Das Projekt PP14 zielt darauf ab, eine umfassende (sub)proteomweite Analyse von Lipidhydrolasen durchzuführen, indem ihre 3D-Strukturen untersucht werden. Dabei liegt der Schwerpunkt auf den Eigenschaften und Konstellationen der aktiven Zentren. Dieser Ansatz wird die Vorhersage von Funktionen für Lipidhydrolasen mit unbekannten Eigenschaften erleichtern. Darüber hinaus werden wir mit Hilfe von Molekulardynamiksimulationen intrinsisch gestörte Regionen charakterisieren, um funktionsrelevante Ensembles und Konformationen zu erzeugen, die letztlich unser Verständnis der physiologischen Rolle von Lipidhydrolasen verbessern. Das Projekt wird die jüngsten Fortschritte bei der Vorhersage von Proteinstrukturen nutzen, um bestehende Modelle zu verfeinern und Ensembles für weitere Analysen zu erstellen. Mit Hilfe von Techniken des maschinellen Lernens sollen strukturelle und funktionelle Daten miteinander in Beziehung gesetzt werden, um so die Vorhersage von Eigenschaften für noch nicht charakterisierte Lipidhydrolasen zu ermöglichen. Schließlich werden wir Molekulardynamiksimulationen einsetzen, um physiologisch relevante Konformationen von unstrukturierten Regionen in diesen Enzymen zu erhalten Der Schwerpunkt liegt debei auf ATGL und seinem Inhibitor G0S2.
