@phdthesis{Putics2006,
  author    = {Putics, Akos},
  title     = {Enzymatische Aktivit{\"a}ten des coronaviralen nichtstrukturellen Proteins 3},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-19449},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2006},
  abstract  = {Coronaviren k{\"o}nnen sowohl den Menschen als auch zahlreiche Tierspezies infizieren und verursachen vor allem respiratorische und enterale Erkrankungen. Die Replikation des etwa 27-32 kb großen, einzelstr{\"a}ngigen RNA-Genoms positiver Polarit{\"a}t und die Synthese zahlreicher subgenomischer RNAs erfolgt durch einen Multi-Enzym-Komplex, der bis zu 16 virale nichtstrukturelle Proteine (nsp) und einige zellul{\"a}re Proteine umfaßt. Die einzelnen nichtstrukturellen Proteine werden durch proteolytische Prozessierung der vom Replikasegen kodierten Vorl{\"a}ufer-Polyproteine (pp1a/pp1ab) unter Beteiligung viraler Proteasen freigesetzt. Das gr{\"o}ßte replikative Protein, nsp3, befindet sich im aminoterminalen Bereich der Polyproteine pp1a/pp1ab. Trotz des geringen Konservierungsgrades dieser Region wurden bestimmte funktionelle Dom{\"a}nen, die in allen coronaviralen nsp3 konserviert sind, identifiziert. Dazu geh{\"o}ren: eine saure Dom{\"a}ne, zwei Papain-{\"a}hnliche Proteasen (PL1pro und PL2pro) sowie zwei weitere konservierte Dom{\"a}nen (X- bzw. Y-Dom{\"a}ne). Fr{\"u}here Studien konzentrierten sich vor allem auf die PLpro-Dom{\"a}nen, w{\"a}hrend die Funktionen der anderen nsp3-Dom{\"a}nen bisher nicht untersucht wurden. Um weitere Einblicke in die nsp3-vermittelten Aktivit{\"a}ten und ihre Funktionen im coronaviralen Lebenszyklus zu gewinnen, wurden im Rahmen dieser Arbeit die enzymatischen Aktivit{\"a}ten von zwei nsp3-Dom{\"a}nen, PLpro und X, n{\"a}her charakterisiert. Coronavirale Papain-{\"a}hnliche Proteasen spalten den aminoproximalen Bereich der Polyproteine pp1a/pp1ab und sind somit an der Freisetzung von nsp1, nsp2 und nsp3 beteiligt. In der vorliegenden Arbeit wurde die durch die PLpro vermittelte proteolytische Prozessierung des N-terminalen Endes von nsp3 bei TGEV und SARS-CoV analysiert. {\"U}bereinstimmend mit fr{\"u}heren Vorhersagen ergaben In-vitro-Translationsexperimente und Proteinsequenzierungen, dass die TGEV-PL1pro die Peptidbindung zwischen Gly879 und Gly880 spaltet, wodurch das aminoterminale Ende von nsp3 bzw. das carboxyterminale Ende von nsp2 freigesetzt werden. Diese Schnittstelle entpricht bei SARS-CoV der Sequenz Gly818|Ala819, die jedoch bei diesem Virus von der PL2pro prozessiert wird. Mutationsanalysen ergaben weiterhin, dass die Reste Cys1093 (TGEV-PL1pro) und Cys1651 (SARS-CoV-PL2pro) f{\"u}r die proteolytische Aktivit{\"a}t essentiell sind. Diese Daten st{\"u}tzen Vorhersagen zu m{\"o}glichen katalytischen (nukleophilen) Funktionen dieser beiden Reste. Dar{\"u}ber hinaus wurde das stromaufw{\"a}rts gelegene nsp2 in TGEV-infizierten Zellen identifiziert. Diese Daten, zusammen mit vorherigen Studien, legen den Schluss nahe, dass die Coronavirus-PLpro-vermittelte proteolytische Prozessierung -trotz der geringen Konservierung des Polyproteinsubstrates und bestehender Unterschiede hinsichtlich der Anzahl konservierter PLpro-Dom{\"a}nen- weitgehend konserviert ist. Im zweiten Teil der Arbeit sollte die enzymatische Aktivit{\"a}t einer weiteren konservierten Dom{\"a}ne im coronaviralen nsp3, der sogenannten X-Dom{\"a}ne, untersucht werden. F{\"u}r diese Dom{\"a}ne war eine ADP-Ribose-1"-Monophosphatase-Aktivit{\"a}t (Appr-1"-pase) vorhergesagt worden. Um die Eigenschaften dieser Proteine n{\"a}her zu bestimmen und m{\"o}glicherweise existierende Gemeinsamkeiten zwischen coronaviralen Enzymen, die den viralen Lebenszyklus steuern und/oder kontrollieren, zu identifizieren, wurden die X-Dom{\"a}nen von drei verschiedenen Coronaviren, HCoV-229E, TGEV und SARS-CoV, die unterschiedlichen serologischen Coronavirus-Gruppen angeh{\"o}ren, in vitro untersucht und miteinander verglichen. Es konnte gezeigt werden, dass bakteriell (E.coli-) exprimierte X-Dom{\"a}nen aller drei untersuchten Viren ADP-Ribose-1"-Phosphat, ein