Searching and classification of biochemically important motives in proteins

Bc. Petr Kovács

Master's thesis

Anotácia:

Cílem této práce bylo navrhnout a implementovat nástroje pro zpracování biochemicky významných motivů v proteinech (vazebná místa atomů kovů v metaloproteinech, vazebná místa cukrů v lektinech). Byly vytvořeny tři aplikace: Metal Analyzer a Sugar Analyzer pro hledání motivů, vytvoření jejich kopií a rozdělení do tříd. Dále aplikace Class Analyzer pro vytvoření přehledu nalezených motivů. Vytvořené nástroje byly otestovány na reálných molekulách proteinů z Protein Data Bank (asi 20000 metaloproteinů a 1000 lektinů) a přinesly informace o tisícovkách motivů (rozdělených do stovek tříd). Tento software bude použit ve výzkumu metaloproteinů.

Abstract:

The goal of this thesis was to design and develop tools for processing of biochemically important motives in proteins (i.e. metal binding sites in metalloproteins and sugar binding sites in lectins). During the work, three applications were created: Metal Analyzer and Sugar Analyzer for finding of motives, extracting them and their surround- ing and dividing them into classes. And Class Analyzer for prepar- ing of a summary document about found motives. The developed tools were tested on real protein structure data (around 20000 metal- loproteins and 1000 lectins from Protein Data Bank) and information about thousands of motives (in hundreds of classes) was obtained. The described software will be used in the research topic Metallo- proteins and metalloproteinic sensors.

Keywords

protein, metalloprotein, molecule, Java, analysis, sugar, PDB, Protein Data Bank

Jazyk práce: English

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 11. 1. 2010

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 8. 2. 2010
• Vedúci: doc. RNDr. Radka Svobodová Vařeková, Ph.D.
• Oponent: Mgr. Jan Kmuníček, Ph.D.

Masaryk University

Faculty of Informatics

Master programme / odbor:
Applied Informatics / Applied Informatics