Virtual screening for PPAR-gamma ligands using the ISOAK molecular graph kernel and gaussian processes

For a virtual screening study, we introduce a combination of machine learning techniques, employing a graph kernel, Gaussian process regression and clustered cross-validation. The aim was to find ligands of peroxisome-proliferator activated receptor gamma (PPAR-y). The receptors in the PPAR family belong to the steroid-thyroid-retinoid superfamily of nuclear receptors and act as transcription factors. They play a role in the regulation of lipid and glucose metabolism in vertebrates and are linked to various human processes and diseases. For this study, we used a dataset of 176 PPAR-y agonists published by Ruecker et al. ..

Die Rolle des Signalpeptids für die Reifung des Lassavirus Glykoproteins

Das Oberflächenglykoprotein des Lassavirus ist ein Typ 1-Membranprotein. Es wird als Vorläufer präGP-C synthetisiert und posttranslational mit N-Glykanen modifiziert. Nach der proteolytischen Abspaltung des Signalpeptids wird GP-C in seine beiden Untereinheiten GP1 und GP2 durch die Wirtszellprotease SKI-1/S1P prozessiert. Das Glykoproteins weist nach Analyse mit einem Computerprogramm ein SP von außergewöhnlicher Länge auf. Thema dieser Arbeit war die Charakterisierung dieses SP. 1. In der vorliegenden Arbeit wurde zunächst die exakte Länge des Signalpeptids von 58 Aminosäureresten durch N-terminale Sequenzierung der GP1-Untereinheit und Mutationsanalysen der potentiellen Signalpeptidspaltstelle ermittelt. 2. Topologische Untersuchungen ergaben, dass das Signalpeptid des Lassavirus Glykoproteins eine außergewöhnliche Struktur mit zwei hydrophoben Regionen besitzt. Daraus ergeben sich mehrere Möglichkeiten für die Topologie des Signalpeptids in der ER-Membran. In dieser Arbeit wurde gezeigt, dass nur die N-terminale der beiden hydrophoben Domänen die ER-Membran durchspannt und damit ein außergewöhnlich langer Abschnitt, der auch die zweite hydrophobe Region umschließt, im ER-Lumen vorliegt. 3. Das Signalpeptid wurde auf zusätzliche Funktionen neben der Translokationsfunktion untersucht. Hierfür wurde das native Signalpeptid durch andere Signalpeptide ausgetauscht. Dieser Austausch verhindert die Reifespaltung des Glykoproteins GP-C in seine beiden Untereinheiten GP1 und GP2. Die Spaltung wird durch Koexpression des solitären ursprünglichen Signalpeptids wiederhergestellt. Mithilfe von Mutationsanalysen wurde der Bereich des Signalpeptids, der für die proteolytische Aktivierung des Glykoproteins essentiell ist, auf den ER-luminalen Anteil des Signalpeptids eingeschränkt. Weiterhin wurde gezeigt, dass besonders der Bereich zwischen beiden hydrophoben Regionen für die Reifung des Glykoproteins notwendig ist. Über Kopräzipitationsstudien wurde eine direkte Interaktion zwischen Signalpeptid und Glykoprotein bestätigt. Diese wird über eine Wechselwirkung des Signalpeptids mit der GP2-Untereinheit des Glykoproteins vermittelt. 4. In dieser Arbeit wurde gezeigt, dass das Signalpeptid ein fester Bestandteil des Virions ist. Es konnte zudem gezeigt werden, dass die Inkorporation des Signalpeptids von der Inkorporation des Glykoproteins abhängig ist und das Signalpeptid selbst keine 5. Die Signalpeptide der Glykoproteine der Arenaviren sind homolog, eine Austauschbarkeit der Signalpeptide zwischen den Glykoproteinen der Arenaviren wurde in der vorliegenden Arbeit bestätigt. Die vorgestellten Daten sind daher auf die Signalpeptide der Glykoproteine aller Arenaviren übertragbar

Kernel learning for ligand-based virtual screening: discovery of a new PPARgamma agonist

Poster presentation at 5th German Conference on Cheminformatics: 23. CIC-Workshop Goslar, Germany. 8-10 November 2009 We demonstrate the theoretical and practical application of modern kernel-based machine learning methods to ligand-based virtual screening by successful prospective screening for novel agonists of the peroxisome proliferator-activated receptor gamma (PPARgamma) [1]. PPARgamma is a nuclear receptor involved in lipid and glucose metabolism, and related to type-2 diabetes and dyslipidemia. Applied methods included a graph kernel designed for molecular similarity analysis [2], kernel principle component analysis [3], multiple kernel learning [4], and, Gaussian process regression [5]. In the machine learning approach to ligand-based virtual screening, one uses the similarity principle [6] to identify potentially active compounds based on their similarity to known reference ligands. Kernel-based machine learning [7] uses the "kernel trick", a systematic approach to the derivation of non-linear versions of linear algorithms like separating hyperplanes and regression. Prerequisites for kernel learning are similarity measures with the mathematical property of positive semidefiniteness (kernels). The iterative similarity optimal assignment graph kernel (ISOAK) [2] is defined directly on the annotated structure graph, and was designed specifically for the comparison of small molecules. In our virtual screening study, its use improved results, e.g., in principle component analysis-based visualization and Gaussian process regression. Following a thorough retrospective validation using a data set of 176 published PPARgamma agonists [8], we screened a vendor library for novel agonists. Subsequent testing of 15 compounds in a cell-based transactivation assay [9] yielded four active compounds. The most interesting hit, a natural product derivative with cyclobutane scaffold, is a full selective PPARgamma agonist (EC50 = 10 ± 0.2 microM, inactive on PPARalpha and PPARbeta/delta at 10 microM). We demonstrate how the interplay of several modern kernel-based machine learning approaches can successfully improve ligand-based virtual screening results

