8 resultados para Models, Molecular

em ArchiMeD - Elektronische Publikationen der Universität Mainz - Alemanha


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Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit dem Einfluß von Kettenverzweigungen unterschiedlicher Topologien auf die statischen Eigenschaften von Polymeren. Diese Untersuchungen werden mit Hilfe von Monte-Carlo- und Molekular-Dynamik-Simulationen durchgeführt.Zunächst werden einige theoretische Konzepte und Modelle eingeführt, welche die Beschreibung von Polymerketten auf mesoskopischen Längenskalen gestatten. Es werden wichtige Bestimmungsgrößen eingeführt und erläutert, welche zur quantitativen Charakterisierung von Verzweigungsstrukturen bei Polymeren geeignet sind. Es wird ebenso auf die verwendeten Optimierungstechniken eingegangen, die bei der Implementierung des Computerprogrammes Verwendung fanden. Untersucht werden neben linearen Polymerketten unterschiedliche Topolgien -Sternpolymere mit variabler Armzahl, Übergang von Sternpolymeren zu linearen Polymeren, Ketten mit variabler Zahl von Seitenketten, reguläre Dendrimere und hyperverzweigte Strukturen - in Abhängigkeit von der Lösungsmittelqualität. Es wird zunächst eine gründliche Analyse des verwendeten Simulationsmodells an sehr langen linearen Einzelketten vorgenommen. Die Skalierungseigenschaften der linearen Ketten werden untersucht in dem gesamten Lösungsmittelbereich vom guten Lösungsmittel bis hin zu weitgehend kollabierten Ketten im schlechten Lösungsmittel. Ein wichtiges Ergebnis dieser Arbeit ist die Bestätigung der Korrekturen zum Skalenverhalten des hydrodynamischen Radius Rh. Dieses Ergebnis war möglich aufgrund der großen gewählten Kettenlängen und der hohen Qualität der erhaltenen Daten in dieser Arbeit, insbesondere bei den linearen ketten, und es steht im Widerspruch zu vielen bisherigen Simulations-Studien und experimentellen Arbeiten. Diese Korrekturen zum Skalenverhalten wurden nicht nur für die linearen Ketten, sondern auch für Sternpolymere mit unterchiedlicher Armzahl gezeigt. Für lineare Ketten wird der Einfluß von Polydispersität untersucht.Es wird gezeigt, daß eine eindeutige Abbildung von Längenskalen zwischen Simulationsmodell und Experiment nicht möglich ist, da die zu diesem Zweck verwendete dimensionslose Größe eine zu schwache Abhängigkeit von der Polymerisation der Ketten besitzt. Ein Vergleich von Simulationsdaten mit industriellem Low-Density-Polyäthylen(LDPE) zeigt, daß LDPE in Form von stark verzweigten Ketten vorliegt.Für reguläre Dendrimere konnte ein hochgradiges Zurückfalten der Arme in die innere Kernregion nachgewiesen werden.

