Understanding the function of a protein requires the kinetic description of correlated processes such as conformational changes and binding of interaction partners.
To this end, a method for the analysis of three-color smFRET data using hidden Markov models is established in this work. It allows the reliable extraction of kinetic state models and also the quantification of the associated uncertainties.
The approach is applied to the heat shock protein Hsp90 and reveals, among others, a previously overlooked cooperativity between the two nucleotide binding pockets of the Hsp90 dimer.
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Understanding the function of a protein requires the kinetic description of correlated processes such as conformational changes and binding of interaction partners.
To this end, a method for the analysis of three-color smFRET data using hidden Markov models is established in this work. It allows the reliable extraction of kinetic state models and also the quantification of the associated uncertainties.
The approach is applied to the heat shock protein Hsp90 and reveals, among others, a previou...
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Übersetzte Kurzfassung:
Um die Funktion von Proteinen zu studieren ist eine kinetische Beschreibung von korrelierten Prozessen notwendig, wie z.B. konformationelle Änderungen und das Binden eines Interaktionspartners.
Zu diesem Zweck wurde eine Methode zur Analyse von Dreifarben-Einzelmolekül FRET Daten mittels Hidden Markov Modellen entwickelt. Dies erlaubt die zuverlässige Bestimmung von kinetischen Zustandsmodellen und eine quantitative Fehlerabschätzung.
Die Methode wurde auf das Hitzeschockprotein Hsp90 angewendet und dadurch konnte, unter anderem, eine bisher verborgene Kooperativität zwischen den beiden Nukleotidbindetaschen von Hsp90 aufgedeckt werden.
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Um die Funktion von Proteinen zu studieren ist eine kinetische Beschreibung von korrelierten Prozessen notwendig, wie z.B. konformationelle Änderungen und das Binden eines Interaktionspartners.
Zu diesem Zweck wurde eine Methode zur Analyse von Dreifarben-Einzelmolekül FRET Daten mittels Hidden Markov Modellen entwickelt. Dies erlaubt die zuverlässige Bestimmung von kinetischen Zustandsmodellen und eine quantitative Fehlerabschätzung.
Die Methode wurde auf das Hitzeschockprotein Hsp90 angewend...
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