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Computational Structure Prediction for Antibody-Antigen Complexes From Hydrogen-Deuterium Exchange Mass Spectrometry: Challenges and OutlookTran, Minh H., Schoeder, Clara T., Schey, Kevin L., Meiler, Jens 11 July 2023 (has links)
Although computational structure prediction has had great successes in recent years, it
regularly fails to predict the interactions of large protein complexes with residue-level
accuracy, or even the correct orientation of the protein partners. The performance of
computational docking can be notably enhanced by incorporating experimental data from
structural biology techniques. A rapid method to probe protein-protein interactions is
hydrogen-deuterium exchange mass spectrometry (HDX-MS). HDX-MS has been
increasingly used for epitope-mapping of antibodies (Abs) to their respective antigens
(Ags) in the past few years. In this paper, we review the current state of HDX-MS in
studying protein interactions, specifically Ab-Ag interactions, and how it has been used to
inform computational structure prediction calculations. Particularly, we address the
limitations of HDX-MS in epitope mapping and techniques and protocols applied to
overcome these barriers. Furthermore, we explore computational methods that leverage
HDX-MS to aid structure prediction, including the computational simulation of HDX-MS
data and the combination of HDX-MS and protein docking. We point out challenges in
interpreting and incorporating HDX-MS data into Ab-Ag complex docking and highlight
the opportunities they provide to build towards a more optimized hybrid method, allowing
for more reliable, high throughput epitope identification.
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Nonparametric estimation of the dependence function for multivariate extreme value distributions / Estimation non paramétrique de la fonction de dépendance des distributions multivariées à valeurs extrêmesAyari, Samia 01 December 2016 (has links)
Dans cette thèse, nous abordons l'estimation non paramétrique de la fonction de dépendance des distributions multivariées à valeurs extrêmes. Dans une première partie, on adopte l’hypothèse classique stipulant que les variables aléatoires sont indépendantes et identiquement distribuées (i.i.d). Plusieurs estimateurs non paramétriques sont comparés pour une fonction de dépendance trivariée de type logistique dans deux différents cas. Dans le premier cas, on suppose que les fonctions marginales sont des distributions généralisées à valeurs extrêmes. La distribution marginale est remplacée par la fonction de répartition empirique dans le deuxième cas. Les résultats des simulations Monte Carlo montrent que l'estimateur Gudendorf-Segers (Gudendorf et Segers, 2011) est plus efficient que les autres estimateurs pour différentes tailles de l’échantillon. Dans une deuxième partie, on ignore l’hypothèse i.i.d vue qu’elle n'est pas vérifiée dans l'analyse des séries temporelles. Dans le cadre univarié, on examine le comportement extrêmal d'un modèle autorégressif Gaussien stationnaire. Dans le cadre multivarié, on développe un nouveau théorème qui porte sur la convergence asymptotique de l'estimateur de Pickands vers la fonction de dépendance théorique. Ce fondement théorique est vérifié empiriquement dans les cas d’indépendance et de dépendance asymptotique. Dans la dernière partie de la thèse, l'estimateur Gudendorf-Segers est utilisé pour modéliser la structure de dépendance des concentrations extrêmes d’ozone observées dans les stations qui enregistrent des dépassements de la valeur guide et limite de la norme Tunisienne de la qualité d'air NT.106.04. / In this thesis, we investigate the nonparametric estimation of the dependence function for multivariate extreme value distributions. Firstly, we assume independent and identically distributed random variables (i.i.d). Several nonparametric estimators are compared for a trivariate dependence function of logistic type in two different cases. In a first analysis, we suppose that marginal functions are generalized extreme value distributions. In a second investigation, we substitute the marginal function by the empirical distribution function. Monte Carlo simulations show that the Gudendorf-Segers (Gudendorf and Segers, 2011) estimator outperforms the other estimators for different sample sizes. Secondly, we drop the i.i.d assumption as it’s not verified in time series analysis. Considering the univariate framework, we examine the extremal behavior of a stationary Gaussian autoregressive process. In the multivariate setting, we prove the asymptotic consistency of the Pickands dependence function estimator. This theoretical finding is confirmed by empirical investigations in the asymptotic independence case as well as the asymptotic dependence case. Finally, the Gudendorf-Segers estimator is used to model the dependence structure of extreme ozone concentrations in locations that record several exceedances for both guideline and limit values of the Tunisian air quality standard NT.106.04.
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