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Die Phylogenie der Westpaläarktischen Langohren (Mammalia, Chiroptera, Plecotus) – eine molekulare Analyse Die Langohren stellen eine Fledermausgattung dar, die fast alle westpaläarktischen Habitate bist zum Polarkreis hin besiedeln und in vielerlei Hinsicht rätselhaft sind. In der Vergangenheit wurden zahlreiche Formen und Varietäten beschrieben. Trotzdem galt für lange Zeit, dass nur zwei Arten in Europa anerkannt wurden. Weitere Arten waren aus Nordafrika, den Kanaren und Asien bekannt, aber auch deren Artstatus wurde vielfach in Frage gestellt. In der vorliegenden Dissertation habe ich mittels molekularer Daten,der partiellen Sequenzierung mitochondrialer Gene (16S rRNA und ND1), sowie der mitochondrialen Kontrollregion, eine molekular Analyse der phylogenetischen Verwandtschaftsverhältnisse innerhalb und zwischen den Linien der westpaläarktischen Langohren durchgeführt. Die besten Substitutionsmodelle wurden berechnet und phylogenetische Bäume mit Hilfe vier verschiedener Methoden konstruiert: dem neighbor joining Verfahren (NJ), dem maximum likelihood Verfahren (ML), dem maximum parsimony Verfahren (MP) und dem Bayesian Verfahren. Sechs Linien der Langohren sind genetisch auf einem Artniveau differenziert: Plecotus auritus, P. austriacus, P. balensis, P. christii, P. sardus, und P. macrobullaris. Im Falle der Arten P. teneriffae, P. kolombatovici und P. begognae ist die alleinige Interpretation der genetischen Daten einzelner mitochondrialer Gene für eine Festlegung des taxonomischen Ranges nicht ausreichend. Ich beschreibe in dieser Dissertation drei neue Taxa: Plecotus sardus, P. kolombatovici gaisleri (=Plecotus teneriffae gaisleri, Benda et al. 2004) and P. macrobullaris alpinus [=Plecotus alpinus, Kiefer & Veith 2002). Morphologische Kennzeichen, insbesondere für die Erkennung im Feld, werden hier dargestellt. Drei der sieben Arten sind polytypisch: P. auritus (eine west- und ein osteuropäische Linie, eine sardische Linie und eine aktuell entdeckte kaukasische Linie, Plecotus kolombatovici (P. k. kolombatovici, P. k. gaisleri und P. k. ssp.) und P. macrobullaris (P. m. macrobullaris und P. m. alpinus). Die Verbreitungsgebiete der meisten Arten werden in dieser Arbeit erstmals ausschließlich anhand genetisch zugeordneter Tiere dargestellt.Die Untersuchung der ökologischen Einnischung der nun anerkannten Formen, insbesondere in Gebieten sympatrischer Verbreitung, bietet ein spannendes und lohnendes Feld für zukünftige Forschungen. Nicht zuletzt muss sich die Entdeckung eines beachtlichen Anteils kryptischer Diversität innerhalb der westpaläarktischen Langohren auch bei der Entwicklung spezieller Artenschutzkonzepte widerspiegeln.

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Die Zinkendopeptidasen Meprin α und β sind Schlüsselkomponenten in patho(physiologischen) Prozessen wie Entzündung, Kollagenassemblierung und Angiogenese. Nach ihrer Entdeckung in murinen Bürstensaummembranen und humanen Darmepithelien, wurden weitere Expressionsorte identifiziert, z.B. Leukozyten, Krebszellen und die humane Haut. Tiermodelle, Zellkulturen und biochemische Analysen weisen auf Funktionen der Meprine in der Epithelialdifferenzierung, Zellmigration, Matrixmodellierung, Angiogenese, Bindegewebsausbildung und immunologische Prozesse hin. Dennoch sind ihre physiologischen Substrate weitgehend noch unbekannt. Massenspektrometrisch basierte Proteomics-Analysen enthüllten eine einzigartige Spaltspezifität für saure Aminosäurereste in der P1´ Position und identifizierten neue biologische Substratkandidaten. Unter den 269 extrazellulären Proteinen, die in einem Substratscreen identifiziert wurden, stellten sich das amyloid precursor protein (APP) and ADAM10 (a disintegrin and metalloprotease 10) als sehr vielversprechende Kandidaten heraus. Mehrere Schnittstellen innerhalb des APP Proteins, hervorgerufen durch verschiedenen