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Two methods for the fast, fragment-based combinatorial molecule assembly were developed. The software COLIBREE® (Combinatorial Library Breeding) generates candidate structures from scratch, based on stochastic optimization [1]. Result structures of a COLIBREE design run are based on a fixed scaffold and variable linkers and side-chains. Linkers representing virtual chemical reactions and side-chain building blocks obtained from pseudo-retrosynthetic dissection of large compound databases are exchanged during optimization. The process of molecule design employs a discrete version of Particle Swarm Optimization (PSO) [2]. Assembled compounds are scored according to their similarity to known reference ligands. Distance to reference molecules is computed in the space of the topological pharmacophore descriptor CATS [3]. In a case study, the approach was applied to the de novo design of potential peroxisome proliferator-activated receptor (PPAR gamma) selective agonists. In a second approach, we developed the formal grammar Reaction-MQL [4] for the in silico representation and application of chemical reactions. Chemical transformation schemes are defined by functional groups participating in known organic reactions. The substructures are specified by the linear Molecular Query Language (MQL) [5]. The developed software package contains a parser for Reaction-MQL-expressions and enables users to design, test and virtually apply chemical reactions. The program has already been used to create combinatorial libraries for virtual screening studies. It was also applied in fragmentation studies with different sets of retrosynthetic reactions and various compound libraries.
For a virtual screening study, we introduce a combination of machine learning techniques, employing a graph kernel, Gaussian process regression and clustered cross-validation. The aim was to find ligands of peroxisome-proliferator activated receptor gamma (PPAR-y). The receptors in the PPAR family belong to the steroid-thyroid-retinoid superfamily of nuclear receptors and act as transcription factors. They play a role in the regulation of lipid and glucose metabolism in vertebrates and are linked to various human processes and diseases. For this study, we used a dataset of 176 PPAR-y agonists published by Ruecker et al. ...
Virtual screening of potential bioactive substances using the support vector machine approach
(2005)
Die vorliegende Dissertation stellt eine kumulative Arbeit dar, die in insgesamt acht wissenschaftlichen Publikationen (fünf publiziert, zwei eingerichtet und eine in Vorbereitung) dargelegt ist. In diesem Forschungsprojekt wurden Anwendungen von maschinellem Lernen für das virtuelle Screening von Moleküldatenbanken durchgeführt. Das Ziel war primär die Einführung und Überprüfung des Support-Vector-Machine (SVM) Ansatzes für das virtuelle Screening nach potentiellen Wirkstoffkandidaten. In der Einleitung der Arbeit ist die Rolle des virtuellen Screenings im Wirkstoffdesign beschrieben. Methoden des virtuellen Screenings können fast in jedem Bereich der gesamten pharmazeutischen Forschung angewendet werden. Maschinelles Lernen kann einen Einsatz finden von der Auswahl der ersten Moleküle, der Optimierung der Leitstrukturen bis hin zur Vorhersage von ADMET (Absorption, Distribution, Metabolism, Toxicity) Eigenschaften. In Abschnitt 4.2 werden möglichen Verfahren dargestellt, die zur Beschreibung von chemischen Strukturen eingesetzt werden können, um diese Strukturen in ein Format zu bringen (Deskriptoren), das man als Eingabe für maschinelle Lernverfahren wie Neuronale Netze oder SVM nutzen kann. Der Fokus ist dabei auf diejenigen Verfahren gerichtet, die in der vorliegenden Arbeit verwendet wurden. Die meisten Methoden berechnen Deskriptoren, die nur auf der zweidimensionalen (2D) Struktur basieren. Standard-Beispiele hierfür sind physikochemische Eigenschaften, Atom- und Bindungsanzahl etc. (Abschnitt 4.2.1). CATS Deskriptoren, ein topologisches Pharmakophorkonzept, sind