Geri Dön

Computational prediction and experimental demonstration of dimerization and polymerization in the ZBTB protein family

ZBTB protein ailesinde dimerizasyon ve polimerizasyonun hesaplamalı tahmini ve deneysel gösterimi

  1. Tez No: 877536
  2. Yazar: EGE EZEN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET BATU ERMAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Biyoloji, Genetik, Biology, Genetics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Moleküler Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 159

Özet

İnsan genomunda 49 geni olan ZBTB transkripsiyon regülatör protein ailesi, kromatin yapısı düzenlemesinden kök hücre diferansiyasyonuna, hücresel oksidatif fosforilasyondan p53 yolağına kadar çeşitli hücresel süreçlerde farklı roller üstlenir. Bu çalışma, ZBTB proteinlerinin heterodimerizasyon potansiyelini açığa çıkarmaya odaklanmaktadır, özellikle de etkileşimleri ve dimerizasyonu kontrol eden N-terminal BTB bölgelerine odaklanmaktadır. Protein ailesi içinde heterodimerizasyon olmasına rağmen, homodimerizasyon daha yaygın görülmektedir ve belirli heterodimer oluşumlarının nedenleri hala belirsizdir. Heterodimer oluşumunu araştırmak, fonksiyonlarını anlamak ve yeni etkileşimleri keşfetmek amacıyla AlphaFold yapay zeka algoritmaları kullanılarak hesaplamalı tahminler yapılmıştır. Bu araştırma ile, ZBTB9 proteinin BTB bölgesinin yüksek heterodimer oluşum potansiyeline sahip önemli bir aday olduğunu belirledik. ZBTB9 BTB bölgesi üzerinde uyguladığımız deneysel yaklaşımlar ile, biomoleküler kondensat oluşturma kapasitesini gösterdik. Hesaplamalı yapı tahminleri, amino asit motif keşfi ve deneysel mutasyonları kullanarak, kondensat oluşumunun sadece ZBTB9 BTB böglesinde değil, aynı zamanda ZBTB5, ZBTB6 ve ZBTB8A BTB bölgelerinde de potansiyel polimerizasyonla ilişkili olduğunu ortaya koyduk. Bu çalışmada 49 ZBTB proteini içinden 20'sinin, BTB bölgesinde polimerizasyonu aracılığıyla kondensat oluşturma potansiyeline sahip olduğunu öne sürüyoruz. Bu potensiyel polymerizasyona neden olan bölgede, yeni keşfedilen bir amino asit motifi ve hidrojen bağı oluşturan kritik bir serin içerdiğini gösterdik. Bu araştırma, ZBTB protein davranışlarının anlaşılmasına, özellikle aile içindeki yeni etkileşim türlerinin belirlenmesine katkıda bulundu. Çalışmanın bulguları, ZBTB protein aile üyeleri arasında zengin işlevselliklere işaret etmektedir.

Özet (Çeviri)

The ZBTB family of transcription factor proteins, encoded by 49 genes in the human genome, play diverse roles in cellular processes such as chromatin structure regulation, stem cell differentiation, cellular oxidative phosphorylation, and the p53 pathway. This study focuses on unraveling the heterodimerization potential of ZBTB proteins, specifically emphasizing their N-terminal BTB domains, which facilitate inter-molecular interactions and dimerization. Despite the presence of heterodimerization within the family, homodimerization is more prevalent, and the functional significance of heterodimer formation remains unclear. To explore heterodimer formation, understand their roles, and discover novel interactions, computational predictions using AlphaFold were employed. Our studies identified ZBTB9 BTB as a noteworthy candidate with high potential for heterodimer formation. Experimental approaches testing ZBTB9 BTB domain dimerization unexpectedly identified its capacity to form biomolecular condensates. By utilizing computational structural predictions, amino acid motif discovery, and experimental mutations, we revealed that condensate formation, observed not only in the ZBTB9 BTB domain but also in ZBTB5, ZBTB6, and ZBTB8A, is linked to a conserved structural motif that mediates polymerization. We propose that 20 out of the 49 ZBTB proteins can potentially form condensates through BTB domain polymerization, involving a newly identified amino acid motif and a critical serine residue forming hydrogen bonds with alternative BTB monomers. This research contributed to the comprehension of ZBTB protein behavior, especially in the context of novel modes of interaction within the family. This study revealed unknown functions of some ZBTB protein family members.

Benzer Tezler

  1. A finite volume based in-house large eddy simulation solver for turbulent flows in complex geometries

    Karmaşık geometrilerde türbülanslı akışlar için sonlu hacimler yöntemine dayanan özgün büyük girdap benzetimi çözücüsü

    SARP ER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Havacılık Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYŞE GÜL GÜNGÖR

  2. Computational analysis of external store carriage in transonic speed regime

    Harici yük taşımanın transonik sürat bölgesinde hesaplamalı analizi

    İ. CENKER ASLAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2003

    Havacılık Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYDIN MISIRLIOĞLU

    PROF. DR. OKTAY BAYSAL

  3. İnsan gen yolaklarında ikâme modelleme ve makine öğrenmesi kullanarak varyant analizi

    Variant analysis in human gene networks using surrogate modelling and machine learning

    FURKAN AYDIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SÜHA TUNA

  4. Jenerik denizaltı geometrisinin katsayı tabanlı manevrakarakteristiklerinin had ve analitik çözüm yöntemleri ile analizi

    Analysis of coefficient-based maneuvering characteristics of generic submarine geometry by CFD and analytical solution method

    OĞUZHAN KIRIKBAŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Gemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞAKİR BAL

  5. Makine öğrenmesi yöntemleri ile yapısal verilerin vektör gömülümleri

    Vector embeddings of structural data by machine learning techniques

    SARMAD NIHAD MOHAMMED SALIH

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEMRA GÜNDÜÇ