Sviluppare software per l'analisi delle proteine
Il progetto NMR-SBA ("Automated NMR structure-based assignments") era incentrato sui problemi di lettura degli spettri negli studi di risonanza magnetica nucleare (NMR). I ricercatori hanno affrontato questo compito sviluppando software automatizzato di assegnazione basata sulla struttura tramite NMR. Il raggiungimento di questo obiettivo è avvenuto attraverso diverse tappe importanti, tra cui lo sviluppo di algoritmi per analizzare proteine di varie dimensioni e la verifica degli algoritmi per determinare i parametri migliori per il loro utilizzo. Il team ha inoltre incorporato nuovi tipi di dati NMR nel software al fine di aumentarne la funzionalità. Ha anche estratto più dati dalle fonti esistenti per migliorare le prestazioni degli algoritmi. Il team ha sviluppato tre algoritmi e il software corrispondente per eseguire l'assegnazione delle proteine in presenza di un modello. I ricercatori hanno utilizzato algoritmi basati su un sistema di riferimento esistente chiamato NVR (nuclear vector replacement). Il primo di questi approcci, NVR-BIP, utilizzava la programmazione binaria intera (BIP) per trovare la soluzione esatta per minimizzare la dimensione delle proteine. Questa tecnica ha migliorato significativamente l'accuratezza di assegnazione dello strumento NVR, ma non ha risolto il problema per le grandi proteine, per le quali il team ha quindi sviluppato altri due algoritmi. Inoltre, sono stati incorporati nel software nuovi dati, che precedentemente dovevano essere impostati a mano. Per testare il software i ricercatori hanno utilizzato dati provenienti da database pubblici e dati forniti dai collaboratori del team. Se un particolare tipo di dati non era disponibile, si utilizzavano dati di sintesi. Verso la fine del progetto il team ha ricevuto un finanziamento per lavorare con scienziati di alto profilo a nuove vie terapeutiche. Il software contribuirà allo studio delle grandi proteine per lo sviluppo di nuovi antibiotici contro i batteri gram-negativi resistenti agli antibiotici. Questo è uno dei tanti modi in cui gli scienziati possono sfruttare questo software. Molti altri saranno probabilmente scoperti in futuro.
