Алгоритм определения последовательности белка с использованием комбинации методов деградации по Эдману и панорамного масс спектрометрического анализа

##plugins.themes.bootstrap3.article.main##

В.С. Скворцов
А.В. Микурова
Н.Э. Вавилов
В.Г. Згода

Аннотация

В работе рассмотрен алгоритм, позволяющий объединить преимущества таких методов как деградация по Эдману и масс-спектрометрическое de novo секвенирование. В качестве тестового белка в работе использовали белок-реагент для кожного теста “Диаскинтест”. Белок подвергали расщеплению трипсином и для смеси пептидов последовательно проводили 5 шагов деградации по Эдману. На каждом этапе полученную смесь подвергали протеомному панорамному анализу. Результаты анализировали как известными программами de novo секвенирования Novor и PepNovo+, так и собственной программой, кластеризующей отдельные спектры по C-концевой сигнатуре, образованной Y-ионами. Показано, что использование данного подхода позволяет уверено определить аминокислотную последовательность N-концевой части пептидов, полученных при гидролизе белка.

##plugins.themes.bootstrap3.article.details##

Как цитировать
Скворцов V., Микурова A., Вавилов N., & Згода V. (2018). Алгоритм определения последовательности белка с использованием комбинации методов деградации по Эдману и панорамного масс спектрометрического анализа. Biomedical Chemistry: Research and Methods, 1(4), e00087. https://doi.org/10.18097/BMCRM00087
Раздел
ПРОТОКОЛЫ ЭКСПЕРИМЕНТОВ, ПОЛЕЗНЫЕ МОДЕЛИ, ПРОГРАММЫ И СЕРВИСЫ

Библиографические ссылки

  1. Edman, P. (1950). Method for determination of the amino acid sequence in peptides. Acta chem. scand, 4(7), 283-293. DOI
  2. Vyatkina, K. V. (2018). De novo Sequencing of Proteins and Peptides: Algorithms, Applications, Perspectives. Biomedical Chemistry: Research and Methods, 1(1), e00005. DOI
  3. Kiselev, V. I., Baranovskiĭ, P. M., Rudykh, I. V., Shuster, A. M., Mart'ianov, V. A., Mednikov, B. L., ... & Slogotskaia, L. V. (2009). Clinical trials of the new skin test Diaskintest for the diagnosis of tuberculosis. Problemy tuberkuleza i boleznei legkikh, (2), 11-16.
  4. Mikurova A.V., Novikova S.E., Skvortsov V.S., Alekseychuk N.N., Rybina A.V., Miroshnichenko Yu.V. (2017) The sequence coverage in different methods of mass spectrometry data analysis obtained on model proteins, Biomeditsinskaya khimiya, 63(5), 397-404. DOI
  5. Ma, B. (2015). Novor: real-time peptide de novo sequencing software. Journal of the American Society for Mass Spectrometry, 26(11), 1885-1894. DOI
  6. Frank, A., & Pevzner, P. (2005). PepNovo: de novo peptide sequencing via probabilistic network modeling. Analytical chemistry, 77(4), 964-973. DOI
  7. Skvortsov, V. S., Alekseychuk, N. N., Miroshnichenko, Y. V., & Rybina, A. V. (2018). pIPredict Version 2: New Features and PTM Analysis. Biomedical Chemistry: Research and Methods, 1(2), e00009. DOI
  8. Keil, B. (2012). Specificity of proteolysis. Springer Science & Business Media.