Analýza vazebných míst cukrů v proteinech

NOVÁČEK, Martin. Analýza vazebných míst cukrů v proteinech. Online. Bakalářská práce. Brno: Masarykova univerzita, Přírodovědecká fakulta, 2014. 100 s. [citováno 2024-04-23]

Základní údaje

• Originální název: Analýza vazebných míst cukrů v proteinech
• Název česky: Analýza vazebných míst cukrů v proteinech
• Název anglicky: Analysis of sugar binding sites in proteins
• Autoři: NOVÁČEK, Martin
• Vydání: Bakalářská práce. Brno, 100 s. 2014.
• Nakladatel: Masarykova univerzita, Přírodovědecká fakulta

Další údaje

• Typ výsledku: Odborná kniha
• Utajení: není předmětem státního či obchodního tajemství
• WWW: URL
• Klíčová slova česky: Analýza, Protein, Vazebné místo, Protein Data Bank, MATLAB, Cukr, Superimpozice
• Klíčová slova anglicky: Analysis, Protein, Binding site, Protein Data Bank, MATLAB, Sugar, Superimposition
• Příznaky: Mezinárodní význam

Anotace

V dnešní době máme k dispozici výkonné metodiky strukturní analýzy, které nám poskytují velké množství informací o 3D strukturách proteinů. V práci se zabývám analýzou vazebných míst cukrů v proteinech. V rámci mé bakalářské práce jsem vypracoval software (funkce pro prostředí MATLAB) k výpočtu fingerprintů a matic podobnostních koeficientů. Vstupem je množina PDB souborů uložených v souboru ZIP. Analýzu vazebných míst cukrů v proteinech provádím na vzorku dat získaných z Protein Data Bank pomocí softwaru MotiveQuery. Dále pomocí softwaru SiteBinder provádím superpozici strukturních motivů. Tyto motivy následně třídím do skupin podle podobností. V celém vzorku dat se objevilo šest rozdílných větších skupin vazebných míst cukrů. Těchto šest sad pokrývá celkem 73,5 % všech analyzovaných dat. Tyto výsledky ukazují, že postup analýzy navržený a implementovaný v mé práci je úspěšný a mělo by proto smysl provést jeho plnou automatizaci.

Anotace česky

V dnešní době máme k dispozici výkonné metodiky strukturní analýzy, které nám poskytují velké množství informací o 3D strukturách proteinů. V práci se zabývám analýzou vazebných míst cukrů v proteinech. V rámci mé bakalářské práce jsem vypracoval software (funkce pro prostředí MATLAB) k výpočtu fingerprintů a matic podobnostních koeficientů. Vstupem je množina PDB souborů uložených v souboru ZIP. Analýzu vazebných míst cukrů v proteinech provádím na vzorku dat získaných z Protein Data Bank pomocí softwaru MotiveQuery. Dále pomocí softwaru SiteBinder provádím superpozici strukturních motivů. Tyto motivy následně třídím do skupin podle podobností. V celém vzorku dat se objevilo šest rozdílných větších skupin vazebných míst cukrů. Těchto šest sad pokrývá celkem 73,5 % všech analyzovaných dat. Tyto výsledky ukazují, že postup analýzy navržený a implementovaný v mé práci je úspěšný a mělo by proto smysl provést jeho plnou automatizaci.

Anotace anglicky

Nowadays, we have powerful methodologies of structural analysis, which provide us a large quantity of information about 3D protein structures. In my thesis, I deal with analysis of sugar binding sites in proteins. Within the framework of my bachelor thesis, I programmed software (functions for MATLAB) for calculating fingerprints and matrices of similarity coefficients. As input, this software takes PDB files, compressed into a single ZIP file. The analysis of sugar binding sites in proteins has been performed on data obtained from the Protein Data Bank using MotiveQuery software. Further, using SiteBinder software, I have performed the superposition of structural motives. These motives have been classified into groups on the basis of similarity coefficients. Six different and major groups of sugar binding sites emerged in the whole data sample. These six groups cover a total of 73.5 % of all data. These results show that the workflow of analysis designed and implemented in my bachelor thesis is successful. Therefore, it makes sense to carry out its full automation.