Из Википедии, бесплатной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску
Для журнала Proteomics см. Proteomics (журнал) .
Роботизированная подготовка масс-спектрометрических образцов MALDI на носителе для образцов

Протеомика - это широкомасштабное исследование белков . [1] [2] Белки - жизненно важные части живых организмов, выполняющие множество функций. Протеом является всем набором белков , которые производятся или модифицированные организмом или системой. Протеомика позволила идентифицировать постоянно увеличивающееся количество белка. Это зависит от времени и различных требований или стрессов, которым подвергается клетка или организм. [3] Протеомика - это междисциплинарная область, которая извлекла большую пользу из генетической информации различных геномных проектов, включая проект « Геном человека» . [4]Он охватывает исследование протеомов от общего уровня белкового состава, структуры и активности. Это важный компонент функциональной геномики .

Протеомика обычно относится к крупномасштабному экспериментальному анализу белков и протеомов, но часто используется специально для обозначения очистки белков и масс-спектрометрии .

История и этимология [ править ]

Первые исследования белков, которые можно рассматривать как протеомику, начались в 1975 году после введения двумерного геля и картирования белков из бактерии Escherichia coli .

Слово протеом представляет собой смесь слов «белок» и «геном» и было придумано Марком Уилкинсом в 1994 году, когда он был доктором философии. студент Университета Маккуори . [5] Университет Маккуори также основал первую специализированную лабораторию протеомики в 1995 году. [6] [7]

Сложность проблемы [ править ]

После геномики и транскриптомики протеомика - следующий шаг в изучении биологических систем. Это сложнее, чем геномика, потому что геном организма более или менее постоянен, тогда как протеомы различаются от клетки к клетке и время от времени. Разные гены экспрессируются в разных типах клеток, а это означает, что необходимо идентифицировать даже базовый набор белков, которые производятся в клетке.

В прошлом это явление оценивалось с помощью анализа РНК, но было обнаружено, что у него нет корреляции с содержанием белка. [8] [9] Теперь известно, что мРНК не всегда транслируется в белок, [10] и количество белка, продуцируемого для данного количества мРНК, зависит от гена, из которого она транскрибируется, и от текущего физиологического состояния клетка. Протеомика подтверждает присутствие белка и обеспечивает прямое измерение его количества.

Посттрансляционные модификации [ править ]

Основная статья: Посттранскрипционная модификация

Мало того, что трансляция мРНК вызывает различия, многие белки также подвергаются широкому спектру химических модификаций после трансляции. Наиболее распространенные и широко изученные посттрансляционные модификации включают фосфорилирование и гликозилирование. Многие из этих посттрансляционных модификаций имеют решающее значение для функции белка.

Фосфорилирование [ править ]

Одной из таких модификаций является фосфорилирование , которое происходит со многими ферментами и структурными белками в процессе передачи сигналов клетками . Добавление фосфата к определенным аминокислотам-наиболее часто серин и треонин [11] опосредовано серин-треонин киназы , или более редко тирозин опосредовано тирозина киназы -causes белку , чтобы стать мишенью для связывания или взаимодействия с отличным набором другие белки, распознающие фосфорилированный домен.

Поскольку фосфорилирование белков является одной из наиболее изученных модификаций белков, многие «протеомные» усилия направлены на определение набора фосфорилированных белков в конкретной клетке или типе ткани при определенных обстоятельствах. Это предупреждает ученого о сигнальных путях, которые могут быть активными в этом случае.

Убиквитинирование [ править ]

Убиквитин - это небольшой белок, который может быть прикреплен к определенным белковым субстратам с помощью ферментов, называемых убиквитинлигазами E3 . Определение того, какие белки являются полиубиквитинированными, помогает понять, как регулируются белковые пути. Таким образом, это дополнительное законное «протеомное» исследование. Точно так же, как только исследователь определяет, какие субстраты убиквитинируются каждой лигазой, полезно определить набор лигаз, экспрессируемых в конкретном типе клеток.