ebenfalls 2D-basiert (Abschnitt 4.2.2). Ein anderer Typ von Deskriptoren beschreibt Eigenschaften, die aus einem dreidimensionalen (3D) Molekülmodell abgeleitet werden. Der Erfolg dieser Beschreibung hangt sehr stark davon ab, wie repräsentativ die 3D-Konformation ist, die für die Berechnung des Deskriptors angewendet wurde. Eine weitere Beschreibung, die wir in unserer Arbeit eingesetzt haben, waren Fingerprints. In unserem Fall waren die verwendeten Fingerprints ungeeignet zum Trainieren von Neuronale Netzen, da der Fingerprintvektor zu viele Dimensionen (~ 10 hoch 5) hatte. Im Gegensatz dazu hat das Training von SVM mit Fingerprints funktioniert. SVM hat den Vorteil im Vergleich zu anderen Methoden, dass sie in sehr hochdimensionalen Räumen gut klassifizieren kann. Dieser Zusammenhang zwischen SVM und Fingerprints war eine Neuheit, und wurde von uns erstmalig in die Chemieinformatik eingeführt. In Abschnitt 4.3 fokussiere ich mich auf die SVM-Methode. Für fast alle Klassifikationsaufgaben in dieser Arbeit wurde der SVM-Ansatz verwendet. Ein Schwerpunkt der Dissertation lag auf der SVM-Methode. Wegen Platzbeschränkungen wurde in den beigefügten Veröffentlichungen auf eine detaillierte Beschreibung der SVM verzichtet. Aus diesem Grund wird in Abschnitt 4.3 eine vollständige Einführung in SVM gegeben. Darin enthalten ist eine vollständige Diskussion der SVM Theorie: optimale Hyperfläche, Soft-Margin-Hyperfläche, quadratische Programmierung als Technik, um diese optimale Hyperfläche zu finden. Abschnitt 4.3 enthält auch eine Diskussion von Kernel-Funktionen, welche die genaue Form der optimalen Hyperfläche bestimmen. In Abschnitt 4.4 ist eine Einleitung in verschiede Methoden gegeben, die wir für die Auswahl von Deskriptoren genutzt haben. In diesem Abschnitt wird der Unterschied zwischen einer „Filter“- und der „Wrapper“-basierten Auswahl von Deskriptoren herausgearbeitet. In Veröffentlichung 3 (Abschnitt 7.3) haben wir die Vorteile und Nachteile von Filter- und Wrapper-basierten Methoden im virtuellen Screening vergleichend dargestellt. Abschnitt 7 besteht aus den Publikationen, die unsere Forschungsergebnisse enthalten. Unsere erste Publikation (Veröffentlichung 1) war ein Übersichtsartikel (Abschnitt 7.1). In diesem Artikel haben wir einen Gesamtüberblick der Anwendungen von SVM in der Bio- und Chemieinformatik gegeben. Wir diskutieren Anwendungen von SVM für die Gen-Chip-Analyse, die DNASequenzanalyse und die Vorhersage von Proteinstrukturen und Proteininteraktionen. Wir haben auch Beispiele beschrieben, wo SVM für die Vorhersage der Lokalisation von Proteinen in der Zelle genutzt wurden. Es wird dabei deutlich, dass SVM im Bereich des virtuellen Screenings noch nicht verbreitet war. Um den Einsatz von SVM als Hauptmethode unserer Forschung zu begründen, haben wir in unserer nächsten Publikation (Veröffentlichung 2) (Abschnitt 7.2) einen detaillierten Vergleich zwischen SVM und verschiedenen neuronalen Netzen, die sich als eine Standardmethode im virtuellen Screening etabliert haben, durchgeführt. Verglichen wurde die Trennung von wirstoffartigen und nicht-wirkstoffartigen Molekülen („Druglikeness“-Vorhersage). Die SVM konnte 82% aller Moleküle richtig klassifizieren. Die Klassifizierung war zudem robuster als mit dreilagigen feedforward-ANN bei der Verwendung verschiedener Anzahlen an Hidden-Neuronen. In diesem Projekt haben wir verschiedene Deskriptoren zur Beschreibung der Moleküle berechnet: Ghose-Crippen Fragmentdeskriptoren [86], physikochemische Eigenschaften [9] und topologische Pharmacophore (CATS) [10]. Die Entwicklung von weiteren Verfahren, die auf dem SVM-Konzept aufbauen, haben wir in den Publikationen in den Abschnitten 7.3 und 7.8 beschrieben. Veröffentlichung 3 stellt die Entwicklung einer neuen SVM-basierten Methode zur Auswahl von relevanten Deskriptoren für eine bestimmte Aktivität dar. Eingesetzt wurden die gleichen Deskriptoren wie in dem oben beschriebenen Projekt. Als charakteristische Molekülgruppen haben wir verschiedene Untermengen der COBRA