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Beskrivelse
Die Datenverarbeitung im Bereich der Massenspektrometrie ab der Generierung der Spektrendaten stellt sich immer wieder als Engpass vieler Proteomics-Projekte heraus. Fur die Analyse komplexer Gemische ist eine leistungsfahige Software notwendig. Die vorliegende Arbeit nimmt sich diesem Problem an und zeigt Losungsansatze dafur auf. Mit Losung dieses Problems wurde es ermoglicht, wichtige Proteine des Mitochondriums der Hefe Saccharomyces cerevisiae und von Dictyostelium discoideum einschliesslich deren Modifikationen effizient zu bestimmen. Die entwickelten Verfahren fanden bei der Vervollstandigung des Proteininventars der Mitochondrienmembran in Saccharomyces cerevisiae und bei der Untersuchung des Centrosomproteoms in Dictyostelium discoideum Anwendung. Die durch Anwendung der entwickelten computergestutzten Methoden erhaltenen biologisch relevanten Ergebnisse wurden von den Anwendern in anerkannten Journalen publiziert. Ziel dieser Arbeit war es, eine Infrastruktur zur Datenanalyse und zum komplexen Data-Mining in der Proteinmassenspektrometrie aufzubauen. Des weiteren sollen Softwarepakete geschaffen werden, die die Realisierung dieses Ziels ermoglichen. Fur die einzelnen Projektabschnitte in der Datenauswertung, wie sie in jedem massenspektrometriebasierten Proteomprojekt vorkommen, wurde eine Software-Unterstutzung entwickelt und implementiert. Beispielsweise wurde die Datenverarbeitung optimiert und eine integrierte Plattform fur die verschiedenen Auswertungsverfahren implementiert und etabliert. Hierzu mussten Mittel und Wege der Datenkonvertierung geschaffen werden einerseits um die Massenspektren in portabler Form zu gewinnen und andererseits um die Ergebnisse der Identifizierungsalgorithmen der gezielten Weiterverarbeitung zur Verfugung zu stellen. Die Besonderheiten des Systems paOla sind zum einen die Nutzung einer relationalen Datenbank, die auch komplexe Abfragen auf den Daten unterstutzt. Damit ist es moglich, die in Proteomprojekten ublichen Datenmengen zu bewaltigen und auch die verschiedenen Identifizierungsalgorithmen untereinander zu vergleichen. Zum anderen wurde ein Kern entwickelt, der es ermoglicht, die in der Protein-Massenspektrometrie benutzten Identifizierungsalgorithmen auf mehrere Rechner zu verteilen und so den Durchsatz gemessen in Realzeit an Identifizierungen zu steigern. Er ist offen konzipiert, wodurch weitere Algorithmen ohne grossen Aufwand integriert werden konnen. Dabei wurde ein Scoringsystem eingefuhrt, das eine Bewertung der zu einem Konsensus zusammengefuhrten Peptididentifizierungen ermoglicht, die durch Anwendung der Polymetric Views visualisiert wird. In das System ist eine eigene Proteinsequenzdatenbank integriert, die automatisch aus verschiedenen Quellen aktuell gehalten wird. Sie ist dabei nicht-redundant und ermoglicht die Auflosung des Alias-Problems bei Proteinbezeichnern und Accession Identifiern. Aus ihr konnen Sequenzdatenbanken als Basis zur Proteinidentifizierung exportiert werden.