAD NA ŽIVOTNÍ PROSTŘEDÍ

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY

jako modelové látky pro studium elektronických vlivů při katalytických hydrogenacích

Struktura a funkce nukleových kyselin

CEITEC a jeho IT požadavky. RNDr. Radka Svobodová Vařeková, Ph.D.

Možnosti využití databáze Scopus pro hodnocení vědeckého výkonu. Iva Prochásková Univerzita Pardubice

PowerOPTI Řízení účinnosti tepelného cyklu

Význam interakční konstanty, Karplusova rovnice. konfigurace na dvojné vazbě a na šestičlenných kruzích konformace furanosového kruhu TOCSY

Podmínky pro přijímací řízení

Naše NMR spektrometry

LEKCE 1b. Základní parametry 1 H NMR spekter. Symetrie v NMR spektrech: homotopické, enantiotopické, diastereotopické protony (skupiny)*

Libor Hájek, , Centrum regionu Haná pro biotechnologický a zemědělský výzkum, Přírodovědecká fakulta, Šlechtitelů 27, Olomouc

GIS Geografické informační systémy

Transkript:

Bioinformatika pro PrfUK 2003 Jiří Vondrášek Ústav organické chemie a biochemie vondrasek@uochb.cas.cz Jan Pačes Ústav molekulární genetiky hpaces@img.cas.cz http://bio.img.cas.cz/prfuk2003

What is Bioinformatics?---The Tight Definition "Classical" bioinformatics Fredj Tekaia at the Institut Pasteur offers this definition of bioinformatics: "The mathematical, statistical and computing methods that aim to solve biological problems using DNA and amino acid sequences and related information." What is Bioinformatics?---The Loose definition What almost all bioinformatics has in common is the processing of large amounts of biologically-derived information, whether DNA sequences or breast X-rays.

Hloubka (detail) Rozsah (vztahy)

Cíl: Modely proteinů a nukleových kyselin jako reálných fyzikálních molekul

Experimentální metody pro získávání informací spojených se strukturou X-Ray krystalografie -CD Spektroskopie -Nukleární magnetická rezonance (NMR) -Vibrační spektroskopie

START Identifikace příbuzné struktury (templát) cílová sekvence templátová struktura Výběr templátu Porovnání cílové sekvence s templátovou strukturou Konstrukce modelu (využití informací z templátové struktury) CÍL TEMPLÁT ALIGNMENT...KLTDGYAAGLRNMTHPKLYNGTCSSVV...... KLTFRGYAAGILNMTHHLKJPKLYNGTNA.. Kontrola (vyhodnocení) modelu NE Je model vyhovující? KONEC ANO Výsledný model

Zařazení studované sekvence do širšího kontextu a hledání příbuznosti genetický kód je degenerovaný = nejednoznačné přiřazení triplet => aminokyselina metody které porovnávají sekvence musí tuto skutečnost zohlednit sekvenční a strukturní alignment -sekvenční zohledňuje některé význačné vlastnosti AA a jejich podobnost, pokud tato existuje -strukturní alignment může a nemusí brát v úvahu sekvenční

Predikce prvků sekundární struktury u proteinů motivace pro předpověď prvků sekundární struktury - efektivní konformační vzorek pro 3D protein folding - vylepšení ostatních sekvenčních a strukturně analytických metod : sekvenční alignment : homologické a threading modelování (CASP) : analýza experimentálních dat : protein design

Sekundární strukturní prvky formulace problému Daná proteinová sekvence NWVLSTAADMQGVVTDGMASGLDKD... Predikce sekvence sekundární struktury: LLEEEELLLLHHHHHHHHHHLHHHL... 3-state problém: {ARNDCQEGHILKMFPSTWYV} n {L,H,E} n

α-šroubovice, 3 typy

Sbalování proteinů problém prostorové superpozice Cíle: - vzájemné srovnání všech existujících struktur - klasifikace a organizace struktur podle logických schémat - nalezení obecných sbalovacích motivů a útvarů - výpočet evolučních vzdáleností - studium interakcí mezi strukturami a ostatními molekulami - využití známých struktur k předpovědi struktur ze sekvence - atd...

