Hallo!

Heute versuche ich mal zu beschreiben, was ich eigentlich so die ganze Zeit mache.

Erinnern wir uns an die gestrige Geschichte vom großen Protein Geschichte vom großen Protein.

Gegen Ende der Geschichte, als der Forscher schon am verzweifeln war, und ihm der Programmierer zu hilfe kam, hatte ich geschrieben, dass er die Peptidfragmente (also Bruchstücke von Bruchstücken von Proteinen) virtuell wieder zu großen Proteinen zusammensetzte.

Aber wie machte er das bloß?
Irgendwie schaffte es der Programmierer die richten Proteine herauszusuchen, nachdem sie verändert, mehrfach gespalten, aufgetrennt und nochmal zerkleinert worden sind.

Er machte das, indem er alle Einzelschritte zuerst berechnet hatte, und dann die Ergebnisse mit dem Tatsächlichen Ergebnis verglichen hatte.

Damit er das allerdings tun konnte, musste er ganz genau wissen, was mit den Proteinen passiert war.

Wie hat man die Menge der Proteine reduziert? Mit einer Gelektrophorese? Oder dadurch, indem man Aminosäuren so verändert, dass bestimmte Proteine daran haften? Wie verändert sich die Masse der Aminosäure wenn man sie verändert?

Welche Enzyme hat man zum schneiden der Proteine verändert?

Welche Methode zum auftrennen (Chromatographieren) der Peptide?

Und das ist noch nicht alles. Da es hier um natürliche Vorgänge handelt, können wir niemals mit bestimmtheit sagen, ob etwas passiert oder nicht - wir nehmen nur Wahrscheinlichkeiten an.
Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, dass die Aminosäure die man verändern wollte sich doch nicht verändert? Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit dass das Enzym, dass die Proteine schneiden sollte eine Schnittstelle vergessen hat?

All das sind Parameter, die der Programmierer berücksichtigen muss, damit er brauchbare Ergebnisse erzielt. Und da es doch ziemlich schwer ist, sich all dies zu merken, ist man dazu übergegangen das Expirement nicht händisch aufzuschreiben, sondern sie Standardisiert in einer Datei zu speichern.

Und jetzt ratet mal, wer die Parameter jetzt wieder auslesen darf und dem Auswerteprogramm zur verfügung stellen darf?
Richtig geraten. Das bin ich.

Grüße, Alexander

Hallo,
Heute erzähle ich euch ein kleine Geschichte.

Die Geschichte handelt von großen Proteinen, die durch viel größere Maschinen geschickt werden, um sie zu zerkleinern und deren Einzelteile virtuell wieder zusammenzusetzen.

Es war einmal eine Biologische Probe, die aus einem Experiment gewonnen wurde. Der Forscher, der diese Probe gewonnen hat wollte wissen, welche Proteine denn nun in seiner Probe vorhanden waren.
Da die Proteine allerdings ziemlich klein waren, konnte er schlecht nachschauen, wie die Proteine nun aussahen.
Deshalb erfand er ein Verfahren, mit dem er auch ohne gute Brille herausfinden konnte, welche Proteine sein Probe enthielt.

Das Verfahren begann damit, dass der Forscher seine Probe soweit wie möglich vereinfachte, dass nur mehr wenige Proteine darin enthalten waren.
Anschließend zerkleinerte er die Proteine mithilfe eines Enzyms zu "mini- Proteinen", die man auch "Peptide nennt".

Als er dies getan hatte, trennte er die Proteine in der Probe auf, wie es ihm passte: nach Masse, Ladung, pH wert, oder sogar nach Affinitäten zu anderen Proteinen. Diesen Vorgang nennt man Flüssigchromatographie (Liquid Chromatography, LC).
Damit wusste der Forscher aber noch recht wenig, denn schließlich konnten verschiedene Proteine immer noch in der gleichen Schublade landen.

Um mehr Details über seine Probe zu erfahren schickte er die aufgetrennten Peptide nacheinander in ein Massenspektrometer (MS). Dieses Massenspektrometer lieferte Daten zum Masse/Ladungsverhältnis der jeweiligen Peptide. Das war schon einmal ein Hinweis, der darauf hindeutete welche Peptide nun in der Probe waren.
Was er rausbekam waren nämlich nur einige "Peaks", die die intensitäten der verschiedenen Masse/Ladungs- Verhältnissen anzeigten. Der Forscher hatte vorher mit dem Computer die Verhältnisse von verschiedenen Peptiden berechnet, und verglich diese nun mit den Messwerten.

