<?xml version="1.0"?>
<rdf:RDF xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"><rdf:Description rdf:about="https://dk.um.si/IzpisGradiva.php?id=72364"><dc:title>Inhibicija samo-replikacije proteinskih fibrilov</dc:title><dc:creator>Curk,	Samo	(Avtor)
	</dc:creator><dc:creator>Gosak,	Marko	(Mentor)
	</dc:creator><dc:creator>Šarić,	Anđela	(Komentor)
	</dc:creator><dc:subject>agregacija amiloidov</dc:subject><dc:subject>samo-sestavljanje proteinov</dc:subject><dc:subject>inhibicija</dc:subject><dc:subject>ra\v cunalni\v ske simulacije</dc:subject><dc:subject>metoda Monte Carlo</dc:subject><dc:subject>nukleacijski mehanizem</dc:subject><dc:subject>gne\v cenje makromolekul</dc:subject><dc:subject>krajina proste energije</dc:subject><dc:subject>statisti\v cna mehanika</dc:subject><dc:subject>mehka snov</dc:subject><dc:subject>fizikalna kemija</dc:subject><dc:description>Proteinski fibrili nastanejo z agregacijo delno zvitih proteinov in so odgovorni ali pomembno vplivajo na mnogo hudih človeških bolezni, kot sta Alzeimerjeva ali diabetes tipa II. Samo-replikacija fibrilov je proces, v katerem obstoječi proteinski fibrili katalizirajo nastanek novih fibrilov na način, da ponudijo vezavno površino, kjer se proteini lažje srečajo in agregirajo. To prispeva k naglem in eksponentnem napredovanju bolezni. V magistrski nalogi predstavimo Monte Carlo simulacije računalniškega modela agregacije, v katerega vpeljemo inhibitorje. To so delci, ki se lahko vežejo na površino fibrilov in tako inhibirajo oziroma upočasnijo proces samo-replikacije. Takšen način inhibicije se izkaže za zelo učinkovit, ampak zaradi odbojne interakcije med delci naletimo tudi na pojav makromolekularnega gnečenja, ki povzroči, da se pri določeni pokritosti površine s proteini hitrost samo-replikacije poveča. Edinstven deskriptor hitrosti replikacije najdemo v povprečni velikosti skupka na površino vezanih proteinov, ki nosi informacijo o celotni porazdelitvi agregacijskih skupkov. Predstavimo teorije, ki uspešno razložijo vse značilnosti opažanega obnašanja. S pomočjo mrežnega modela napovemo, katere interakcije med delci na površini imajo največji inhibicijski potencial.</dc:description><dc:publisher>[S. Curk]</dc:publisher><dc:date>2018</dc:date><dc:date>2018-09-20 14:17:13</dc:date><dc:type>Magistrsko delo/naloga</dc:type><dc:identifier>72364</dc:identifier><dc:language>sl</dc:language></rdf:Description></rdf:RDF>