Datenbank ausgewählt: 195 Thrombin Inhibitoren, 226 Kinase Inhibitoren und 227 Faktor Xa Inhibitoren. Es ist uns gelungen, die Anzahl der Deskriptoren von ursprünglich 407 auf ungefähr 50 zu verringern ohne signifikant an Klassifizierungsgenauigkeit zu verlieren. Unsere Methode haben wir mit einer Standardmethode für diese Anwendung verglichen, der Kolmogorov-Smirnov Statistik. Die SVM-basierte Methode erwies sich hierbei in jedem betrachteten Fall als besser als die Vergleichsmethoden hinsichtlich der Vorhersagegenauigkeit bei der gleichen Anzahl an Deskriptoren. Eine ausführliche Beschreibung ist in Abschnitt 4.4 gegeben. Dort sind auch verschiedene „Wrapper“ für die Deskriptoren-Auswahl beschrieben. Veröffentlichung 8 beschreibt die Anwendung von aktivem Lernen mit SVM. Die Idee des aktiven Lernens liegt in der Auswahl von Molekülen für das Lernverfahren aus dem Bereich an der Grenze der verschiedenen zu unterscheidenden Molekülklassen. Auf diese Weise kann die lokale Klassifikation verbessert werden. Die folgenden Gruppen von Moleküle wurden genutzt: ACE (Angiotensin converting enzyme), COX2 (Cyclooxygenase 2), CRF (Corticotropin releasing factor) Antagonisten, DPP (Dipeptidylpeptidase) IV, HIV (Human immunodeficiency virus) protease, Nuclear Receptors, NK (Neurokinin receptors), PPAR (peroxisome proliferator-activated receptor), Thrombin, GPCR und Matrix Metalloproteinasen. Aktives Lernen konnte die Leistungsfähigkeit des virtuellen Screenings verbessern, wie sich in dieser retrospektiven Studie zeigte. Es bleibt abzuwarten, ob sich das Verfahren durchsetzen wird, denn trotzt des Gewinns an Vorhersagegenauigkeit ist es aufgrund des mehrfachen SVMTrainings aufwändig. Die Publikationen aus den Abschnitten 7.5, 7.6 und 7.7 (Veröffentlichungen 5-7) zeigen praktische Anwendungen unserer SVM-Methoden im Wirkstoffdesign in Kombination mit anderen Verfahren, wie der Ähnlichkeitssuche und neuronalen Netzen zur Eigenschaftsvorhersage. In zwei Fällen haben wir mit dem Verfahren neuartige Liganden für COX-2 (cyclooxygenase 2) und dopamine D3/D2 Rezeptoren gefunden. Wir konnten somit klar zeigen, dass SVM-Methoden für das virtuelle Screening von Substanzdatensammlungen sinnvoll eingesetzt werden können. Es wurde im Rahmen der Arbeit auch ein schnelles Verfahren zur Erzeugung großer kombinatorischer Molekülbibliotheken entwickelt, welches auf der SMILES Notation aufbaut. Im frühen Stadium des Wirstoffdesigns ist es wichtig, eine möglichst „diverse“ Gruppe von Molekülen zu testen. Es gibt verschiedene etablierte Methoden, die eine solche Untermenge auswählen können. Wir haben eine neue Methode entwickelt, die genauer als die bekannte MaxMin-Methode sein sollte. Als erster Schritt wurde die „Probability Density Estimation“ (PDE) für die verfügbaren Moleküle berechnet. [78] Dafür haben wir jedes Molekül mit Deskriptoren beschrieben und die PDE im N-dimensionalen Deskriptorraum berechnet. Die Moleküle wurde mit dem Metropolis Algorithmus ausgewählt. [87] Die Idee liegt darin, wenige Moleküle aus den Bereichen mit hoher Dichte auszuwählen und mehr Moleküle aus den Bereichen mit niedriger Dichte. Die erhaltenen Ergebnisse wiesen jedoch auf zwei Nachteile hin. Erstens wurden Moleküle mit unrealistischen Deskriptorwerten ausgewählt und zweitens war unser Algorithmus zu langsam. Dieser Aspekt der Arbeit wurde daher nicht weiter verfolgt. In Veröffentlichung 6 (Abschnitt 7.6) haben wir in Zusammenarbeit mit der Molecular-Modeling Gruppe von Aventis-Pharma Deutschland (Frankfurt) einen SVM-basierten ADME Filter zur Früherkennung von CYP 2C9 Liganden entwickelt. Dieser nichtlineare SVM-Filter erreichte eine signifikant höhere Vorhersagegenauigkeit (q2 = 0.48) als ein auf den gleichen Daten entwickelten PLS-Modell (q2 = 0.34). Es wurden hierbei Dreipunkt-Pharmakophordeskriptoren eingesetzt, die auf einem dreidimensionalen Molekülmodell aufbauen. Eines der wichtigen Probleme im computerbasierten Wirkstoffdesign ist die Auswahl einer geeigneten Konformation für ein Molekül. Wir haben versucht, SVM auf dieses Problem anzuwenden. Der Trainingdatensatz wurde dazu mit jeweils mehreren Konformationen pro Molekül angereichert und ein SVM Modell gerechnet. Es wurden anschließend die Konformationen mit den am schlechtesten vorhergesagten IC50 Wert aussortiert. Die verbliebenen gemäß dem SVM-Modell bevorzugten Konformationen waren jedoch unrealistisch. Dieses Ergebnis zeigt Grenzen des SVM-Ansatzes auf. Wir glauben jedoch, dass weitere Forschung auf diesem Gebiet zu besseren Ergebnissen führen kann.