Leider konnten aber immer noch zu viele verschiedene Peptide das gleiche Verhältnis aufweisen.
Da dachte sich der Forscher: "wieso schicke ich meine Probe nicht noch einmal durch das Massenspektrometer? Vielleicht bekomme ich ja dann eindeutigere Ergebnisse!"
Und das tat er dann auch. Aber bevor er seine Probe nochmal durchs Massenspektrometer schickte, zerteilte er die kleinen Peptide nochmals, und zwar dadurch, dass er sie durch eine "Matrix" schoss, die eigentlich einfach nur ein Behälter mit Stickstoff war.
Durch die Wucht des Aufpralls mit den Stickstoffatomen zerfielen die Peptide nochmals in noch kleinere Peptide, und zwar "meistens" (also mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit) an einer bestimmten stelle.

Was er dann aus dem Massenspektrometer herausbekam war schon um einiges interessanter. Die Masse/Ladungsverhältnisse waren schon viel detaillierter, und stellten nun ziemlich genau dar, welche Peptidfragmente nun tatsächlich vorhanden waren.

Das ganze nannte er LC MS/MS, also Liquid Chromatography Tandem Mass Spectrometry.

Die Arbeit war aber immer noch nicht getan. Was der Forscher jetzt hatte, waren zu peptiden zerkleinerte Proteine, die nochmals aufgespalten wurden. Und von diesen Peptidstückchen hatte er nichts anderes als ein Spektrum von Masse/Ladungsverhältnisssen.
Wie sollte er denn nun auf die Proteine kommen, die in seiner ursprünglichen Probe waren?


Da kam ihm ein Programmierer zu hilfe. Der Programmierer schaffte es, durch genaue Analyse der Schritte die der Forscher gemacht hatte ein Programm zu schreiben, das die Fragmente zu Peptiden, und die Peptide wieder zu Proteinen machen konnte - natürlich nur Digital.

Was dann aus seiner Software herauskam war eine Liste mit Proteinen, die Möglicherweise in der Probe enthalten waren, und die Wahrscheinlichkeit, mit der das Protein auch tatsächlich drinnen war.

Durch Tests konnten der Forscher und der Programmierer gemeinsam Feststellen, dass die Ergebnisse die sie erzielt hatten, nun gar nicht so schlecht waren, und so lebten sie glücklich und zufrieden.

:-)

Morgen gibts dann genauere infos zu meiner Aufgabe.

Grüße, Alexander

Hallo!
Mittlerweile habe ich mich schon ein wenig eingearbeitet, und schon Ergebnisse erzielt:
Der Parser ist nun in der Lage einige Konfigurationsparameter, die für die Messung von Bedeutung sind zu lesen.
Darunter sind zum Beispiel die Massen von verschiedenen Isotopen der Elemente, die für Zellvorgänge eine Rolle spielen, oder mögliche "Posttranslationale Modifikationen" (PTM's), also die Anbindung von Elementen and das Protein nach seiner Bindung.
Ansonsten gibts nicht viel zu erzählen. Ich melde mich dann wieder, wenns neuigkeiten gibt.

Gruß, Alexander

Hallo!

Nachdem nun alles eingerichtet, und die Bürokratie erledigt war begann für mich die Eigentliche Arbeit.

Diese ist, einen Parser (eine Einleseroutine) für eine XML- Datei zu schreiben, die von der Peptidsuchmaschine Phenyx erzeugt wird.
Dieser Parser wird dann in dem Projekt (MASPECTRANS) verwendet, um eine weitere Vergleichsmöglichkeit für Massenspektrometeranalysen zu bekommen.

Geschrieben wird das Ganze in Java, in der Entwicklungsumgebung Eclipse. Das gefällt mir eigentlich ganz gut, denn Java ist echt gut geeignet für "den kleine Hack zwischendurch". Mein Java war ein bisschen eingerostet, also habe ich den Tag damit verbracht mich wieder in die Sprache einzuarbeiten, und "meinen Platz" im Code zu finden ("wer bin ich? was mach ich hier? wofür ist das eigentlich?").