Technical note: formation of airborne ice crystals in a wall independent reactor (WIR) under atmospheric conditions

Both, gas and particle scavenging contribute to the transport of organic compounds by ice crystals in the troposphere. To simulate these processes an experimental setup was developed to form airborne ice crystals under atmospheric conditions. Experiments were performed in a wall independent reactor (WIR) installed in a walk-in cold chamber maintained constantly at -20°C. Aerosol particles were added to the carrier gas of ambient air by an aerosol generator to allow heterogeneous ice formation. Temperature variations and hydrodynamic conditions of the WIR were investigated to determine the conditions for ice crystal formation and crystal growth by vapour deposition. In detail, the dependence of temperature variations from flow rate and temperature of the physical wall as well as temperature variations with an increasing reactor depth were studied. The conditions to provide a stable aerosol concentration in the carrier gas flow were also studied. The temperature distribution inside the reactor was strongly dependent on flow rate and physical wall temperature. At an inlet temperature of -20°C, a flow rate of 30 L•min exp -1 and a physical wall temperature of +5°C turned out to provide ideal conditions for ice formation. At these conditions a sharp and stable laminar down draft "jet stream" of cold air in the centre of the reactor was produced. Temperatures measured at the chamber outlet were kept well below the freezing point in the whole reactor depth of 1.0 m. Thus, melting did not affect ice formation and crystal growth. The maximum residence time for airborne ice crystals was calculated to at 40 s. Ice crystal growth rates increased also with increasing reactor depth. The maximum ice crystal growth rate was calculated at 2.82 mg• exp -1. Further, the removal efficiency of the cleaning device for aerosol particles was 99.8% after 10 min. A reliable particle supply was attained after a preliminary lead time of 15 min. Thus, the minimum lead time was determined at 25 min. Several test runs revealed that the WIR is suitable to perform experiments with airborne ice crystals

4’-Phosphopantethein Transfer in Bacillus subtilis und Pseudomonas aeruginosa sowie Grundlagen zur gerichteten Proteinevolution von Adenylierungsdomänen der Nichtribosomalen Peptidsynthetasen

Carrier Proteine (CP) werden in unterschiedlichen prokaryontischen und eukaryontischen Synthesesystemen als Transporteinheiten für die Syntheseintermediate eingesetzt. Im Primärmetabolismus dienen sie zum Transport von Acyleinheiten (Fettsäuresynthese) und D-Ala (Modifikation der Zellwand). Im Sekundärmetabolismus werden sie zur Beförderung von Aminoacyl/Peptidyl/Aryleinheiten (nichtribosomale Peptidsynthetasen, NRPS) und Ketoacyleineheiten (Polyketidsynthasen) eingesetzt. Die Intermediate werden am 4’-Phosphopantethein-Cofaktor (4’PP) des CP als Thioester gebunden. Der 4’PP-Cofaktor wird posttranslational von Coenzym A auf einen konservierten Serinrest des CP übertragen, katalysiert durch sog. 4’PP-Transferasen (PPTasen). E. coli besitzt zwei PPTasen. Die Acyl Carrier Protein Synthase (AcpS) modifiziert nur die CP des Primärmetabolismus, während EntD nur die CP des Sekundärmetabolismus bedient. Im Rahmen dieser Arbeit konnte gezeigt werden, dass die beiden PPTasen von B. subtilis, AcpS und Sfp, überlappende Spezifitäten besitzen. Es zeigte sich, dass AcpS lediglich die CP des Primärmetabolismus modifiziert, während Sfp, das zwar alle CP erkennt, jedoch deutliche Präferenz für die CP des Sekundärmetabolismus hat. In P. aeruginosa wurde nur eine PPTase, PcpS, gefunden. Aufgrund ihrer physikalischen Eigenschaften ist PcpS eine PPTase des Sekundärmetabolismus. Biochemische Untersuchungen zeigten, dass sie, wie Sfp, alle CP modifizieren kann, jedoch evolutiv auf die Modifikation der CP des Primärmetabolismus optimiert wurde. Eine Deletion des zugehörigen Gens und RNA-interference zeigten, dass diese PPTase für P. aeruginosa essentiell ist. Weitere Untersuchung zur CP-PPTasen-Erkennung konnten außerdem die Interaktionsstelle zwischen beiden Proteinen aufdecken. Die Inhibierung der Adenylierungsdomänen (A-Domänen) der NRPS, die für die Selektion des Aminosäuresubstrats verantwortlich sind, durch Aminoacyl-Sulfamoyl Adenylatanaloga konnte im Rahmen dieser Arbeit erfolgreich auf eine A-Domäne des Primärmetabolismus übertragen werden. Ein Modifikation dieser Inhibitoren mit einem Linker erlaubt ihre Bindung an eine Matrix. Der Linker beeinflusst die inhibitorischen Eigenschaften z.T. nicht und kann den Einsatz dieser linkermodifizierten Inhibitoren zur gerichteten Proteinevolution von A-Domänen ermöglichen. Außerdem wurde zum Zweck der Evolution von A-Domänen ein Screeningsystem entwickelt. Dieses System basiert auf der in vivo beobachtbaren Lumineszenz der Luciferase. Damit kann eine A-Domänenbibliothek auf veränderte Selektivität in Richtung des Substrats der Luciferase, Luciferin, durchmustert werden