Structural Bioinformatics and Crystallography Tools for Automated Protein Model Building and Validation

Deciphering the structures of biological macromolecules is essential to understand their function in cellular processes and their role in human diseases. Macromolecular X-ray crystallography is the most successful and widely used technique for such studies. However, large macromolecules and their assemblies usually do not provide crystallographic data at an atomic level of detail and the resulting electron density maps are insufficiently informative. This makes their automatic interpretation more difficult and less accurate. While methods for the extension of fragmented protein models have been developed in the past, more complete models are not necessarily more correct. It is therefore imperative to validate crystallographic models not only before depositing them to a databank but also during the model-building procedure. In this thesis, this issue is addressed at two levels. The main one concerns the development of a validation tool that is not only useful at the later stages of the crystallographic experiment but also during protein model building. The most commonly used methods for the validation of protein backbone conformation are based on the two-dimensional distribution of its dihedral angles. Based on the premise that molecular conformation can be defined by the relative position of atoms in the three-dimensional space and by the chirality of asymmetric atomic groups, a three- dimensional space, DipSpace, was developed which allows the description of protein stereochemistry and highlights residues in an unusual conformation that may not be detectable with other approaches. It was implemented within a tool, DipCheck, which can be used for the general validation of protein models but is also used by ARP/wARP during automated protein model building. DipCheck evaluates any protein model, pointing to problematic residues and providing an overall score of protein backbone quality. Following a modification of the ARP/wARP protein model building protocol, the quality of protein models built at a resolution between 2.5 and 3.0 A by ARP/wARP is now improved. The second level concerns the study and the implementation of changes to the ARP/wARP protocol for protein automated model building at medium-to-low resolution, including the geometrisation of identified dipeptide units and the application of density shape descriptors for the identification of side-chains, but also the improvement in the automated building of bound ligands. In this last case, the inclusion of an energetic term during the ranking of possible ligands for a given binding site proved helpful for the validation of already deposited protein-ligand complexes and also for the correct identification of the ligand in a given density cluster. Die Kenntnis der Strukturen biologischer Makromolekule ist von zentraler Bedeutung fur das Verstandnis ihrer Funktion in zellularen Prozessen und ihrer Rolle bei Erkrankungen des Menschen. Makromolekulare Rontgenkristallographie ist die erfolgreichste und am weitesten verbreitete Technik fur solche Studien. Allerdings konnen insbesondere bei grosen Makromolekulen und deren Komplexen oft keine hinreichend hoch aufgelosten kristallographischen Daten gemessen werden, und die daraus resultierenden Elektronendichtekarten sind nicht ausreichend informativ. Dies macht ihre automatische Interpretation schwieriger und weniger prazise. Wahrend die in der Vergangenheit entwickelten Verfahren zur Erweiterung von fragmentierten Proteinmodellen zwar vermeintlich vollstandigere Modelle ergeben, sind diese nicht notwendigerweise richtiger. Es ist daher zwingend notwendig, kristallographische Modelle nicht nur dann zu validieren, wenn diese in Datenbanken veroffentlicht werden, sondern bereits wahrend das Model in die Elektronendichtekarten gebaut wird. Die vorliegende Arbeit befasst sich mit diesem Problem auf zwei Ebenen. Die erste und wichtigere Ebene betrifft die Entwicklung eines Validierungswerkzeuges, das sowohl in den spateren Phasen des kristallographischen Experimentes, als auch wahrend der Proteinmodellierung nutzlich ist. Die am haufigsten verwendete Methode zur Validierung der Konformation des Protein-Ruckgrats basiert auf der zweidimensionalen Verteilung der Torsionswinkel. Unter der Annahme, dass die molekulare Konformation durch die relative Position der Atome im dreidimensionalen Raum und die Chiralitat von asymmetrischen Atomgruppen definiert ist, wurde DipSpace entwickelt. DipSpace ist ein dreidimensionaler Raum, der die Beschreibung der Protein-Stereochemie ermoglicht, wobei Aminosauren in ungewohnlicher Konformation auffallen, welche mit anderen Methoden nicht erkannt werden konnen. Das DipSpace-Konzept wurde als Software-Werkzeug implementiert – genannt DipCheck - welches fur die allgemeine Validierung von Proteinmodellen verwendet werden kann, aber auch von ARP/wARP wahrend der automatisierten Proteinmodellierung aufgerufen wird. Durch die entsprechende Anpassung von ARP/wARP, konnte die Qualitat von Proteinmodellen mit einer Auflosung zwischen 2,5 und 3,0 A deutlich verbessert werden. Die zweite Ebene betrifft die Analyse und die Umsetzung von Anderungen an verschiedenen ARP/wARP Protokollen zum automatisierten Modellbau fur Proteine bei mittlerer bis niedriger Auflosung. Dies schliest die Geometrisierung der identifizierten Dipeptideinheiten, die Anwendung von Deskriptoren fur die dreidimensionale Form der Dichteverteilung zur Identifizierung von Seitenketten, sowie die Verbesserung der automatisierten Modellierung von gebundenen Liganden ein. Fur den letzten Fall wurde die Bindungsenergie zwischen Protein und Ligand fur die Bewertung von moglichen Liganden fur eine bestimmte Bindungsstelle als zusatzlicher Term eingefuhrt, was sich als hilfreich fur die Validierung bereits bekannter Protein-Ligand-Komplexe erwiesen hat aber auch die korrekte Identifizierung eines Liganden in einem Dichte-Cluster unterstutzt.