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Residual density validation and the structure of Labyrinthopeptin A2

dc.contributor.advisorSheldrick, George M. Prof. Dr.de
dc.contributor.authorMeindl, Katharina Anna Christinade
dc.date.accessioned2009-04-21T15:08:16Zde
dc.date.accessioned2013-01-18T10:32:44Zde
dc.date.available2013-01-30T23:51:22Zde
dc.date.issued2009-04-21de
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11858/00-1735-0000-0006-ACC6-5de
dc.identifier.urihttp://dx.doi.org/10.53846/goediss-2045
dc.description.abstractDie vorliegende Arbeit ist in zwei Teile untergliedert. Der erste Teil beschäftigt sich mit der Analyse und Überprüfung der Residualdichte. Für die Quantifizierung und Analyse wurde das Konzept der fraktalen Dimension verwendet. Zu diesem Zweck wurden verschiedene neue Deskriptoren entwickelt und in ein Programm namens "jnk2RDA'' implementiert. Um den Einfluss der experimentellen Auflösung auf die Deskriptoren zu untersuchen wurden ideale Daten erzeugt um unbekannte Fehlerquellen auszuschliessen. Es konnte gezeigt werden, dass die fraktale Dimension der Residualdichte stark von der Auflösung der Daten abhängt. Um realistischere Bedingungen zu simulieren wurden die idealen Daten Gauss-verrauscht. Es zeigte sich, dass die fraktale Dimension der Nullresidualdichte relativ unabhängig von der Menge des Rauschens ist, wogegen die Breite der Verteilung (maximale und minimale Restdichtewerte) mit ansteigendem Rauschen abnimmt.Verschiedene Parameter, die die Elektronendichte beschreiben, wurden ausgehend von ihren verfeinerten Werten für ideale und für experimentelle Daten variiert. Es konnte gezeigt werden, dass jeder Parameter einen individuellen Einfluss auf die Verteilung der Residualdichte und auf die Verteilung von deren fraktaler Dimension hat. Ausserdem kann die Form der Kurve der fraktalen Dimension bei der Identifizierung von Parametern helfen, die unter Umständen noch weiter angepasst werden können. Es zeigte sich, dass die Änderungen der Parameter für experimentelle Daten nicht immer die erwarteten (den idealen Daten entsprechenden) Ergebnisse zeigen, da in experimentellen Daten meist Fehler enthalten sind, die nicht immer identifiziert und kontrolliert werden können.Der Verlauf einer Multipolverfeinerung, ausgehend vom IAM Modell bis hin zum finalen Multipolmodell, wurde mit den Residualdichtedeskriptoren beobachtet, und es zeigte sich, dass die Parameter, die den grössten Beitrag zur Verbesserung der Beschreibung der Elektronendichte liefern, die Mono- und Multipolpopulationsparameter sind. Eine Untersuchung des Einflusses der Extinktionskorrektur auf die Residualdichte zeigte, dass sogar die Verfeinerung von relativ kleinen Extinktionsparametern die Residualdichte enorm verbessern (reduzieren) kann. Diese Verbesserung kann sogar deutlich grösser sein als diejenige, die durch Einführung der Multipolparameter erzielt wird.Es konnte gezeigt werden, dass die Auflösung des Residualdichtegrids die Residualdichtedeskriptoren beeinflusst. Die optimale Gridauflösung hängt von der experimentellen Auflösung ab und ist proportional zu den Zellkanten. Für optimal gewählte Werte kann bei gleichbleibendem Informationsgehalt der rechnerische Aufwand minimiert werden.Eine Anwendung der Residualdichtedeskriptoren war die Bestätigung der Multipolverfeinerung einer fehlgeordneten Struktur. Es konnte gezeigt werden, dass sich unter Berücksichtigung der zweiten Molekülposition nicht nur die Residualdichte in der Nähe der Atome verbessert hat sondern in der gesamten Einheitszelle.Ausserdem wurde eine neue Methode entwickelt, mit der negativ beobachtete Intensitäten korrigiert werden können, die bei einer Röntgenstrukturanalyse jederzeit auftreten können. Dieser neue Algorithmus kann die Daten auf eine sehr effektive Art korrigieren und ermöglicht die Verwendung aller (auch negativ beobachteter) Daten bei der Verfeinerung, was vor allem bei hochaufgelösten Messungen wichtig ist. Bisher gibt es solche Korrekturen nur für niedrig-aufgelöste Proteindaten aber nicht in der Kleinmolekülkristallographie.Im zweiten Teil der Arbeit wird ein neues Lantibiotikum (Labyrinthopeptin A2) vorgestellt, das aus 18 Aminosäuren aufgebaut ist und neue strukturelle Eigenschaften besitzt. Das zyklische Peptid enthält die Aminosäure Lanthionin, zwei ungewöhnliche cis-Peptidbindungen und neuartige intramolekulare Verknüpfungen. Dabei sind die Cα-Atome von zwei Alaninresten an die Cβ-Atome von zwei benachbarten Alaninresten gebunden. Das führt zu quartär substituierten Cα-Atomen, was in Peptiden und Proteinen ein seltenes Strukturmotiv ist. Trotz der kleinen Ringe in A2, die teilweise nur aus vier Aminosäuren bestehen, liegen die Diederwinkel alle in erlaubten Regionen im Ramachandran-Plot. Das Peptid kann formal in zwei Segmente aufgeteilt werden, die je aus zwei Ringen aufgebaut sind, deren Hauptketten strukturell sehr ähnlich sind, was durch eine Überlagerung der entsprechenden Atome gezeigt werden konnte.de
dc.format.mimetypeapplication/pdfde
dc.language.isoengde
dc.rights.urihttp://webdoc.sub.gwdg.de/diss/copyr_diss.htmlde
dc.titleResidual density validation and the structure of Labyrinthopeptin A2de
dc.typedoctoralThesisde
dc.title.translatedResidualdichtevalidierung und die Struktur von Labyrinthopeptin A2de
dc.contributor.refereeSheldrick, George M. Prof. Dr.de
dc.date.examination2008-10-30de
dc.subject.dnb540 Chemiede
