Titel: New Methods for the Analysis of Small-Angle Solution X-ray Scattering Data from Biomacromolecules
Sprache: Englisch
Autor*in: Gao, Yunyun
Erscheinungsdatum: 2020
Tag der mündlichen Prüfung: 2020-09-18
Zusammenfassung: 
Die Röntgenkleinwinkelstreuung (SAXS) von Makromolekülen in Lösung ist mehrdeutig. In jeder Phase der SAXS-Datenverarbeitung sind subjektive Entscheidungen bis zu einem gewissen Grad involviert. Dies ist entweder auf das Fehlen statistischer Werkzeuge zurückzuführen, oder der Verarbeitungsprozess ist instabil (d.h. inkorrekt gestellt). Diese Arbeit zielt darauf ab, neue Werkzeuge zur Lösung von SAXS-Daten aus (Bio-)Makromolekülen zu entwickeln, um die Objektivität der Datenanalyse zu verbessern. Basierend auf den Daten, die aus experimentellen Konfigurationen an den modernen Synchrotron-SAXS-Strahlführungen (z.B. zeitaufgelöstes SAXS, size-exclusion -chromatography SAXS (SEC-SAXS)) gesammelt wurden, werden folgende Fragen gestellt: Wie kann man die Datenqualität objektiv beurteilen? Wie kann man die Dateninterpretation modellfrei durchführen? Wie kann die Treue der SAXS-orientierten Modellierung verbessert werden?
Kapitel 2 beschreibt einen Algorithmus, den correctness-state score (CSS), mit dem die Qualität bearbeiteter Daten aus SEC-SAXS objektiv bewertet werden kann. Kapitel 3 untersucht die Möglichkeit, zeitaufgelöste SAXS-Beobachtungen mit wenigen bis gar keinen Annahmen zu dekonvolieren. Kapitel 4 stellt einen Algorithmus zur Modellierung von Membranproteinen und den Arbeitsablauf bei der Modellierung einer Reihe von Proteinen mit unterschiedlicher Flexibilität vor. Beide sind so konzipiert, dass sie eine mögliche nicht-physiologische Schlussfolgerung zurückweisen. Es wurden weitere Anstrengungen unternommen, um eine benutzerfreundliche Schnittstelle für die in dieser Arbeit verwendeten Methoden und bildlichen Darstellungen zu entwickeln.

Small-angle X-ray scattering (SAXS) of macromolecules in solution is subject to ambiguity. At each stage of SAXS data processing, subjective decisions are involved to a greater or lesser degree. This is due either to a lack of appropriate statistical tools or because the processing procedure is unstable (ill-posed). This thesis aimed to develop new tools for solution SAXS from (bio-)macromolecules to improve the objectivity of data analysis. Based on the data collected from experimental configurations at modern synchrotron SAXS beamlines (i.e. time-resolved SAXS, size-exclusion-chromatography SAXS (SEC-SAXS)), the following questions were asked: How can one assess the data quality objectively? How can the data interpretation be conducted in a model-free way? How can the fidelity of SAXS-oriented modelling be improved?
Chapter 2 of the thesis describes an algorithm to determine the correctness-state score (CSS), with which the quality of post-processed data from SEC-SAXS can be objectively evaluated. Chapter 3 explores the deconvolution of time-resolved SAXS observations with few to no assumptions. Chapter 4 introduces an algorithm to model membrane proteins and a workflow to model proteins with varying flexibility, both designed to reject any potentially non-physiologically-likely conclusions. Finally a user-friendly graphical user interface was developed for the methods and figurative demonstrations developed and used in this thesis.
URL: https://ediss.sub.uni-hamburg.de/handle/ediss/9187
URN: urn:nbn:de:gbv:18-ediss-94971
Dokumenttyp: Dissertation
Betreuer*in: Pearson, Arwen
Enthalten in den Sammlungen:Elektronische Dissertationen und Habilitationen

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