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Methodenentwicklung für die groß angelegte Vorhersage und Modellierung von Protein-Protein-Wechselwirkungen

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2024

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Gesellschaft für Informatik e.V.

Zusammenfassung

Protein-Protein-Interaktionen (PPIs), die für zahlreiche biologische Prozesse entscheidend sind, stellen die Biowissenschaften vor große Herausforderungen. Meine Dissertation befasste sich mit der Vorhersage und dreidimensionalen Modellierung von PPIs auf Proteomebene in vier verschiedenen Projekten. Zunächst haben wir experimentelle und rechnerische Methoden zur Charakterisierung von PPIs im Hochdurchsatzverfahren untersucht. Zweitens befassten wir uns mit den Herausforderungen des evolutionären Kopplungsansatzes EVcomplex, indem wir seine Überschaubarkeit um das Fünffache auf das Proteom von Escherichia coli (E. coli) und auf eukaryotische Interaktionen erweiterten. Darüber hinaus haben wir eine neuartige Pipeline für die automatisierte Strukturanalyse von groß angelegten Vernetzungsdaten entwickelt und sie zur Erforschung des menschlichen endolysosomalen Kompartiments eingesetzt. Schließlich haben wir ein neuartiges Framework, XLEC, entwickelt, das spärliche Daten aus Quervernetzungen (XL) und evolutionärer Kopplung (EC) für eine effiziente Charakterisierung von PPIs integriert. Diese Forschungsarbeit löst erfolgreich die Herausforderungen bei der Charakterisierung von PPIs und bietet neue Einblicke in die komplizierte Landschaft der Proteininteraktionen.

Beschreibung

Elsayed, Hadeer (2024): Methodenentwicklung für die groß angelegte Vorhersage und Modellierung von Protein-Protein-Wechselwirkungen. Ausgezeichnete Informatikdissertationen 2023 (Band 24). DOI: 10.18420/Diss2023-08. Bonn: Gesellschaft für Informatik e.V.. ISBN: 978-3-88579-982-5. pp. 81-90. Schoss Dagstuhl, Deutschland. 05.05.-08.05.24

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