Proteinmodellierung mit PyMOL & AlphaFold | 5-tägiges Online-Trainingsprogramm

Kursdetails

Überblick

Dieser intensive fünftägige Online-Kurs richtet sich an Studierende, Forschende und Fachkräfte, die praktische Fähigkeiten in der computergestützten Proteinmodellierung, der Strukturvisualisierung und der Analyse von Proteinstrukturen aufbauen möchten.

Der Kurs vermittelt die grundlegenden Konzepte der Strukturbiologie und führt die Teilnehmenden Schritt für Schritt durch computergestützte Werkzeuge zum Erkunden, Visualisieren, Vorhersagen und Analysieren von Proteinstrukturen.

Ausgehend von einer Einführung in die Proteinstruktur und die Prinzipien der Strukturbiologie lernen die Teilnehmenden, sich in der RCSB Protein Data Bank (PDB) zurechtzufinden, geeignete Proteinstrukturen zu identifizieren, Strukturdaten abzurufen und mit verschiedenen Dateiformaten für Proteinstrukturen zu arbeiten.

Ein Schwerpunkt des Kurses ist PyMOL, ein weit verbreitetes Werkzeug zur molekularen Visualisierung. Die Teilnehmenden lernen, Proteinstrukturen zu visualisieren, einzelne Ketten und Strukturkomponenten zu identifizieren, Sekundärstrukturen zu untersuchen, Aminosäuren und Liganden hervorzuheben, Abstände zu messen und molekulare Wechselwirkungen zu analysieren. Das Training führt schrittweise von grundlegenden Visualisierungsbefehlen zu fortgeschrittenen Techniken der Strukturanalyse und Präsentation.

Darüber hinaus führt der Kurs in AlphaFold ein, einen auf künstlicher Intelligenz basierenden Ansatz zur Vorhersage von Proteinstrukturen. Die Teilnehmenden lernen die Prinzipien hinter AlphaFold kennen, erfahren, wie sie auf vorhergesagte Proteinstrukturen zugreifen und Konfidenzmetriken interpretieren, und setzen sich mit den Anwendungen und Grenzen der KI-basierten Proteinstrukturvorhersage auseinander.

Weitere computergestützte Werkzeuge und Ressourcen, darunter UCSF ChimeraX und andere relevante Plattformen, werden an geeigneter Stelle vorgestellt, um ein breiteres Verständnis moderner strukturbiologischer Workflows zu vermitteln.

Am letzten Tag wenden die Teilnehmenden ihr neu erworbenes Wissen in einem eigenständigen Praxisprojekt an. Sie wählen ein Protein ihres Interesses aus, rufen dessen Struktur ab, visualisieren und analysieren sie mit den im Kurs vorgestellten Werkzeugen und präsentieren ihre Ergebnisse.

Am Ende des Trainings verfügen die Teilnehmenden über eine praktische Grundlage, um Proteinstrukturen mit modernen computergestützten Werkzeugen selbstständig zu erkunden und zu analysieren.

Lernziele

Nach Abschluss dieses Workshops können die Teilnehmenden:

• Die grundlegenden Prinzipien der Strukturbiologie und der Proteinarchitektur verstehen
• Primär-, Sekundär-, Tertiär- und Quartärstrukturen von Proteinen erkennen
• Die Bedeutung der Proteinstruktur für die biologische Funktion und molekulare Wechselwirkungen verstehen
• Sich in der RCSB Protein Data Bank (PDB) zurechtfinden und geeignete Proteinstrukturen für Forschungszwecke identifizieren
• PDB-Identifikatoren, strukturelle Metadaten, Proteinketten, Liganden und experimentelle Methoden verstehen
• Proteinstrukturdateien in verschiedenen Formaten herunterladen, importieren und verwalten
• PyMOL zur Proteinvisualisierung und Strukturerkundung einsetzen
• Aminosäuren, Reste, Ketten, Sekundärstrukturen und Liganden identifizieren
• Molekulare Darstellungen, Farben und Visualisierungseinstellungen anpassen
• Abstände und Winkel messen und strukturelle Zusammenhänge untersuchen
• Bindungsstellen visualisieren und Protein-Ligand-Wechselwirkungen untersuchen
• Grundlegende und fortgeschrittene Strukturvergleiche und Alignments durchführen
• Die grundlegenden Prinzipien von AlphaFold und der KI-basierten Proteinstrukturvorhersage verstehen
• Auf von AlphaFold vorhergesagte Proteinstrukturen zugreifen und diese interpretieren
• Die Konfidenzmetriken von AlphaFold, einschließlich pLDDT und PAE, verstehen
• Die Vorteile und Grenzen der computergestützten Proteinmodellierung einschätzen
• Verschiedene computergestützte Werkzeuge zu einem grundlegenden Workflow der Proteinstrukturanalyse kombinieren
• Ein eigenständiges Projekt zur Proteinmodellierung entwickeln und präsentieren

Zielgruppe

Dieser Kurs eignet sich besonders für:

• Bachelor- und Masterstudierende der Biologie, Biochemie, Biotechnologie und verwandter Fachrichtungen
• Promovierende und Forschende am Beginn ihrer Laufbahn
• Forschende aus der Molekularbiologie, den Neurowissenschaften, der Strukturbiologie und den biomedizinischen Wissenschaften
• Wissenschaftliche Mitarbeitende und Laborfachkräfte mit Interesse an computergestützten Ansätzen
• Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler mit Interesse an Proteinstrukturvorhersage und molekularer Visualisierung
• Einsteigerinnen und Einsteiger, die praktische Fähigkeiten in der computergestützten Proteinanalyse aufbauen möchten
• Forschende, die ihr Wissen über KI-basierte Werkzeuge zur Proteinmodellierung erweitern möchten

Vorkenntnisse in PyMOL oder in der computergestützten Proteinmodellierung sind nicht erforderlich. Grundkenntnisse über Proteine und Molekularbiologie sind hilfreich, aber nicht zwingend notwendig.

Kursprogramm

Tag 1: Einführung in die Strukturbiologie und Proteindatenbanken

Schwerpunkt: Proteinstrukturen verstehen und lernen, Strukturdaten zu finden und abzurufen.

Tag 2: Einführung in PyMOL und grundlegende Proteinvisualisierung

Schwerpunkt: Die Navigation in PyMOL erlernen und Proteinstrukturen visualisieren.

Tag 3: PyMOL für Fortgeschrittene und Strukturanalyse

Schwerpunkt: Proteinwechselwirkungen, Strukturmerkmale und fortgeschrittene Visualisierungstechniken erkunden.

Tag 4: AlphaFold und KI-basierte Proteinstrukturvorhersage

Schwerpunkt: Moderne Ansätze der Proteinstrukturvorhersage verstehen und vorhergesagte Strukturen in die Strukturanalyse einbinden.

Tag 5: Abschlussprojekt – Eigenständige Proteinstrukturanalyse

Schwerpunkt: Das im Kurs erworbene Wissen und die erlernten Techniken in einem eigenständigen Projekt zur Proteinmodellierung anwenden.

Abschlussprojekt

Am letzten Tag führen die Teilnehmenden mit den im Training vorgestellten computergestützten Werkzeugen ein kleines eigenständiges Projekt zur Proteinstrukturanalyse durch.

Jede teilnehmende Person oder Gruppe wählt ein Protein von biologischem Interesse aus und führt eine strukturierte Analyse durch, darunter:

1. Proteinauswahl: Ein Protein von Interesse identifizieren und eine grundlegende Forschungsfrage formulieren.
2. Strukturabruf: Eine geeignete experimentelle Struktur aus der RCSB PDB oder eine vorhergesagte Struktur aus der AlphaFold-Datenbank finden und herunterladen.
3. Strukturvisualisierung: Die Struktur in PyMOL importieren und ihre Gesamtarchitektur erkunden.
4. Strukturanalyse: Relevante Ketten, Reste, Sekundärstrukturen, Liganden und mögliche Bindungsstellen identifizieren.
5. Molekulare Wechselwirkungen: Ausgewählte Abstände und Wechselwirkungen innerhalb der Proteinstruktur untersuchen.
6. Modellinterpretation: Gegebenenfalls die Konfidenz einer von AlphaFold vorhergesagten Struktur bewerten.
7. Präsentation: Strukturvisualisierungen erstellen und die wichtigsten Ergebnisse präsentieren.

Die Teilnehmenden werden ermutigt, Proteine auszuwählen, die für ihre eigenen Forschungsinteressen relevant sind.

Erwartete Ergebnisse

Nach Abschluss des fünftägigen Trainings haben die Teilnehmenden:

• Ein grundlegendes Verständnis der Strukturbiologie und der computergestützten Proteinmodellierung
• Praktische Erfahrung mit PyMOL zur Proteinvisualisierung und -analyse
• Erfahrung im Umgang mit der Protein Data Bank und der AlphaFold-Datenbank
• Ein Verständnis der KI-basierten Proteinstrukturvorhersage und ihrer Grenzen
• Erfahrung mit grundlegenden Strukturvergleichen und der Analyse molekularer Wechselwirkungen
• Ein eigenständiges Projekt zur Proteinstrukturanalyse abgeschlossen
• Die Sicherheit gewonnen, weitere Werkzeuge und Workflows der computergestützten Strukturbiologie zu erkunden

Kursdetails

• Ort: Online
• Dauer: 5 Tage
• Format: Online, computergestütztes Praxistraining
• Niveau: Einsteiger bis Fortgeschrittene
• Sprache: Englisch
• Schwerpunkte: Strukturbiologie, Proteinarchitektur, RCSB Protein Data Bank (PDB), PyMOL, Proteinvisualisierung, Strukturanalyse, Protein-Ligand-Wechselwirkungen, Struktur-Alignment, UCSF ChimeraX, AlphaFold, KI-basierte Proteinstrukturvorhersage, Konfidenzmetriken pLDDT und PAE sowie ein eigenständiges Abschlussprojekt