Proteasen, haben unterschiedlichen Auswirkungen zur Folge. Die β-Sekretase BACE (β-site APP cleaving enzyme) prozessiert APP an einer Schnittstelle, welche als initialer Schritt in der Entwicklung der Alzheimer Erkrankung gilt. Toxische Aβ (Amyloid β)-Peptide werden in den extrazellulären Raum freigesetzt und aggregieren dort zu senilen Plaques. Membran verankertes Meprin β hat eine β-Sekretase Aktivität, die in einem Zellkultur-basierten System bestätigt werden konnte. Die proteolytische Effizienz von Meprin β wurde in FRET (Fluorescence Resonance Energy Transfer)-Analysen bestimmt und war um den Faktor 104 höher als die von BACE1. Weiterhin konnte gezeigt werden, dass Meprin β die ersten zwei Aminosäuren prozessiert und somit aminoterminal einen Glutamatrest freisetzt, welcher nachfolgend durch die Glutaminylzyklase in ein Pyroglutamat zykliert werden kann. Trunkierte Aβ-Peptide werden nur in Alzheimer Patienten generiert. Aufgrund einer erhöhten Hydrophobie weisen diese Peptide eine höhere Tendenz zur Aggregation auf und somit eine erhöhte Toxizität. Bis heute wurde keine Protease identifiziert, welche diese Schnittstelle prozessiert. Die Bildung der Meprin vermittelten N-terminalen APP Fragmenten wurde in vitro und in vivo detektiert. Diese N-APP Peptide hatten keine cytotoxischen Auswirkungen auf murine und humane Gehirnzellen, obwohl zuvor N-APP als Ligand für den death receptor (DR) 6 identifiziert wurde, der für axonale Degenerationsprozesse verantwortlich ist. rnIm nicht-amyloidogenen Weg prozessiert ADAM10 APP und entlässt die Ektodomäne von der Zellmembran. Wir konnten das ADAM10 Propeptid als Substrat von Meprin β identifizieren und in FRET Analysen, in vitro und in vivo zeigen, dass die Meprin vermittelte Prozessierung zu einer erhöhten ADAM10 Aktivität führt. Darüber hinaus wurde ADAM10 als Sheddase für Meprin β identifiziert. Shedding konnte durch Phorbol 12-myristate 13-acetate (PMA) oder durch das Ionophor A23187 hervorgerufen werden, sowie durch ADAM10 Inhibitoren blockiert werden. rnDiese Arbeit konnte somit ein komplexes proteolytisches Netwerk innerhalb der Neurophysiologie aufdecken, welches für die Entwicklung der Alzheimer Demenz wichtig sein kann.rn

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In dieser Arbeit wurden Simulation von Flüssigkeiten auf molekularer Ebene durchgeführt, wobei unterschiedliche Multi-Skalen Techniken verwendet wurden. Diese erlauben eine effektive Beschreibung der Flüssigkeit, die weniger Rechenzeit im Computer benötigt und somit Phänomene auf längeren Zeit- und Längenskalen beschreiben kann.rnrnEin wesentlicher Aspekt ist dabei ein vereinfachtes (“coarse-grained”) Modell, welches in einem systematischen Verfahren aus Simulationen des detaillierten Modells gewonnen wird. Dabei werden ausgewählte Eigenschaften des detaillierten Modells (z.B. Paar-Korrelationsfunktion, Druck, etc) reproduziert.rnrnEs wurden Algorithmen untersucht, die eine gleichzeitige Kopplung von detaillierten und vereinfachten Modell erlauben (“Adaptive Resolution Scheme”, AdResS). Dabei wird das detaillierte Modell in einem vordefinierten Teilvolumen der Flüssigkeit (z.B. nahe einer Oberfläche) verwendet, während der Rest mithilfe des vereinfachten Modells beschrieben wird.rnrnHierzu wurde eine Methode (“Thermodynamische Kraft”) entwickelt um die Kopplung auch dann zu ermöglichen, wenn die Modelle in verschiedenen thermodynamischen Zuständen befinden. Zudem wurde ein neuartiger Algorithmus der Kopplung beschrieben (H-AdResS) der die Kopplung mittels einer Hamilton-Funktion beschreibt. In diesem Algorithmus ist eine zur Thermodynamischen Kraft analoge Korrektur mit weniger Rechenaufwand möglich.rnrnAls Anwendung dieser grundlegenden Techniken wurden Pfadintegral Molekulardynamik (MD) Simulationen von Wasser untersucht. Mithilfe dieser Methode ist es möglich, quantenmechanische Effekte der Kerne (Delokalisation, Nullpunktsenergie) in