Doktorarbeit / Dissertation aus dem Jahr 2002 im Fachbereich Medizin - Biomedizinische Technik, Note: magna cum laude, Universitat Regensburg (Naturwissenschaftliche Fakultat III - Biologie und Vorklinische Medizin), 108 Quellen im Literaturverzeichnis, Sprache: Deutsch, Abstract: In dieser Arbeit wurde das Softwareprojekt AUREMOL zur automatischen Auswertung von multidimensionalen NMR-Spektren entwickelt. Es wurde zum einen die grasche Benutzeroberflache erstellt, um ein moglichst komfortables Arbeiten bei der Auswertung zu gewahrleisten, zum anderen wurden neue Methoden zur automatischen Auswertung entwickelt. In AUREMOL wurde ein neuer molekulorientierter Ansatz implementiert, der darauf basiert, dass unter Verwendung von a priori Wissen und einer moglichst guten Vorhersage der Molekulstruktur NMRParameter vorhergesagt werden, die als Leitfaden bei der Auswertung der experimentellen NMR-Spektren dienen. Dazu wurde die Simulation von NOESY-Spektren verbessert, die in diesem Zusammenhang eine wichtige Rolle spielt. Die Berechnung der Linienbreiten der NOE-Signale und der Ein uss der Anisotropie der chemischen Verschiebung und der skalaren Kopplung wurden implementiert. Zwei neue Methoden zur automatischen NOE-Zuordnung bzw. zur Bestimmung fehlender Zuordnungen wurden entwickelt. Der Algorithmus KNOWNOE ermittelt automatisch Proteinstrukturen, falls die sequentielle Zuordnung der Resonanzen bekannt ist. Dabei werden mit Hilfe eines statistischen Verfahrens die Signale der experimentellen 2D- und 3D-NOESY-Spektren automatisch zugeordnet. Die Struktur des Kalteschock-Proteins TmCsp wurde von KNOWNOE ermittelt. Die Qualitat der automatisch bestimmten Struktur ist von vergleichbarer Qualitat wie die manuell bestimmte Struktur, wie die berechneten R-Faktoren zeigen, die in allen Fallen bei etwa 0; 35 liegen. Das zweite Verfahren ermittelt anhand der partiellen sequentiellen Zuordnung und der Strukturinformation fehlende chemische Verschiebungen in den NOESY-Spektren. Dab
