NMR solution structure of DNA double helices with built-in polarity probes

Die Strukturen in Lösung dreier unterschiedlich modifizierter DNA Doppelstränge wurden mittels NMR Spektroskopie gelöst. Sie alle besitzen polare Sonden im Zentrum der Helix, welche sensitiv für die nähere Umgebung sind. Ihr Schmelzverhalten wurde mit Hilfe einer neuen Methode charakterisiert, welche komplette Absorptionsspektren in Kombination mit Singularwertzerlegung (SVD) nutzt. Letztere erlaubt die Analyse der Spektren als Ganzes, die notwendig ist um der Blauverschiebung des Sondensignals zu folgen, welche durch die zuvor genannte Sensitivität zur Umgebung verursacht wird. Auf diese Weise kann der Schmelzprozess des Duplex lokal und global beschrieben werden. Die erste Modifikation, 2-Hydroxy-7-Carboxyfluoren (HCF), wurde gegenüber einer abasischen Seite platziert, um sterische Spannungen zu vermeiden. Die NMR Spektroskopie deckte zwei gleichverteilte Konformationen auf, da die Rotation des HCF Chromophors nur durch die Stapelwechselwirkung innerhalb der Helix unterbunden wird. Der zweite Doppelstrang enthält ein über R-Glycerol gebundenes 6-Hydroxychinolinium (6HQ) gegenüber Cytosin. Der Einbau von 6HQ als Mononukleotid einer Glykolnukleinsäure (GNA) ist ein strukturelles Alleinstellungsmerkmal. Bisher sind nur Kristallstrukturen von vollständiger GNA bekannt, daher ist die Struktur in Lösung dieses Doppelstranges von generellem Interesse. Die geringe Größe von R-Glycerol stört das Rückgrat des 6HQ-Stranges, welche eine von der helikalen Achse abweichende Stapelachse für die drei zentralen Basen verursacht. Die letzte Modifikation ist ein künstliches Basenpaar bestehend aus 4-Aminophthalimid (4AP) und 2,4-Diaminopyrimidin (DAP). Anstatt der gewünschten drei Wasserstoffbrücken wurden zwei Strukturen, die entweder eine oder zwei Wasserstoffbrücken beinhalten, beobachtet, welche durch die Verbindung von 4AP zur 2’-Deoxyribofuranose erklärt werden können.The solution structures of three differently modified DNA double strands were solved by NMR spectroscopy. They all incorporate polarity probes in the center of the helix that are sensitive to the immediate environment. Their melting behavior was characterized by a new method that utilizes complete absorption spectra in combination with Singular Value Decomposition (SVD). The latter allows to analyze the spectra in their entirety, which is required to follow the blue shift of the probe signal that is caused by the aforementioned sensitivity to the environment. In this way the duplex melting process is characterized in local and global terms.The first modification, 2-hydroxy-7-carboxyfluorene (HCF), is placed opposite an abasic site to avoid steric strain. NMR spectroscopy revealed two equally distributed conformations, since rotation of the HCF chromophore is only hindered by stacking interactions inside the helix. The second double strand comprises R-glycerol linked 6-hydroxyquinolinium (6HQ) opposite cytosine. The incorporation of 6HQ as glycol nucleic acid (GNA) mononucleotide is a unique structural feature. Until now, only crystal structures of full GNA backbone duplexes are known, so the solution structure of this double strand is of general interest. The small size of R-glycerol disturbs the backbone of the 6HQ strand, which causes a stacking axis that differs from the helical long axis for the three central bases. The last modification is an artificial base pair made of 4-aminophthalimide (4AP) and 2,4-diaminopyrimidine (DAP). Instead of the desired three hydrogen bonds, two structures containing either a single or two hydrogen bonds are observed that can be explained by the linkage of 4AP to 2’-deoxyribofuranose

Sparse Modeling for Image and Vision Processing

In recent years, a large amount of multi-disciplinary research has been conducted on sparse models and their applications. In statistics and machine learning, the sparsity principle is used to perform model selection---that is, automatically selecting a simple model among a large collection of them. In signal processing, sparse coding consists of representing data with linear combinations of a few dictionary elements. Subsequently, the corresponding tools have been widely adopted by several scientific communities such as neuroscience, bioinformatics, or computer vision. The goal of this monograph is to offer a self-contained view of sparse modeling for visual recognition and image processing. More specifically, we focus on applications where the dictionary is learned and adapted to data, yielding a compact representation that has been successful in various contexts.Comment: 205 pages, to appear in Foundations and Trends in Computer Graphics and Visio