dc.description.abstractengThe present work is divided into two main parts. The first part deals with the analysis and validation of the residual density. For the quantification and analysis the concept of the fractal dimension is employed. For this purpose several new descriptors were developed and implemented into a program called "jnk2RDA''. For testing the influence of the experimental resolution on the descriptors ideal simulated data were created to exclude the influence of any unknown sources of error. It could be shown that the fractal dimension of the residual density is strongly dependent on the resolution of the data. For simulating a more "realistic'' case Gaussian noise was added to the ideal data. It was seen that the fractal dimension of the zero residual density is relatively independent on the amount of noise whereas the flatness (maximum and minimum residual density values) decreases with increasing noise.Several parameters describing the electron density were varied from their refined values for simulated and for experimental data to investigate their influence on the residual density. It could be shown that each parameter has its individual influence on the distribution of the residual density and on its fractal dimension distribution and that the shape of the fractal dimension distribution can help to identify which parameter could be set to a more appropriate value. It was seen that the manipulation of parameters for experimental data does not necessarily show the expected results as the sources of error cannot always be identified and controlled.The progression of a multipole refinement starting from the Independent Atom Model to the final Multipole Model was monitored with the residual density descriptors and it could be shown that the parameters which contribute most to the improved description of the electron density are the monopole and multipole population parameters. An investigation of the influence of extinction correction on the residual density showed that the refinement of an even relatively small extinction parameter can improve the residual density remarkably. This improvement can be very large compared to any model improvement even including what can be achieved by refining the multipole population parameters.It was shown that the size and resolution of the residual density grid has an enormous impact on the residual density descriptors. The optimum grid has a resolution that is in a certain relation to the experimental resolution and which is proportional to the cell axes. For properly chosen values the computing effort and memory demand are minimized and the obtained information is maximized.The residual density descriptors were applied to verify the correct refinement on data of a disordered structure with multipole methods. It was shown that the residual density did not only improve in the molecular region when the disorder is taken into account but also for the whole unit cell.A new method was developed which allows for the correction of negative intensity observations that can occur for several reasons in an X-ray crystallography measurement. This new algorithm is a very effective way to correct the data and to make it possible that also negative observed intensities are included in the refinement, which is especially important for high resolution data. No such treatment is existing yet for small molecule crystallography.The second part of this work presents a new lantibiotic (called labyrinthopeptin A2) consisting of 18 amino acids, which shows new structural features. This cyclic peptide contains the amino acid lanthionine, two unusual cis peptide bonds and new intramolecular links. The Cα atoms of two alanine residues are bonded to the Cβ atoms of two neighbored alanine residues. This leads to quaternary substituted Cα atoms which is an uncommon structural motif. Despite the small rings in A2 consisting of only four amino acids the dihedral angles lie all in allowed regions in the Ramachandran plot. The peptide can formally be divided into two segments each containing two rings, the main chains of which are structurally very similar, which was shown by an overlay of the corresponding atoms.de
dc.contributor.coRefereeStalke, Dietmar Prof. Dr.de
dc.subject.topicMathematics and Computer Sciencede
dc.subject.engresidual density analysisde
dc.subject.engjnk2RDAde
dc.subject.engfractal dimensionde
dc.subject.enggross residual electronsde
dc.subject.engcorrection of negative intensity observationsde
dc.subject.englabyrinthopeptin A2de
dc.subject.englantibioticde
dc.subject.engquaternary substituted C<sub>α</sub> atomsde
dc.subject.eng<i>cis</i> peptide bondsde
dc.subject.engResidualdichteanalysede
dc.subject.engjnk2RDAde
dc.subject.engfraktale Dimensionde
dc.subject.engBruttoresidualelektronende
dc.subject.engKorrektur von negativ beobachteten Intensitätende
dc.subject.engLabyrinthopeptin A2de
dc.subject.engLantibiotikumde
dc.subject.engquartär substituierte C<sub>α</sub>-Atomede
dc.subject.eng<i>cis</i>-Peptidbindungende
dc.subject.bk35.06de
dc.subject.bk35.11de
dc.subject.bk35.25de
dc.subject.bk35.62de
dc.subject.bk35.76de
dc.identifier.urnurn:nbn:de:gbv:7-webdoc-2094-0de
dc.identifier.purlwebdoc-2094de
dc.affiliation.instituteFakultät für Chemiede
dc.subject.gokfullSWE 300: Kristallisation {Makromolekulare Chemie: Reaktionen}de
dc.subject.gokfullSXL 300: Peptidede
dc.subject.gokfullPolypeptidede
dc.subject.gokfullPeptone {Biochemie}de
dc.subject.gokfullSTC 000: Strukturchemie anorganischer Verbindungen {Anorganische Chemie}de
dc.subject.gokfullSP 000: Strukturchemiede
dc.identifier.ppn617896895de


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