die Simulation einzubeziehen. Hierbei wurde zuerst eine Multi-Skalen Technik (“Force-matching”) verwendet um eine effektive Wechselwirkung aus einer detaillierten Simulation auf Basis der Dichtefunktionaltheorie zu extrahieren. Die Pfadintegral MD Simulation verbessert die Beschreibung der intra-molekularen Struktur im Vergleich mit experimentellen Daten. Das Modell eignet sich auch zur gleichzeitigen Kopplung in einer Simulation, wobei ein Wassermolekül (beschrieben durch 48 Punktteilchen im Pfadintegral-MD Modell) mit einem vereinfachten Modell (ein Punktteilchen) gekoppelt wird. Auf diese Weise konnte eine Wasser-Vakuum Grenzfläche simuliert werden, wobei nur die Oberfläche im Pfadintegral Modell und der Rest im vereinfachten Modell beschrieben wird.

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In den vergangenen Jahren wurden einige bislang unbekannte Phänomene experimentell beobachtet, wie etwa die Existenz unterschiedlicher Prä-Nukleations-Strukturen. Diese haben zu einem neuen Verständnis von Prozessen, die auf molekularer Ebene während der Nukleation und dem Wachstum von Kristallen auftreten, beigetragen. Die Auswirkungen solcher Prä-Nukleations-Strukturen auf den Prozess der Biomineralisation sind noch nicht hinreichend verstanden. Die Mechanismen, mittels derer biomolekulare Modifikatoren, wie Peptide, mit Prä-Nukleations-Strukturen interagieren und somit den Nukleationsprozess von Mineralen beeinflussen könnten, sind vielfältig. Molekulare Simulationen sind zur Analyse der Formation von Prä-Nukleations-Strukturen in Anwesenheit von Modifikatoren gut geeignet. Die vorliegende Arbeit beschreibt einen Ansatz zur Analyse der Interaktion von Peptiden mit den in Lösung befindlichen Bestandteilen der entstehenden Kristalle mit Hilfe von Molekular-Dynamik Simulationen.rnUm informative Simulationen zu ermöglichen, wurde in einem ersten Schritt die Qualität bestehender Kraftfelder im Hinblick auf die Beschreibung von mit Calciumionen interagierenden Oligoglutamaten in wässrigen Lösungen untersucht. Es zeigte sich, dass große Unstimmigkeiten zwischen etablierten Kraftfeldern bestehen, und dass keines der untersuchten Kraftfelder eine realistische Beschreibung der Ionen-Paarung dieser komplexen Ionen widerspiegelte. Daher wurde eine Strategie zur Optimierung bestehender biomolekularer Kraftfelder in dieser Hinsicht entwickelt. Relativ geringe Veränderungen der auf die Ionen–Peptid van-der-Waals-Wechselwirkungen bezogenen Parameter reichten aus, um ein verlässliches Modell für das untersuchte System zu erzielen. rnDas umfassende Sampling des Phasenraumes der Systeme stellt aufgrund der zahlreichen Freiheitsgrade und der starken Interaktionen zwischen Calciumionen und Glutamat in Lösung eine besondere Herausforderung dar. Daher wurde die Methode der Biasing Potential Replica Exchange Molekular-Dynamik Simulationen im Hinblick auf das Sampling von Oligoglutamaten justiert und es erfolgte die Simulation von Peptiden verschiedener Kettenlängen in Anwesenheit von Calciumionen. Mit Hilfe der Sketch-Map Analyse konnten im Rahmen der Simulationen zahlreiche stabile Ionen-Peptid-Komplexe identifiziert werden, welche die Formation von Prä-Nukleations-Strukturen beeinflussen könnten. Abhängig von der Kettenlänge des Peptids weisen diese Komplexe charakteristische Abstände zwischen den Calciumionen auf. Diese ähneln einigen Abständen zwischen den Calciumionen in jenen Phasen von Calcium-Oxalat Kristallen, die in Anwesenheit von Oligoglutamaten gewachsen sind. Die Analogie der Abstände zwischen Calciumionen in gelösten Ionen-Peptid-Komplexen und in Calcium-Oxalat Kristallen könnte auf die Bedeutung von Ionen-Peptid-Komplexen im Prozess der Nukleation und des Wachstums von Biomineralen hindeuten und stellt einen möglichen Erklärungsansatz für die Fähigkeit von Oligoglutamaten zur Beeinflussung der Phase des sich formierenden Kristalls dar, die experimentell beobachtet wurde.