Single-molecule super-resolution microscopy allows imaging of fluorescently-tagged proteins in live cells with a precision well below that of the diffraction limit. Here, we demonstrate 3D sectioning with single-molecule super-resolution microscopy by making use of the fitting information that is usually discarded to reject fluorophores that emit from above or below a virtual-'light-sheet', a thin volume centred on the focal plane of the microscope. We describe an easy-to-use routine (implemented as an open-source ImageJ plug-in) to quickly analyse a calibration sample to define and use such a virtual light-sheet. In addition, the plug-in is easily usable on almost any existing 2D super-resolution instrumentation. This optical sectioning of super-resolution images is achieved by applying well-characterised width and amplitude thresholds to diffraction-limited spots that can be used to tune the thickness of the virtual light-sheet. This allows qualitative and quantitative imaging improvements: by rejecting out-of-focus fluorophores, the super-resolution image gains contrast and local features may be revealed; by retaining only fluorophores close to the focal plane, virtual-'light-sheet' single-molecule localisation microscopy improves the probability that all emitting fluorophores will be detected, fitted and quantitatively evaluated.
The neuronal transcriptome changes dynamically to adapt to stimuli from the extracellular and intracellular environment. In this study, we adapted for the first time a click chemistry technique to label the newly synthesized RNA in cultured hippocampal neurons and intact larval zebrafish brain. Ethynyl uridine (EU) was incorporated into neuronal RNA in a time- and concentration-dependent manner. Newly synthesized RNA granules observed throughout the dendrites were colocalized with mRNA and rRNA markers. In zebrafish larvae, the application of EU to the swim water resulted in uptake and labeling throughout the brain. Using a GABA receptor antagonist, PTZ (pentylenetetrazol), to elevate neuronal activity, we demonstrate that newly transcribed RNA signal increased in specific regions involved in neurogenesis.
The development of super-resolution microscopy (SRM) has widened our understanding of biomolecular structure and function in biological materials. Imaging multiple targets within a single area would elucidate their spatial localization relative to the cell matrix and neighboring biomolecules, revealing multi-protein macromolecular structures and their functional co-dependencies. SRM methods are, however, limited to the number of suitable fluorophores that can be imaged during a single acquisition as well as the loss of antigens during antibody washing and restaining for organic dye multiplexing. We report the visualization of multiple protein targets within the pre- and postsynapse in 350-400 nm thick neuronal tissue sections using DNA-assisted single-molecule localization microscopy. Using antibodies labeled with short DNA oligonucleotides, multiple targets are visualized successively by sequential exchange of fluorophore-labeled complementary oligonucleotides present in the imaging buffer. The structural integrity of the tissue is maintained owing to only a single labelling step during sample preparation. Multiple targets are imaged using a single laser wavelength, minimizing chromatic aberration. This method proved robust for multi-target imaging in semi-thin tissue sections, paving the way towards structural cell biology with single-molecule super-resolution microscopy.
