Nowe metody przetwarzania losowo próbkowanych wielowymiarowych eksperymentów NMR

Abstract

The topic of this dissertation is a new algorithm for processing of sparsely sampled data sets from multidimensional nuclear magnetic resonance (NMR) experiments. NMR remains one of the major experimental technique for studying biological macromolecules. However, increasing size of investigated objects poses a challenge for NMR due to rapidly decreasing sensitivity and increasing signal crowding. The first chapter focuses on recent advances in sensitivity enhancements and summarises a few solutions for resolution of spectral overlap. Subsequently, one describes the crucial and limiting problem of signal sampling in multidimensional NMR, which, up to recently, has impeded the widespread use of high-dimensional NMR methods. Major fast acquisition and non-uniform sampling (NUS) approaches are presented. The particular emphasis was put on detailed discussion of competetive approaches to processing of data from NUS experiments. In chapter 3 the new iterative algorithm is proposed for artefact suppression in high-resolution NMR spectra. The detailed description of its design and implementation is given, and followed by comparison with selected processing methods. The efficacy of the algorithm is demonstrated on model synthetic and experimental data. The last chapter of the thesis shows various applications of the proposed method to existing and new four- and five-dimensional NMR experiments. The algorithm is proven most beneficial in challenging applications including spectra for assignment of sidechain resonances in protein and nucleic acids, NOESY spectra for structural analysis, and cross-correlated relaxation measurements for proteins. // Niniejsza praca jest poświecona nowej metodzie przetwarzania danych pochodzących z oszczędnie próbkowanych wielowymiarowych eksperymentów jądrowego rezonansu magnetycznego (ang. Nuclear Magnetic Resonance, NMR). Technika ta jest, obok krystalografii rentgenowskiej, główną eksperymentalną metodą badawczą pozwalającą na określenie struktury i dynamiki makromolekuł o znaczeniu biologicznym. Jednakże NMR napotyka dwie istotne przeszkody w odniesieniu do dużych biomolekuł, a mianowicie gwałtownie pogarszającą się czułość oraz krytyczne zatłoczenie sygnałów w widmach. W rozdziale pierwszym przedstawiono ostatnie osiagnięcia w poprawie czułości technik NMR oraz rozwiązania służące podniesieniu rozdzielczości widm. Następnie opisano kluczowy problem próbkowania wielowymiarowych sygnałów NMR, który do niedawna uniemożliwiał wykorzystanie pełnego potencjału tych technik do rozdzielenia sygnałów. Omówiono pokrótce współczesne podejścia do szybkiej akwizycji i oszczędnego próbkowania sygnałów NMR (ang. non-uniform sampling, NUS). Szczególny nacisk położono na porównanie i dyskusje wad i zalet stosowanych obecnie metod przetwarzania sygnałów niejednorodnie próbkowanych. W rozdziale 3-cim opisano nowy iteracyjny algorytm oparty o transformacje Fouriera, usuwający artefakty oszczędnego próbkowania w wysokorozdzielczych widmach NMR. Szczegółowo omówiono schemat algorytmu oraz jego programową implementację. Rozdział uzupełnia porównanie wyników algorytmu oraz wybranych metod przetwarzania na wysymulowanych oraz modelowych danych eksperymentalnych. W ostatnim rozdziale pracy zademonstrowano użyteczność nowej metody do literaturowych oraz nowych cztero- i pieciowymiarowych eksperymentów NMR. Wśród proponowanych zastosowań wymienić można widma do przypisania sygnałów w łańcuchach bocznych aminokwasów (w białkach) i pierścieniach rybozy (w kwasach rybonukleinowych), widma NOESY służące określeniu struktury trójwymiarowej biomolekuł, oraz pomiary szybkości relaksacji skorelowanej w łańcuchach głównych białek