T-cell receptors (TCRs) are highly diverse, heterodimeric, and membrane anchored proteins, which allow the vertebrate immune system to distinguish between self- and non-self peptides presented by major histocompatibility complex (MHC) molecules on the surfaces of different cells. Knowledge of the 3D structure of TCR:antigen complexes allows the theoretical investigation of the T-cell signal transduction, the development of vaccines, and the rational optimization of these receptors in the context of adoptive T-cell therapy. However, due to the high variability of TCRs, for the majority of these complexes there exists no experimental structure and thus homology modeling must be applied to build a theoretical 3D model. Two TCR-specific aspects not considered in general homology modeling approaches are the rotation of the TCR variable domains and the varying orientations in which TCRs bind to different MHC:peptide complexes (pMHC). In the first part of this thesis an analysis method for an efficient investigation of TCR inter-domain angles is presented. The method uses a simplified cuboid-based description of the individual TCR domains and allows for a precise Euler angle measurement of the orientation of the antigen recognizing TCR variable α- and β-domains, Vα and Vβ, despite their high structural and sequential diversity. Within a diverse set of experimental structures of TCR:peptide:MHC (TCRpMHC) complexes differing in the represented TCR clonotypes and pMHC ligands, the domain orientations were compared using a cluster analysis based on the Euler angle distance metric. This analysis revealed that the differences in the TCR inter-domain angles are specific for the different clonotypes. Through a grid-based analysis of all structures a common center of rotation (CoR) was localized, which is stabilized by conserved glutamine-glutamine interactions between both chains. To obtain the necessary experience and background for the development of a force field based prediction method for TCR inter-domain angles on the basis of the above analysis results, a molecular dynamics-based application project was performed in the second part of the thesis. This project consisted of several molecular dynamics simulations of the DNA binding protein domain Uhrf1:SRA bound to different DNA substrates. These substrates contained either methylated or hydroxymethylated cytosine bases (5mC or 5hmC). The simulations allowed a molecular explanation of the experimentally observed differences in the binding affinities of 5hmC and 5mC. For this purpose different analyses were performed based on the obtained molecular dynamics trajectories, such as the computation of binding energies, the calculation of conserved hydrogen bond networks, and the identification of conserved water molecules. In the third part of this thesis a force field based method was developed for the prediction of the orientation of TCR Vα/Vβ domains. The approach was extended to an arbitrary number of domains in order to concurrently predict the relative orientation of the two variable TCR domains as well as the orientation of the whole TCR with respect to the pMHC complex. The method is implemented in a modular manner based on a rigid body energy minimization approach, allowing for a rigid body optimization of the angle between individual domains. Additionally, due to its modularity, the optimization approach can be easily extended towards the inclusion of additional properties, such as side chain flexibility. The latter is demonstrated by the inclusion of local side chain flexibility for the glutamine residues localized at the CoR into the TCR inter-domain optimization procedure. The performance of the method was evaluated by its application on two test sets containing 75 TCR structures and 53 TCRpMHC complexes, and yields a rate of correct predictions of 89% and 72%, respectively. Examining single parts of the prediction pipeline reveals two main results: First, the correction and optimization of the glutamine residues at the CoR improves the predictions emphasizing the importance of this conserved position in the TCR. Second, the slightly lower performance of the method applied on complexes containing both the TCR and the pMHC can be explained by the preplacement of the ligand and carries potential for improvement. The remarkable high prediction rates obtained by the new approach demonstrate the suitability and also the relevance of the proposed methodology in the field of TCRpMHC structure prediction. Therefore, future approaches will most likely need to take the association properties of the TCR itself and its docking angle onto the pMHC complexes into account, in order to obtain accurate theoretical models of such complex assemblies. Due to its modular implementation the cuboid method presented in this thesis can readily be combined with currently available homology modeling methods to create such theoretical models. In addition, it can be easily extended for the concurrent optimization of the domain orientations as well as side chain- and backbone conformations in arbitrary proteins.     «

T-cell receptors (TCRs) are highly diverse, heterodimeric, and membrane anchored proteins, which allow the vertebrate immune system to distinguish between self- and non-self peptides presented by major histocompatibility complex (MHC) molecules on the surfaces of different cells. Knowledge of the 3D structure of TCR:antigen complexes allows the theoretical investigation of the T-cell signal transduction, the development of vaccines, and the rational optimization of these receptors in the context...     »