Nebenprodukt des zellul{\"a}ren tRNA-Splicings, zu ADP-Ribose dephosphorylieren k{\"o}nnen. Diese Daten beweisen zweifelsfrei die Appr-1"-pase-Aktivit{\"a}t coronaviraler X-Dom{\"a}nen und lassen vermuten, dass diese Aktivit{\"a}t bei allen Coronaviren konserviert ist. Weitere Untersuchungen zur Substratspezifit{\"a}t und zu m{\"o}glichen katalytischen Resten des Enzyms wurden mit Hilfe bakteriell exprimierter, mutierter Formen der HCoV-229E-X-Dom{\"a}ne durchgef{\"u}hrt. Die gewonnenen Daten legen die Vermutung nahe, dass die Phosphohydrolaseaktivit{\"a}t hochspezifisch f{\"u}r das Substrat Appr-1"-p ist und die HCoV-229E-pp1a/pp1ab-Reste Asn1302, Asn1305, His1310, Gly1312 und Gly1313 an der Ausbildung des aktiven Zentrum des Enzyms beteiligt sind. Abschließend wurde die Funktion der Appr-1"-pase-Aktivit{\"a}t mit Hilfe einer HCoV-229E-Mutante, in der die Appr-1"-pase-Aktivit{\"a}t durch ortsspezifische Mutagenese ausgeschaltet wurde, in Zellkultur analysiert. {\"U}berraschenderweise hatte die Mutation keine nachweisbare Auswirkung auf die virale RNA-Synthese oder den Virustiter, und sie erwies sich auch nach sechs Passagen in Zellkultur als stabil. Die Tatsache, dass die Appr-1"-pase-Aktivit{\"a}t f{\"u}r die Replikation und Transkription von HCoV-229E entbehrlich ist, zeigt, dass Coronavirus-Replikasegene auch nichtessentielle Funktionen kodieren, die m{\"o}glicherweise akzessorische und/oder regulatorische Funktionen besitzen und nur unter bestimmten Bedingungen (z.B. im infizierten Wirt) einen Selektionsvorteil bieten bzw. essentiell sind. Weitere Studien sind erforderlich, um die biologische Funktion der X-Dom{\"a}ne im Detail zu bestimmen.},
  subject      = {Coronaviren},
  language  = {de}
}
@phdthesis{Shityakov2011,
  author    = {Shityakov, Sergey},
  title     = {Molecular modelling and simulation of retroviral proteins and nanobiocomposites},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-56960},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2011},
  abstract  = {Molecular modelling and simulation are powerful methods in providing important in-formation on different biological systems to elucidate their structural and functional proper-ties, which cannot be determined in experiment. These methods are applied to analyse versa-tile biological systems: lipid membrane bilayers stabilized by an intercalated single wall carbon nanotube and retroviral proteins such as HIV protease and integrase. HIV-1 integrase has nuclear localization signals (NLS) which play a crucial role in nuclear import of viral preintegration complex (PIC). However, the detailed mechanisms of PIC formation and its nuclear transport are not known. Previously it was shown that NLSs bind to the cell transport machinery e.g. proteins of nuclear pore complex such as transportins. I investigated the interaction of this viral protein HIV-1 integrase with proteins of the nuclear pore complex such as transportin-SR2 (Shityakov et al., 2010). I showed that the transportin-SR2 in nuclear import is required due to its interaction with the HIV-1 integrase. I analyzed key domain interaction, and hydrogen bond formation in transportin-SR2. These results were discussed in comparison to other retroviral species such as foamy viruses to better understand this specific and efficient retroviral trafficking route. The retroviral nuclear import was next analyzed in experiments regarding the retroviral ability to infect nondividing cells. To accomplish the gene transfer task successfully, ret-roviruses must efficiently transduce different cell cultures at different phases of cell cycle. However, promising and safe foamy viral vectors used for gene transfer are unable to effi-ciently infect quiescent cells. This drawback was due to their inability to create a preintegra-tion complex (PIC) for nuclear import of retroviral DNA. On the contrary, the lentiviral vec-tors are not dependant on cell cycle. In the course of reverse transcription the polypurine tract (PPT) is believed to be crucial for PIC formation. In this thesis, I compared the