Amrita Roy Choudhury (doktorska študentka) je dobila nagrado za najboljši poster na konferenci CMTPI (‘Computational Methods in Toxicology and Pharmacology integrating Internet Resources’), ki je bila v Istambulu od 4. do 8. julija 2009. Prikazuje kodiranje sekvenc in gradnjo modela za klasifikacijo transmembranskih segmentov.
E.02 Mednarodne nagrade
COBISS.SI-ID: 4193562Informacije o strukturi trans-membranskih segmentov proteinov znanih 3D struktur uporabimo za napovedovanje trans-membranske domene strukturno nerešenih beljakovin. S pomočjo znanih struktur smo kodirali trans-membranske domene in zgradili model za napovedovanje trans-membrane segmentov. V bilitranslokazi smo napovedali štiri alfa-vijačne transmembranske segmente. Ta rezultat je deloma potrjen z eksperimentalnimi študijami s protitelesi.
B.04 Vabljeno predavanje
COBISS.SI-ID: 4558618Del doktorske naloge je bil namenjen študiju inhibicije bilitranslokaze, transmembranskega proteina, katerega osnovna funkcija je prenos bilirubina iz krvi v jetrne celice. Testirali smo interakcije bilitranslokaze s purini, pirimidini ter njunimi derivati. Informacije o kemijski strukturi in inhibicijskih konstantah smo uporabili za gradnjo modelov z nevronsko mrežo. Pravilno klasifikacijo spojin in dobro napovedno zmogljivost smo dosegli z modelom protitočne nevronske mreže v povezavi z genetskim algoritmom, s povprečno napako (RMS) napovednega niza 0,47 log. enot interakcijske konstante.
D.09 Mentorstvo doktorandom
COBISS.SI-ID: 250510848Predstavljen je pristop za pojasnjevanje strukture transmembranskih domen bilitranslokaze (BTL). BTL je membranski protein, ki prenaša bilirubin iz krvi v jetrne celice. Zaporedja in informacije o sekundarni strukturi transmembranskih segmentov proteinov, katerih 3D struktura je poznana, uporabimo za napovedovanje transmembranski domen proteinov, katerih 3D strukture ne poznamo. S pomočjo informacij strukturno poznanih proteinov trans-membranske domene kodiramo na tak način, da jih je mogoče grupirati glede na njihove strukturne karakteristike in zgraditi model za napovedovanje transmembranskih segmentov. Da bi raziskali transportni mehanizem bilitranslokaze, smo testirali niz raznolikih spojin na njihovo kompetitivno inhibicijo v preiskovanem proteinskem sistemu. Informacije o kemijski strukturi majhnih molekul, ki zavirajo bilitranslokazo pri prenosu standardnega substrata, nam pomaga graditi hipotezo o transportnem mehanizmu obravnavanega biološkega sistema.
B.04 Vabljeno predavanje
COBISS.SI-ID: 4708634Kljub pomembnosti transmembranskih proteinov in vedno večjega interesa zanje je velika večina membranskih proteinov še vedno premalo raziskana zaradi težav z eksperimenti. Za zapolnitev te vrzeli v znanju je razvitih več in-silico metod z namenom napovedati transmembranske regije, topologijo in strukturo proteinov. Čeprav lahko [alfa] transmembranske regije vijačnic napovedujemo z veliko natančnostjo, pa naletimo na večje težave v primeru transmembranskih [beta]segmentov. Krajši in manj hidrofobni transmembranski [beta]-segmenti predstavljajo težji problem za napovedne modele. Beta-transmembranski segmenti proteinov so prisotni v zunanji membrani bakterij ter v celih organelah - mitohondriji in kloroplasti. Delujejo kot ionskih transporterji in igrajo pasivno vlogo pri vnosu hranil. V tem delu predstavljamo izkustveni model za napoved transmembranskih beta segmentov J3-predelov transmembranskih domen. Model temelji na podlagi informacij o aminokislinskem zaporedju brez uporabe evolucijskih podatkov iz usklajevanja različnih zaporedij. Podatki o 3D strukturi [beta]-kanalov transmembranskih proteinov so zbrani iz javnih baz PDB in PDBTM. Sekvence ločimo na transmembranske in ne-transmembranske domene. Model je razvit na osnovi nelinearne protitočne umetne nevronske mreže in s pomočjo matematičnih deskriptorjev, ki popisujejo beljakovinska zaporedja. Model kaže 83-odstotno natančnost napovedovanja, ko je preskušen z zunanjim nizom podatkov. Za nadaljnje izboljšanje napovedi za neznana zaporedja proteinov in odpravljanje lažno pozitivnih in negativnih napovedi smo vpeljali kontrolo na osnovi statističnih podatkov o porazdelitvi aminokislin v beta transmembranskih segmentih. Na koncu smo naredili primerjalno študijo med rezultati našega modela in napovedmi modelov, osnovanih na drugačnih algoritmih, ki so na voljo za uporabo preko spleta.
B.03 Referat na mednarodni znanstveni konferenci
COBISS.SI-ID: 4777242