Bioinformatics is a fast-developing field, which makes use of computational methods to analyse and structure biological data. An important branch of bioinformatics is structure and function prediction of proteins, which is often based on finding relationships to already characterized proteins. It is known that two proteins with very similar sequences also share the same 3D structure. However, there are many proteins with similar structures that have no clear sequence similarity, which make it difficult to find these relationships. In this thesis, two methods for annotating protein domains are presented, one aiming at assigning the correct domain family or families to a protein sequence, and the other aiming at fold recognition. Both methods use hidden Markov models (HMMs) to find related proteins, and they both exploit the fact that structure is more conserved than sequence, but in two different ways. Most of the research presented in the thesis focuses on the structure-anchored HMMs, saHMMs. For each domain family, an saHMM is constructed from a multiple structure alignment of carefully selected representative domains, the saHMM-members. These saHMM-members are collected in the so called "midnight ASTRAL set", and are chosen so that all saHMM-members within the same family have mutual sequence identities below a threshold of about 20%. In order to construct the midnight ASTRAL set and the saHMMs, a pipe-line of software tools are developed. The saHMMs are shown to be able to detect the correct family relationships at very high accuracy, and perform better than the standard tool Pfam in assigning the correct domain families to new domain sequences. We also introduce the FI-score, which is used to measure the performance of the saHMMs, in order to select the optimal model for each domain family. The saHMMs are made available for searching through the FISH server, and can be used for assigning family relationships to protein sequences. The other approach presented in the thesis is secondary structure HMMs (ssHMMs). These HMMs are designed to use both the sequence and the predicted secondary structure of a query protein when scoring it against the model. A rigorous benchmark is used, which shows that HMMs made from multiple sequences result in better fold recognition than those based on single sequences. Adding secondary structure information to the HMMs improves the ability of fold recognition further, both when using true and predicted secondary structures for the query sequence. / Bioinformatik är ett område där datavetenskapliga och statistiska metoder används för att analysera och strukturera biologiska data. Ett viktigt område inom bioinformatiken försöker förutsäga vilken tredimensionell struktur och funktion ett protein har, utifrån dess aminosyrasekvens och/eller likheter med andra, redan karaktäriserade, proteiner. Det är känt att två proteiner med likande aminosyrasekvenser också har liknande tredimensionella strukturer. Att två proteiner har liknande strukturer behöver dock inte betyda att deras sekvenser är lika, vilket kan göra det svårt att hitta strukturella likheter utifrån ett proteins aminosyrasekvens. Den här avhandlingen beskriver två metoder för att hitta likheter mellan proteiner, den ena med fokus på att bestämma vilken familj av proteindomäner, med känd 3D-struktur, en given sekvens tillhör, medan den andra försöker förutsäga ett proteins veckning, d.v.s. ge en grov bild av proteinets struktur. Båda metoderna använder s.k. dolda Markov modeller (hidden Markov models, HMMer), en statistisk metod som bland annat kan användas för att beskriva proteinfamiljer. Med hjälp en HMM kan man förutsäga om en viss proteinsekvens tillhör den familj modellen representerar. Båda metoderna använder också strukturinformation för att öka modellernas förmåga att känna igen besläktade sekvenser, men på olika sätt. Det mesta av arbetet i avhandlingen handlar om strukturellt förankrade HMMer (structure-anchored HMMs, saHMMer). För att bygga saHMMerna används strukturbaserade sekvensöverlagringar, vilka genereras utifrån hur proteindomänerna kan läggas på varandra i rymden, snarare än utifrån vilka aminosyror som ingår i deras sekvenser. I varje proteinfamilj används bara ett särskilt, representativt urval av domäner. Dessa är valda så att då sekvenserna jämförs parvis, finns det inget par inom familjen med högre sekvensidentitet än ca 20%. Detta urval görs för att få så stor spridning som möjligt på sekvenserna inom familjen. En programvaruserie har utvecklats för att