Robotics and Biology Laboratory

Convolutional Neural Networks for the prediction of breaking contacts during protein motion

Personen

Lukas Hönig

Kolja Stahl

Oliver Brock

Motivation

Die Bewegung eines Proteins ist eng mit der Funktion eines Proteins verbunden. Die Bewegung eines Proteins vorhersagen zu können, ist daher ein wichtiger Schritt bei der Entwicklung von Arzneimitteln.

Beschreibung der Arbeit

Die Arbeit baut auf der Arbeit von Ines Putz auf, die tiefe neuronale Netze aus dem Bereich der Kontaktvorhersage auf die Vorhersage von Bruchkontakten bei Proteinbewegungen anwendet. Elastische Netzwerkmodelle sind nützlich, um die grobkörnige Bewegung von Proteinen zu bestimmen. Während struktureller Übergänge werden bestimmte Rückstandspaare, die räumlich nahe beieinander lagen, getrennt, so genannte Bruchkontakte. Die Einbeziehung dieser Information verbessert die Vorhersage der Proteinbewegung. In dieser Arbeit wollen wir modernste Methoden des maschinellen Lernens auf die Vorhersage von Bruchkontakten anwenden.