T-Zell-Rezeptoren (TCRs) sind hochdiverse, heterodimere, membranverankerte Oberflächenmoleküle. Sie erlauben dem Immunsystem der Vertebraten, zwischen Selbst- und Nicht-Selbst-Peptiden zu unterscheiden, die auf der Oberfläche verschiedener Zellen durch Moleküle des Haupthistokompatibilitätskomplexes (MHC) präsentiert werden. Die Kenntnis der 3D-Struktur von TCR:Antigen-Komplexen erlaubt die theoretische Untersuchung der T-Zell-Signaltransduktion, die Impfstoffentwicklung, und die gezielte Optimierung des Rezeptors für die T-Zell-Therapie. Da aber aufgrund der hohen Variabilität der TCRs nur für einen geringen Teil dieser Komplexe experimentell aufgeklärte Strukturen existieren, ist die Anwendung von Homologiemodellierung zur Erzeugung theoretischer 3D-Modelle unabdingbar. Zwei TCR-spezifische Aspekte werden in allgemeinen Homologiemodellierungsverfahren nicht berücksichtigt, nämlich die Rotation der variablen TCR-Domänen und die verschiedenen Ausrichtungen, mit denen ein TCR einen MHC:Peptid-Komplex (pMHC) bindet. Im ersten Teil dieser Dissertation wird eine Analysemethode zur effizienten Untersuchung der TCR-Interdomänenwinkel präsentiert. Die simplifizierte Repräsentation der einzelnen TCR-Domänen durch Kuboide erlaubt eine genaue Eulerwinkelmessung der variablen, antigenerkennenden TCR-Domänen (Vα und Vβ), trotz deren hoher struktureller und sequentieller Diversität. Innerhalb einer Menge verschiedener experimenteller TCR:Peptid:MHC-Strukturen (TCRpMHC-), die sich in den darin enthaltenen TCR- Klonotypen und den pMHC-Liganden unterscheiden, wurden die Domänenausrichtungen durch ein Clusteranalyseverfahren anhand der Eulerwinkeldistanzmetrik verglichen. Die Analyse zeigt, dass unterschiedliche Interdomänenwinkel spezifisch für verschiedene TCR-Klonotypen sind. Mit Hilfe einer Gitteranalyse aller Strukturen wurde ein gemeinsamer Drehpunkt (CoR) der variablen Domänen lokalisiert, der durch Wechselwirkungen aus beiden Ketten stammender, konservierter Glutaminresiduen stabilisiert wird. Um das notwendige Hintergrundwissen für die Entwicklung einer kraftfeldbasierten Vorhersagemethode für TCR-Interdomänenwinkel auf Grundlage der obigen Analyse zu sammeln, wurde für den zweiten Teil der Dissertation ein Anwendungsprojekt aus dem Bereich der Moleküldynamik durchgeführt. Dieses Projekt bestand aus mehreren Moleküldynamiksimulationen der DNS-bindenden Proteindomäne Uhrf1:SRA im Komplex mit verschiedenen DNS-Substraten. Diese Substrate enthielten entweder methyliertes oder hydroxymethyliertes Cytosin (5mC oder 5hmC). Die Simulationen erlaubten, die experimentell beobachteten Unterschiede der Bindeaffinitäten von 5mC und 5hmC in molekularer Hinsicht zu erklären. Hierfür wurden verschiedene Analysen mit den aus den Moleküldynamiksimulationen gewonnen Trajektorien durchgeführt, wie etwa die Berechnung von Bindeenergien, die Bestimmung konservierter Wasserstoffbrückennetzwerke und die Identifikation von konservierten Wassermolekülen. Im dritten Teil dieser Dissertation wurde eine kraftfeldbasierte Methode zur Vorhersage der Orientierung von TCR Vα/Vβ-Domänen entwickelt. Das Verfahren wurde dann für eine beliebige Anzahl von Domänen erweitert, um gleichzeitig die Stellung der beiden variablen TCR Domänen bezüglich zum pMHC-Liganden im gesamten TCRpMHC-Komplex vorherzusagen. Kern der Implementierung ist ein modularer Energieminimierer, der eine Festkörperoptimierung der Domänen durchführt. Aufgrund seiner Modularität kann das Optimierungsverfahren leicht um zusätzliche Eigenschaften des Komplexes erweitert werden, wie etwa Seitenkettenflexibilität. Letzteres wird anhand der Hinzunahme lokaler Seitenkettenflexibilität der am Drehpunkt lokalisierten Glutaminresiduen zur Optimierung demonstriert. Die Leistungsfähigkeit der Methode wurde zum einen für einen Testdatensatz von 75 TCR-Komplexen und zum anderen für 53 TCRpMHC-Komplexe ermittelt, wobei 89% der TCR- und 72% der TCRpMHC-Orientierungen korrekt vorhergesagt wurden. Eine Analyse einzelner Teile der Methode zeigte auf, dass erstens die Korrektur der Glutaminausrichtungen am Drehpunkt die Vorhersageergebnisse verbessert und unterstreicht damit auch die Wichtigkeit dieser in der Analyse aufgedeckten Eigenschaft der TCRs. Zweitens lässt sich die etwas geringere Leistung der Methode bei der Anwendung auf die TCRpMHC-Komplexe gegenüber den ungebundenen TCRs mit der Vorplatzierung des pMHCs erklären, bei der noch Verbesserungsmöglichkeiten bestehen. Die bemerkenswert hohen, mit der Methode erzielten Vorhersageraten zeigen die Eignung und auch die Bedeutung des hier vorgeschlagenen neuen Verfahrens für die Vorhersage von TCRpMHC-Strukturen. Daher werden zukünftige Modellierungsansätze, um akkuratere theoretische Modelle zu erhalten, wahrscheinlich die Assoziationseigenschaften der TCR-Domänen sowie den Bindewinkel des pMHC-Liganden berücksichtigen müssen. Die für diese Arbeit implementierte kuboidbasierte und modulare Vorhersagemethode kann mit vorhandnen Homologiemodellierungsverfahren kombiniert werden, um damit derartige theoretische Modelle zu erzeugen. Außerdem kann die Methode leicht derart erweitert werden, dass eine Optimierung von Domänenorientierungen gleichzeitig mit der Optimierung von Seitenketten- oder Rückgratkonformationen für beliebige Proteine erfolgt.     «

T-Zell-Rezeptoren (TCRs) sind hochdiverse, heterodimere, membranverankerte Oberflächenmoleküle. Sie erlauben dem Immunsystem der Vertebraten, zwischen Selbst- und Nicht-Selbst-Peptiden zu unterscheiden, die auf der Oberfläche verschiedener Zellen durch Moleküle des Haupthistokompatibilitätskomplexes (MHC) präsentiert werden. Die Kenntnis der 3D-Struktur von TCR:Antigen-Komplexen erlaubt die theoretische Untersuchung der T-Zell-Signaltransduktion, die Impfstoffentwicklung, und die gezielte Optimi...     »