蛋白質の構造についての学習は蛋白質機能を変える病気を扱うために特に関連しています

構造ゲノミクスのフィールド - 蛋白質の三次元幾何学的な構造の調査分析のデータ、高い実験および扱いにくい方法の巨額の金 - は複雑になります。

ブルース Randall ドナルドおよび彼の学生コンピュータ・サイエンス教授は同時に実験の番号を最小化し、蛋白質の構造の決定にかかわるデータ解析を加速する技術の開発によってこの重荷を楽にするために働いています。

蛋白質の構造についての学習は蛋白質機能を変える癌のような病気を扱うために特に関連しています。

蛋白質の形および分子アーキテクチャを明らかにするために NMR データを解読する Biomolecular NMR (核磁気共鳴)、ドナルド、大学院生および博士研究員の現在の新しいアルゴリズムのジャーナルの連続した月に出版される。 NMR 調査小さい蛋白質の分子構造および使用幾何学的な測定のネットワークを生成する分光分度器および定規。

「これらのペーパーでこれらの問題を解決する、私達は方法について考えることのための新しいフレームワークを論議し私達のアルゴリズムは極めて正確です」、ドナルド、ジョアン P. およびエドワード J. Foley Jr. コンピュータ・サイエンスの 1933 年の教授および化学と生物科学の付加物教授を言います。

2004 年 6 月に出版される最初のペーパーはクリストファー Langmead の今ではカーネギー・メロン大学にコンピュータ・サイエンスの助教授であるドナルドの実験室の博士課程の学生の作業を説明します。 Langmead のアルゴリズムは特定の分子結束に NMR 測定を割り当てるための新しい技術をもたらしました。 ほとんどの NMR 実験は蛋白質を測定しまが、化学結合の分子と角度間の間隔を報告します、どの原子をまたは結びますかデータは明記しません測定はに対応します。 「それはカクテルパーティーで皆のすべての高さそして重量を取ることのように小さいですが、どの人と」、かどの高さが合っているか知りませんドナルドを言います。 Langmead および蛋白質のアーキテクチャのベールを取るのを助けるドナルドの技術は正しい核に測定を割り当てます。

ドナルドおよび Lincong Wang、ダートマスの博士研究員による第 2 ペーパーは 2004 年 7 月以内に、出版されます。 このペーパーは蛋白質の幾何学に実験データを関連付ける複雑な代数同等化を解決する新しい蛋白質の構造の決定のアルゴリズムを記述します。 「私達のアルゴリズムより少ないデータを必要とします今までのところでは生じる蛋白質の構造は非常に正確です」、はドナルドを言います。 前の技術とは違って、 Wang の同等化は高等学校の代数学の名声の二次方程式の解決に丁度解決されたある意味では類似する場合もあります。 彼らの作業が両方の構造 genomic 研究者に、またより広い構造生物学フィールドのそれらに有用証明することを Wang およびドナルドは望みます。

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