Głowacki Maksymilian

Zakład Chemii Teoretycznej i Strukturalnej
Pracownia Teorii Biopolimerów

CNN method for protein backbone reconstruction

Maksymilian Głowacki

Promotor: dr hab. Dominik Gront, prof. ucz.

Położenia atomów należących do głównego łańcucha polipeptydowego białka dostarczają cennych informacji, między innymi o sieci wiązań wodorowych i strukturze drugorzędowej. Rekonstrukcja pozycji atomów łańcucha głównego białka jest pierwszym krokiem do odtworzenia pełnej konformacji z modelu gruboziarnistego, który często dostarcza tylko współrzędne C-alfa.

Proponuję nową metodę opartą na przewidywaniu dwuściennych kątów lambda za pomocą konwolucyjnych sieci neuronowych (CNN). Nasz model CNN wykorzystuje wstępnie obliczone cechy dla każdej reszty aminokwasowej, w tym odległości między atomami C-alfa w lokalnym sąsiedztwie, przewidzianą strukturę drugorzędową (w systemie 3-klasowym) oraz liczbę i energię utworzonych wiązań wodorowych. Moje badanie zapewnia alternatywną i dokładną metodę przewidywania dwuściennych kątów lambda, co może sprzyjać przewidywaniu struktury białek i dalszemu rozwojowi podejść do modelowania wieloskalowego.

Literatura:
[1] Esfandi B., Atabati M., Protein J. 2021, 40.
[2] Mataeimoghadam F., Hakim Newton M. A., i in., Sci Rep. 2020, 10.