Дополнительные модификации [ править ]

Помимо фосфорилирования и убиквитинирования , белки могут подвергаться (среди прочего) метилированию , ацетилированию , гликозилированию , окислению и нитрозилированию . Некоторые белки подвергаются всем этим модификациям, часто в зависимых от времени комбинациях. Это иллюстрирует потенциальную сложность изучения структуры и функции белков.

Разные белки производятся с разными настройками [ править ]

Клетка может производить разные наборы белков в разное время или в разных условиях, например, во время развития , клеточной дифференцировки , клеточного цикла или канцерогенеза . Как уже упоминалось, дальнейшее увеличение сложности протеома приводит к тому, что большинство белков способны претерпевать широкий спектр посттрансляционных модификаций.

Следовательно, «протеомное» исследование может очень быстро стать сложным, даже если тема исследования ограничена. В более амбициозных условиях, например, при поиске биомаркера для определенного подтипа рака, ученый-протеомик может выбрать исследование нескольких образцов сыворотки крови от нескольких больных раком, чтобы минимизировать мешающие факторы и учесть экспериментальный шум. [12] Таким образом, иногда необходимы сложные экспериментальные планы, чтобы учесть динамическую сложность протеома.

Ограничения исследований геномики и протеомики [ править ]

Протеомика дает иной уровень понимания, чем геномика, по многим причинам:

  • уровень транскрипции гена дает лишь приблизительную оценку уровня его трансляции в белок. [13] мРНК производится в избытке может быть быстро деградирует или переводить нерационально, в результате чего небольшое количество белка.
  • как упоминалось выше, многие белки претерпевают посттрансляционные модификации, которые сильно влияют на их активность; например, некоторые белки не активны, пока не фосфорилируются. Такие методы, как фосфопротеомика и гликопротеомика , используются для изучения посттрансляционных модификаций.
  • многие транскрипты дают более одного белка посредством альтернативного сплайсинга или альтернативных посттрансляционных модификаций.
  • многие белки образуют комплексы с другими белками или молекулами РНК и функционируют только в присутствии этих других молекул.
  • Скорость разложения белка играет важную роль в содержании белка. [14]

Воспроизводимость . Одним из основных факторов, влияющих на воспроизводимость в протеомных экспериментах, является одновременное элюирование гораздо большего количества пептидов, чем могут измерить масс-спектрометры. Это вызывает стохастические различия между экспериментами из -за зависящего от данных получения триптических пептидов. Хотя ранние крупномасштабные анализы протеомики дробовика показали значительную вариабельность между лабораториями [15] [16], предположительно, частично из-за технических и экспериментальных различий между лабораториями, воспроизводимость была улучшена в более поздних масс-спектрометрических анализах, особенно на уровне белка и использовании Масс-спектрометры с орбитальной ловушкой. [17] В частности, таргетированная протеомикадемонстрирует повышенную воспроизводимость и повторяемость по сравнению с методами дробовика, хотя и за счет плотности данных и эффективности. [18]

Методы изучения белков [ править ]

В протеомике есть несколько методов изучения белков. Как правило, белки можно обнаружить с помощью антител (иммуноанализы) или масс-спектрометрии . Если анализируется сложный биологический образец, либо в количественном дот-блот-анализе (QDB) необходимо использовать очень специфические антитела, либо перед этапом обнаружения необходимо использовать биохимическое разделение, так как в образце слишком много аналитов для выполнения. точное обнаружение и количественная оценка.

Обнаружение белков с помощью антител (иммуноанализы) [ править ]

Антитела к определенным белкам или к их модифицированным формам использовались в исследованиях биохимии и клеточной биологии . Это одни из самых распространенных инструментов, используемых сегодня молекулярными биологами. Существует несколько конкретных методов и протоколов, в которых для обнаружения белков используются антитела. Иммуноферментный анализ (ELISA) , был использован в течение десятилетий , чтобы обнаружить и количественно белков в образцах с мерой. Вестерн - блот может быть использован для обнаружения и определения количества отдельных белков, где в начальной стадии, сложный белок смесь разделяют с помощью SDS-PAGE , а затем белок , представляющий интерес, идентифицированных с использованием антитела.