välja ut representanter för varje familj och sedan bygga saHMMer baserade på dessa. Det visar sig att saHMMerna kan hitta rätt familj till en hög andel av de testade sekvenserna, med nästan inga fel. De är också bättre än den ofta använda metoden Pfam på att hitta rätt familj till helt nya proteinsekvenser. saHMMerna finns tillgängliga genom FISH-servern, vilken alla kan använda via Internet för att hitta vilken familj ett intressant protein kan tillhöra. Den andra metoden som presenteras i avhandlingen är sekundärstruktur-HMMer, ssHMMer, vilka är byggda från vanliga multipla sekvensöverlagringar, men också från information om vilka sekundärstrukturer proteinsekvenserna i familjen har. När en proteinsekvens jämförs med ssHMMen används en förutsägelse om sekundärstrukturen, och den beräknade sannolikheten att sekvensen tillhör familjen kommer att baseras både på sekvensen av aminosyror och på sekundärstrukturen. Vid en jämförelse visar det sig att HMMer baserade på flera sekvenser är bättre än sådana baserade på endast en sekvens, när det gäller att hitta rätt veckning för en proteinsekvens. HMMerna blir ännu bättre om man också tar hänsyn till sekundärstrukturen, både då den riktiga sekundärstrukturen används och då man använder en teoretiskt förutsagd. / Jeanette Hargbo.

This thesis is an investigation of novel mono-ADP-ribosylating toxins. In the current data-rich era, making the leap from sequence data to knowledge is a task that requires an elegant bioinformatics toolset to pinpoint questions. A strategy to expand important protein-family knowledge is required, particularly in cases in which primary sequence identity is low but structural conservation is high. For example, the mono-ADP-ribosylating toxins fit these criteria and several approaches have been used to accelerate the discovery of new family members. A newly developed tactic for detecting remote members of this family -- in which fold recognition dominates -- reduces reliance on sequence similarity and advances us toward a true structure-based protein-family expansion methodology. Chelt, a cholera-like toxin from Vibrio cholerae, and Certhrax, an anthrax-like toxin from Bacillus cereus, are among six new bacterial protein toxins identified and characterized using in silico and cell-based techniques. Medically relevant toxins from Mycobacterium avium and Enterococcus faecalis were also uncovered. Agriculturally relevant toxins were found in Photorhabdus luminescens and Vibrio splendidus. Computer software was used to build models and analyze each new toxin to understand features including: structure, secretion, cell entry, activation, NAD+ substrate binding, intracellular target binding and the reaction mechanism. Yeast-based activity tests have since confirmed activity. Vibrio cholerae produces cholix – a potent protein toxin of particular interest that has diphthamide-specific ADP-ribosyltransferase activity against eukaryotic elongation factor 2. Here we present a 2.1Å apo X-ray structure as well as a 1.8Å X-ray structure of cholix in complex with its natural substrate, nicotinamide adenine dinucleotide (NAD+). Hallmark catalytic residues were substituted and analyzed both for NAD+ binding and ADP-ribosyltransferase activity using a fluorescence-based assay. These new toxins serve as a reference for ongoing inhibitor development for this important class of virulence factors. In addition to using toxins as targets for antivirulence compounds, they can be used to make vaccines and new cancer therapies. / Natural Sciences and Engineering Research Council (CGS-D), Canadian Institutes of Health Research, Cystic Fibrosis Canada, Human Frontier Science Program, Ontario government (OGSST), University of Guelph (Graduate Research Scholarship)

El texto completo de este trabajo no está disponible en el Repositorio Académico UPC por restricciones de la casa editorial donde ha sido publicado. / Protein fold recognition is an important task in the biological area. Different machine learning methods such as multiclass classifiers, one-vs-all and ensemble nested dichotomies were applied to this task and, in most of the cases, multiclass approaches were used. In this paper, we compare classifiers organized in tree structures to classify folds. We used a benchmark dataset containing 125 features to predict folds, comparing different supervised methods and achieving 54% of accuracy. An approach related to tree-structure of classifiers obtained better results in comparison with a hierarchical approach. / Revisión por pares