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Die vorliegende Arbeit behandelt die Entwicklung und Verbesserung von linear skalierenden Algorithmen für Elektronenstruktur basierte Molekulardynamik. Molekulardynamik ist eine Methode zur Computersimulation des komplexen Zusammenspiels zwischen Atomen und Molekülen bei endlicher Temperatur. Ein entscheidender Vorteil dieser Methode ist ihre hohe Genauigkeit und Vorhersagekraft. Allerdings verhindert der Rechenaufwand, welcher grundsätzlich kubisch mit der Anzahl der Atome skaliert, die Anwendung auf große Systeme und lange Zeitskalen. Ausgehend von einem neuen Formalismus, basierend auf dem großkanonischen Potential und einer Faktorisierung der Dichtematrix, wird die Diagonalisierung der entsprechenden Hamiltonmatrix vermieden. Dieser nutzt aus, dass die Hamilton- und die Dichtematrix aufgrund von Lokalisierung dünn besetzt sind. Das reduziert den Rechenaufwand so, dass er linear mit der Systemgröße skaliert. Um seine Effizienz zu demonstrieren, wird der daraus entstehende Algorithmus auf ein System mit flüssigem Methan angewandt, das extremem Druck (etwa 100 GPa) und extremer Temperatur (2000 - 8000 K) ausgesetzt ist. In der Simulation dissoziiert Methan bei Temperaturen oberhalb von 4000 K. Die Bildung von sp²-gebundenem polymerischen Kohlenstoff wird beobachtet. Die Simulationen liefern keinen Hinweis auf die Entstehung von Diamant und wirken sich daher auf die bisherigen Planetenmodelle von Neptun und Uranus aus. Da das Umgehen der Diagonalisierung der Hamiltonmatrix die Inversion von Matrizen mit sich bringt, wird zusätzlich das Problem behandelt, eine (inverse) p-te Wurzel einer gegebenen Matrix zu berechnen. Dies resultiert in einer neuen Formel für symmetrisch positiv definite Matrizen. Sie verallgemeinert die Newton-Schulz Iteration, Altmans Formel für beschränkte und nicht singuläre Operatoren und Newtons Methode zur Berechnung von Nullstellen von Funktionen. Der Nachweis wird erbracht, dass die Konvergenzordnung immer mindestens quadratisch ist und adaptives Anpassen eines Parameters q in allen Fällen zu besseren Ergebnissen führt.