The development of super-resolution microscopy (SRM) has widened our understanding of biomolecular structure and function in biological materials. Imaging multiple targets within a single area would elucidate their spatial localization relative to the cell matrix and neighboring biomolecules, revealing multi-protein macromolecular structures and their functional co-dependencies. SRM methods are, however, limited to the number of suitable fluorophores that can be imaged during a single acquisition as well as the loss of antigens during antibody washing and restaining for organic dye multiplexing. We report the visualization of multiple protein targets within the pre- and postsynapse in 350–400 nm thick neuronal tissue sections using DNA-assisted single-molecule localization microscopy (SMLM). In a single labeling step, antibodies conjugated with short DNA oligonucleotides visualized multiple targets by sequential exchange of fluorophore-labeled complementary oligonucleotides present in the imaging buffer. This approach avoids potential effects on structural integrity when using multiple rounds of immunolabeling and eliminates chromatic aberration, because all targets are imaged using a single excitation laser wavelength. This method proved robust for multi-target imaging in semi-thin tissue sections with a lateral resolution better than 25 nm, paving the way toward structural cell biology with single-molecule SRM.
The light-driven proton pump bacteriorhodopsin (BR) from Halobacterium salinarum is tightly regulated by the [H+] gradient and transmembrane potential. BR exhibits optoelectric properties, since spectral changes during the photocycle are kinetically controlled by voltage, which predestines BR for optical storage or processing devices. BR mutants with prolonged lifetime of the blue-shifted M intermediate would be advantageous, but the optoelectric properties of such mutants are still elusive. Using expression in Xenopus oocytes and two-electrode voltage-clamping, we analyzed photocurrents of BR mutants with kinetically destabilized (F171C, F219L) or stabilized (D96N, D96G) M intermediate in response to green light (to probe H+ pumping) and blue laser flashes (to probe accumulation/decay of M). These mutants have divergent M lifetimes. As for BR-WT, this strictly correlates with the voltage dependence of H+ pumping. BR-F171C and BR-F219L showed photocurrents similar to BR-WT. Yet, BR-F171C showed a weaker voltage dependence of proton pumping. For both mutants, blue laser flashes applied during and after green-light illumination showed reduced M accumulation and shorter M lifetime. In contrast, BR-D96G and BR-D96N exhibited small photocurrents, with nonlinear current-voltage curves, which increased strongly in the presence of azide. Blue laser flashes showed heavy M accumulation and prolonged M lifetime, which accounts for the strongly reduced H+ pumping rate. Hyperpolarizing potentials augmented these effects. The combination of M-stabilizing and -destabilizing mutations in BR-D96G/F171C/F219L (BR-tri) shows that disruption of the primary proton donor Asp-96 is fatal for BR as a proton pump. Mechanistically, M destabilizing mutations cannot compensate for the disruption of Asp-96. Accordingly, BR-tri and BR-D96G photocurrents were similar. However, BR-tri showed negative blue laser flash-induced currents even without actinic green light, indicating that Schiff base deprotonation in BR-tri exists in the dark, in line with previous spectroscopic investigations. Thus, M-stabilizing mutations, including the triple mutation, drastically interfere with electrochemical H+ gradient generation.
The photochemical cleavage of the endoperoxides of anthradichromene and benzodixanthene into the parent hydrocarbon and oxygen is shown to be an adiabatic photoreaction originating from an upper excited singlet state. This photochemical behaviour is described by a theory for the photochemistry of endoperoxides developed by Kearns and Khan.