Tja, man könnte sagen jetzt bin ich wieder drinnen, und jetzt kanns richtig losgehen.
Ich denke ich werde euch nicht mit technischen Details nerven, schließlich soll ja keiner während dem Lesen einschlafen, oder? ;-)

Also dann, wir lesen uns!
Euer Alexander.

Hallo!
Ich schreibe nun etwas verspätet, da ich bisher keine Zeit gefunden habe meine Eindrücke vom ersten Tag in Worte zu fassen.

Der erste Tag lief wie erwartet ziemlich chaotisch ab. Ich habe mich mit meinem Betreuer, Dr. Jürgen Hartler bekannt gemacht und einige bürokratische Dinge erledigt. Das hat dann schon mal den ganzen Vormittag gedauert.
Anschließend haben wir nochmals das Projekt besprochen ("Also wie funktioniert das Massenspektrometer nochmal?"), und meine Aufgabe darin.

Bis dahin war meine Aufnahmefähigkeit bereits ziemlich erschöpft,
deswegen ließen wir den Tag "locker" ausklingen, indem wir die benötigte Software installiert, und alles eingerichtet haben. Am Ende des Tages waren wir dann soweit, dass Jürgen mir schon den Code gezeigt, und mir "Happy Coding" gewünscht hat.

Außerdem hab ich noch meinen "Mitpraktikanten" kennengelernt, Moritz Reinhardt, aus Klosterneuburg. Wenn wir einen Fotoapparat zu fassen bekommen, dann gibts Fotos von uns.

Hallo! Ich mache mein Praktikum an der Technischen Universität Graz, und zwar im "Institute for Genomics and Bioinformatics". Dort werden Systeme zur Analyse von Daten aus Biologischen Experimenten Entwickelt, es wird den Forschern aber auch IT- Infrastruktur (Webseiten, Server zur Analyse) zur verfügung gestellt.

Eine Woche bevor es losging bekam ich eine Mail mit den Infos zu dem Projekt an dem ich arbeiten werde.

Es heißt "MASPECTRAS" (MAss SPECTRometry Analysis System) und ist eine Plattform zur auswertung von Liquid Chromatography - Tandem Mass Spectrometer (LC-MS/MS) Daten.

Mithilfe eines solchen Massenspektrometers kann man mit relativ guter genauigkeit bestimmen, welche Proteine eine Probe (z.B. Blut, Bakterienkultur, andere Zellen) enthält.
Allerdings nicht auf direktem Wege: der Massenspektrometer liefert nur "Rohdaten", in Form von Intensitäten von verschiedenen Masse/Ladungs- verhältnissen:




Diese Daten lassen bereits Rückschluss auf die vorhandenen Proteine schließen - allerdings ist die Interpretation dieser Daten von Menschenhand alleine recht schwierig.

Aus diesem Grunde wurde an der TU Graz eine Plattform entwickelt, die diese Rohen Messdaten für den Forscher verständlich und zuverlässig aufbereitet, und die Ergebnisse dann darstellt. Aus Intensitätsdaten werden auf einmal konkrete Namen von Proteinen und Wahrscheinlichkeiten mit der es tatsächlich die richtigen sind:




Ein feature dieser Plattform ist, dass mehrere Suchmaschinen verwendet werden können (Um die Proteine zu identifizieren, müssen zuerst einmal die Peptide die diese Proteine bilden identifiziert werden. Um diese Peptide zu identifizieren, muss eine Suchmaschine erst einmal die Spektren von Bekannten peptiden mit den Spektren der Messdaten vergleichen).
Das hat den Grund, dass verschieden Suchmaschinen verschiede Prioritäten setzen, und verschieden Genauigkeiten und Bandbreiten haben. Um ein Optimales ergebnis zu erzielen sollte man eine Probe immer durch mehrere Suchmaschinen schicken, und die Ergebnisse vergleichen.

Und hier beginnt meine Aufgabe: Ich werde der Plattform den Import von Daten einer weiteren Suchmaschine ermöglichen.