transduction frequencies of PPT modified FV vectors with lentiviral vectors in nondividing and dividing alveolar basal epithelial cells from human adenocarcinoma (A549) by using molecular cloning, transfection and transduction techniques and several other methods. In contrast to lentiviral vectors, FV vectors were not able to effi-ciently transduce nondividing cell (Shityakov and Rethwilm, unpublished data). Despite the findings, which support the use of FV vectors as a safe and efficient alternative to lentiviral vectors, major limitation in terms of foamy-based retroviral vector gene transfer in quiescent cells still remains. Many attempts have been made recently to search for the potential molecules as pos-sible drug candidates to treat HIV infection for over decades now. These molecules can be retrieved from chemical libraries or can be designed on a computer screen and then synthe-sized in a laboratory. Most notably, one could use the computerized structure as a reference to determine the types of molecules that might block the enzyme. Such structure-based drug design strategies have the potential to save off years and millions of dollars compared to a more traditional trial-and-error drug development process. After the crystal structure of the HIV-encoded protease enzyme had been elucidated, computer-aided drug design played a pivotal role in the development of new compounds that inhibit this enzyme which is responsible for HIV maturation and infectivity. Promising repre-sentatives of these compounds have recently found their way to patients. Protease inhibitors show a powerful sustained suppression of HIV-1 replication, especially when used in combi-nation therapy regimens. However, these drugs are becoming less effective to more resistant HIV strains due to multiple mutations in the retroviral proteases. In computational drug design I used molecular modelling methods such as lead ex-pansion algorithm (Tripos®) to create a virtual library of compounds with different binding affinities to protease binding site. In addition, I heavily applied computer assisted combinato-rial chemistry approaches to design and optimize virtual libraries of protease inhibitors and performed in silico screening and pharmacophore-similarity scoring of these drug candidates. Further computational analyses revealed one unique compound with different protease bind-ing ability from the initial hit and its role for possible new class of protease inhibitors is dis-cussed (Shityakov and Dandekar, 2009). A number of atomistic models were developed to elucidate the nanotube behaviour in lipid bilayers. However, none of them provided useful information for CNT effect upon the lipid membrane bilayer for implementing all-atom models that will allow us to calculate the deviations of lipid molecules from CNT with atomistic precision. Unfortunately, the direct experimental investigation of nanotube behaviour in lipid bilayer remains quite a tricky prob-lem opening the door before the molecular simulation techniques. In this regard, more de-tailed multi-scale simulations are needed to clearly understand the stabilization characteristics of CNTs in hydrophobic environment. The phenomenon of an intercalated single-wall carbon nanotube in the center of lipid membrane was extensively studied and analyzed. The root mean square deviation and root mean square fluctuation functions were calculated in order to measure stability of lipid mem-branes. The results indicated that an intercalated carbon nanotube restrains the conformational freedom of adjacent lipids and hence has an impact on the membrane stabilization dynamics (Shityakov and Dandekar, 2011). On the other hand, different lipid membranes may have dissimilarities due to the differing abilities to create a bridge formation between the adherent lipid molecules. The results derived from this thesis will help to develop stable nanobiocom-posites for construction of novel biomaterials and delivery of various biomolecules for medi-cine and biology.},
  subject      = {Kohlenstoff},
  language  = {en}
}