The cytochrome bc1 complex or ubiquinol:cytochrome c oxidoreductase (QCR) catalyses electron transfer from ubiquinol to cytochrome c in respiration and photosynthesis coupled to a vectorial proton transport across the membrane, in which the enzyme resides. In both bacteria and eukaryotic organisms, QCR participates in supramolecular assembly of membrane proteins that comprise the respiratory or photosynthetic chain. In the present work, proton transfer pathways, substrate binding and the supramolecular assembly of the respiratory chain in yeast were probed by structure-based site-directed mutagenesis and characterization of the variants. Both active sites centre P, the place of quinol oxidation, and centre N, where quinone reduction takes place, lack direct access to the bulk solvent necessary for proton release and uptake. Based on the X-ray structure, proton transfer pathways were postulated. Analysis at centre P showed, that E272 and Y132 of cytochrome b are important for QCR catalysis as indicated by increased superoxide production and lowered Cyc1p reductase activity in these variants. Pre-steady state heme reduction kinetics in combination with stigmatellin resistance indicated that charge and length of the side chain at position 272 are crucial for efficient docking of the ISP to form the enzyme substrate complex and for electron bifurcation at centre P. Variants of Y312 and F129, both residues of cytochrome b, showed an increased Km indicating participation of these residues in coordination of ubiquinol or the possible intermediate semiquinone anion radical. F129 proved to be crucial for a functional Q-cycle as indicated by respiratory negative growth phenotype and a lowered H+/e- stoichiometry of F129 variants. At centre N, the postulated CL/K and E/R proton transfer pathways are located at opposite sites of the bound ubiquinone. Variants in the surface residues R218 (cytochrome b) and E52 (Qcr7) of the E/R pathway and E82 (Qcr7) of the CL/K pathway showed instability upon purification indicating an important role of these residues for QCR integrity. The slowed down centre N reduction kinetics in H85 (CL/K), R218 and N208 (both E/R) variant was attributed to a destabilised semiquinone anion consistent with the observed decreased sensitivity towards the site-specific inhibitor antimycin and an increased Km. Variants of residues of both pathway, E82Q and R218M, exhibited a decreased H+/e- stoichiometry indicating a crucial role of both residue for maintaining a working Q-cycle and supporting the proposed protonation of the substrate via the Cl/K and the E/R pathway. Long-range interaction between centre N and centre P were observed by altered reduction kinetics of the high potential chain and increased superoxide production in the centre N variants. The role of the cation-pi-interaction between F230 of Cyt1p and R19 of cytochrome c in binding of the redox carrier to QCR was analysed. In F230L hydrophobic interaction were partially lost as was deduced from the ionic strength dependence of Cyc1p reductase activity and Cycp1 binding, as detected by ionic strength sensitive Kd and Km for Cyc1p. The decreased enzymatic rate of F230W could be explained by a disturbed binding of Cyc1p to the variant enzyme. F230 may influence the heme mid point potential and thereby the electron transfer rate to Cyc1p. Reduction of Cobp via both centre P and centre N was disturbed suggesting an interaction between high and low potential chain. Supramolecular association between QCR and cytochrome c oxidase (COX) in yeast mitochondria was probed by affinity chromatography of a his-tagged QCR in the presence of the mild detergent digitonin. In comparison to purification with laurylmaltoside, the presence of both QCR and COX subunits was detected in the elution fractions by SDS-PAGE, Cyc1p reductase and TMPD oxidase activity assays and immunoblot analysis. The CL-dependent formation of the supercomplex between QCR and COX was analysed by replacement variants in the CL-binding site of QCR in CL containing and CL free environment. With an increasing number of replacements of the three lysines the CL-binding pocket supercomplex formation was not abolished, when CL is present as shown by BN-PAGE analysis. This was supported by the synergetic decrease in enzyme activity for both enzymes upon increased number of replacements. In the CL-free environment, no supracomplex formation was observed for a wildtype CL binding site. By replacements of two lysines in the CL-binding pocket, supercomplex formation could be recovered as revealed by BN-PAGE. This indicates, that CL may serve as a charge neutralizer for the lysines near the presumed interaction domain between complex III and complex IV. The obtained results for centre P provide new information of residues critical for stabilisation of ubiquinol and controlling electron short circuit reactions. The observations for centre N variants clearly support the proposed two proton transfer pathways and the role of the bound phospholipids in centre N kinetics. Variants in the Cyc1p binding site suggest a role for F230 both in Cyc1p binding and electron transfer. Clear interaction between the high and low potential chain in both Cyt1p and centre N variants strongly support long-range interactions in the complex. Studies on the supramolecular association of complex III and complex IV indicate a new role of Cl in stabilising a supracomplex.