Strukturbasierte Vorhersage von MHC-II Bindepeptiden

    Projektdetails

    Beschreibung

    Wir wollen optimierte statistische Bewertungsfunktionen mit verschiedenen Eigenschaften der Peptide kombinieren um die Vorhersagegenauigkeit zu maximieren. Das Bewertungsschema wird mittels eines schnellen Threading-Verfahrens angewandt. Gleichzeitig werden wir qualitativ hochwertige 3D Strukturmodelle für alle bekannten MHC-II Allotypen erzeugen. Damit wird das neue Verfahren umfassend anwendbar.

    Die experimentelle Bestimmung von MHC II Bindepeptide ist zeitaufwändig und damit teuer. Als Alternative wurden in den letzten zwei Jahrzehnten verschiedene bioinformatische Methoden zur Vorhersage von MHC-II Bindepeptiden entwickelt. Die Ansätze basieren entweder auf bekannten Bindesequenzdaten oder auf der 3D Struktur des MHC-II Moleküls. Moderne, auf der Sequenz basierende Methoden nutzen maschinelles Lernen, um typische Sequenzmuster aus experimentell ermittelten Bindepeptiden für eine spezifische MHC-II Variante (Allotyp) zu extrahieren. Da jedoch die Zahl der experimentell ermittelten Bindepeptide begrenzt ist und diese Daten auch nur für eine begrenzte Zahl von MHC-II Allotypen verfügbar sind, ist auch die Leistungsfähigkeit dieser Methoden begrenzt.

    Strukturbasierte Methoden arbeiten mit der 3D-Struktur des MHC-II Moleküls und verwenden physikalische Prinzipien und Simulationsmethoden um Bindepeptide vorherzusagen. Nachdem diese Ansätze nicht von experimentellen Bindedaten abhängen, gelten sie als universell. Limitierend jedoch ist die geringe Zahl von experimentell bestimmten 3D MHC-II Strukturen und die Vorhersagekraft der Methoden selbst.

    Daher ist unser Ziel, einen neuen, strukturbasierten Ansatz zu entwickeln, welcher diese Einschränkungen überwindet.
    StatusLaufend
    Tatsächlicher Beginn/ -es Ende1/07/1728/02/21

    Systematik der Wissenschaftszweige 2002

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