Klasifikace proteinových struktur Třída: -podobný obsah sekundárních struktur -všechny a, a/b, b, ostatní Architektura (Fold) -strukturní podobnost -SS prvky v podobném uspořádání Supertřída (Topologie) -možný stejný předek (ancestor) Homologická SuperTřída -jasná evoluční příbuznost -sekvenční podobnost < 25%

Ukázka l Fold Databáze SCOP (http://scop.stanford.edu/sco) Structural Classification of Proteins FSSP (http://www2.ebi.ac.uk/dali/fs/fssp.html) Fold classification based on Structure-Structure alignment of Proteins PClass (http://gene.stanford.edu/pclass) l Nástroje strukturních alignmentů LOCK (http://gene.stanford.edu/lock) 3dSearch (http://gene.stanford.edu/3dsearch/) DALI (http://www2.ebi.ac.uk/dali)

The Dali server is a network service for comparing protein structures in 3D. You submit the coordinates of a query protein structure and Dali compares them against those in the Protein Data Bank. A multiple alignment of structural neighbours is mailed back to you.

Algoritmy pro strukturální superpozici Distance based methods: DALI (Holm and Sander): Aligning scalar distance plots STRUCTAL (Gerstein and Levitt): Dynamic programming using pair wise inter-molecular distances SSAP (Orengo and Taylor): Dynamic programming using intra-molecular vector distances MINAREA (Falicov and Cohen): Minimizing soap-bubble surface area Vector based methods: VAST (Bryant): Graph theory based secondary structure alignment 3dSearch (Singh and Brutlag): Fast secondary structure index lookup Both LOCK (Singh and Brutlag): Hierarchically uses both secondary structure

Protein Docking Proč je docking důležitý a jeho postavení v kontextu bioinformatiky Biomolekulární interakce jsou základem všech regulačních a metabolických procesů které společně vytváří životní procesy. Počítačové simulace a analýzy těchto interakcí jsou stále ve větší míře a s větší přesností schopny popsat tyto mechanismy. S rostoucím množstvím experimentálně vyřešených struktur je přesnější i způsob popisu. Vývoj počítačů umožňuje analýzu a predikci molekulárních interakcí více dostupnou. Automatizovaná predikce molekulárních interakcí je klíčem k racionálnímu návrhu léčiv.

Návrh inhibitorů HIV-1 Proteázy

Formulace problému: Pro dané molekuly je nutno určit: Interagují tyto molekuly vzájemně mezi sebou? - existuje energeticky favorizovaná orientace těchto struktur tak, že mohou vzájemně plnit nějakou funkci? - interagují spolu tyto molekuly výše zmíněným způsobem? Pokud ano, jaká je jejich orientace, která maximalizuje interakci a minimalizuje energii systému? Cíl: nalézt v databázi molekulárních struktur takové, které mohou interagovat se studovaným systémem Komplikace: Obě molekuly jsou flexibilní a mohou během interakce ovlivnit vzájemně svou strukturu. - stovky až tisíce stupňů volnosti - množství konformací je astronomické

100 srovnatelné se středním rozlišením NMR % Sekvenční identita 60 30 Přesný popis specificity Docking malých molekul a proteinů Molekulární nahrazování (replacement) v krystalografii Protein engineering Návrh experimentů pro mutagenezi NMR refinement Hledání a identifikace vazebných míst a 3D motivů Anotace podle sbalovacích znaků

Bioinformatika pro PrfUK 2003 Jiří Vondrášek Ústav organické chemie a biochemie vondrasek@uochb.cas.cz Jan Pačes Ústav molekulární genetiky hpaces@img.cas.cz http://bio.img.cas.cz/prfuk2003