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Analyzing and modeling relationships between the structure of chemical compounds, their physico-chemical properties, and biological or toxic effects in chemical datasets is a challenging task for scientific researchers in the field of cheminformatics. Therefore, (Q)SAR model validation is essential to ensure future model predictivity on unseen compounds. Proper validation is also one of the requirements of regulatory authorities in order to approve its use in real-world scenarios as an alternative testing method. However, at the same time, the question of how to validate a (Q)SAR model is still under discussion. In this work, we empirically compare a k-fold cross-validation with external test set validation. The introduced workflow allows to apply the built and validated models to large amounts of unseen data, and to compare the performance of the different validation approaches. Our experimental results indicate that cross-validation produces (Q)SAR models with higher predictivity than external test set validation and reduces the variance of the results. Statistical validation is important to evaluate the performance of (Q)SAR models, but does not support the user in better understanding the properties of the model or the underlying correlations. We present the 3D molecular viewer CheS-Mapper (Chemical Space Mapper) that arranges compounds in 3D space, such that their spatial proximity reflects their similarity. The user can indirectly determine similarity, by selecting which features to employ in the process. The tool can use and calculate different kinds of features, like structural fragments as well as quantitative chemical descriptors. Comprehensive functionalities including clustering, alignment of compounds according to their 3D structure, and feature highlighting aid the chemist to better understand patterns and regularities and relate the observations to established scientific knowledge. Even though visualization tools for analyzing (Q)SAR information in small molecule datasets exist, integrated visualization methods that allows for the investigation of model validation results are still lacking. We propose visual validation, as an approach for the graphical inspection of (Q)SAR model validation results. New functionalities in CheS-Mapper 2.0 facilitate the analysis of (Q)SAR information and allow the visual validation of (Q)SAR models. The tool enables the comparison of model predictions to the actual activity in feature space. Our approach reveals if the endpoint is modeled too specific or too generic and highlights common properties of misclassified compounds. Moreover, the researcher can use CheS-Mapper to inspect how the (Q)SAR model predicts activity cliffs. The CheS-Mapper software is freely available at http://ches-mapper.org.

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The identification of molecular processes involved in cancer development and prognosis opened avenues for targeted therapies, which made treatment more tumor-specific and less toxic than conventional therapies. One important example is the epidermal growth factor receptor (EGFR) and EGFR-specific inhibitors (i.e. erlotinib). However, challenges such as drug resistance still remain in targeted therapies. Therefore, novel candidate compounds and new strategies are needed for improvement of therapy efficacy. Shikonin and its derivatives are cytotoxic constituents in traditional Chinese herbal medicine Zicao (Lithospermum erythrorhizin). In this study, we investigated the molecular mechanisms underlying the anti-cancer effects of shikonin and its derivatives in glioblastoma cells and leukemia cells. Most of shikonin derivatives showed strong cytotoxicity towards erlotinib-resistant glioblastoma cells, especially U87MG.ΔEGFR cells which overexpressed a deletion-activated EGFR (ΔEGFR). Moreover, shikonin and some derivatives worked synergistically with erlotinib in killing EGFR-overexpressing cells. Combination treatment with shikonin and erlotinib overcame the drug resistance of these cells to erlotinib. Western blotting analysis revealed that shikonin inhibited ΔEGFR phosphorylation and led to corresponding decreases in phosphorylation of EGFR downstream molecules. By means of Loewe additivity and Bliss independence drug interaction models, we found erlotinb and shikonin or its derivatives corporately suppressed ΔEGFR phosphorylation. We believed this to be a main mechanism responsible for their synergism in U87MG.ΔEGFR cells. In leukemia cells, which did not express EGFR, shikonin and its derivatives exhibited even greater cytotoxicity, suggesting the existence of other mechanisms. Microarray-based gene expression analysis uncovered the transcription factor c-MYC as the commonly deregulated molecule by shikonin and its derivatives. As validated by Western blotting analysis, DNA-binding assays and molecular docking, shikonin and its derivatives bound and inhibited c-MYC. Furthermore, the deregulation of ERK, JNK MAPK and AKT activity was closely associated with the reduction of c-MYC, indicating the involvement of these signaling molecules in shikonin-triggered c-MYC inactivation. In conclusion, the inhibition of EGFR signaling, synergism with erlotinib and targeting of c-MYC illustrate the multi-targeted feature of natural naphthoquinones such as shikonin and derivatives. This may open attractive possibilities for their use in a molecular targeted cancer therapy.