Модифицированные белки можно изучать путем разработки антитела, специфичного к этой модификации. Например, есть антитела, которые распознают определенные белки только в том случае, если они фосфорилированы по тирозину , они известны как фосфоспецифические антитела. Также есть антитела, специфичные к другим модификациям. Их можно использовать для определения набора белков, которые претерпели интересующую модификацию.

Выявление заболеваний на молекулярном уровне движет революцией в ранней диагностике и лечении. Проблема, стоящая перед этой областью, заключается в том, что белковые биомаркеры для ранней диагностики могут присутствовать в очень небольшом количестве. Нижний предел обнаружения с помощью стандартной технологии иммуноанализа - это верхний фемтомолярный диапазон (10 -13 M). Технология цифрового иммуноанализа улучшила чувствительность обнаружения на три логарифма до аттомолярного диапазона (10 -16 M). Эта возможность может открыть новые возможности в диагностике и терапии, но такие технологии были отнесены к ручным процедурам, которые плохо подходят для эффективного рутинного использования. [19]

Обнаружение белков без антител [ править ]

Хотя обнаружение белков с помощью антител все еще очень распространено в молекулярной биологии, были разработаны и другие методы, которые не полагаются на антитела. Эти методы предлагают различные преимущества, например, они часто могут определять последовательность белка или пептида, они могут иметь более высокую пропускную способность, чем основанные на антителах, и иногда они могут идентифицировать и количественно определять белки, для которых не существует антител.

Методы обнаружения [ править ]

Одним из самых ранних методов анализа белков была деградация по Эдману (введена в 1967 г.), когда один пептид подвергается нескольким стадиям химической деградации для определения его последовательности. Эти ранние методы в основном были вытеснены технологиями, предлагающими более высокую пропускную способность.

Недавно реализованные методы используют методы, основанные на масс-спектрометрии , развитие, которое стало возможным благодаря открытию методов «мягкой ионизации», разработанных в 1980-х годах, таких как матричная лазерная десорбция / ионизация (MALDI) и ионизация электрораспылением (ESI) . Эти методы положили начало нисходящим и восходящим процессам протеомики, где часто перед анализом выполняется дополнительное разделение (см. Ниже).

Методы разделения [ править ]

Для анализа сложных биологических образцов требуется снижение сложности образца. Это может быть выполнено в автономном режиме путем одномерного или двухмерного разделения. Совсем недавно были разработаны интерактивные методы, в которых отдельные пептиды (в подходах восходящей протеомики) разделяются с использованием обращенно-фазовой хроматографии, а затем непосредственно ионизируются с использованием ESI ; прямая связь разделения и анализа объясняет термин «онлайн-анализ».

Гибридные технологии [ править ]

Существует несколько гибридных технологий, которые используют очистку отдельных аналитов на основе антител, а затем проводят масс-спектрометрический анализ для идентификации и количественного определения. Примерами этих методов являются MSIA (масс-спектрометрический иммуноанализ) , разработанный Рэндаллом Нельсоном в 1995 году [20], и метод SISCAPA (стандартный захват стабильного изотопа с антипептидными антителами), представленный Ли Андерсоном в 2004 году [21].

Текущие методологии исследования [ править ]

Двумерный дифференциальный гель-электрофорез флуоресценции (2-D DIGE) [22] может использоваться для количественной оценки вариаций в процессе 2-D DIGE и установления статистически достоверных пороговых значений для определения количественных изменений между образцами. [22]

Сравнительный протеомный анализ может выявить роль белков в сложных биологических системах, включая репродукцию. Например, обработка инсектицидом триазофосом вызывает повышение содержания белков дополнительных желез самцов ( Nilaparvata lugens (Stål)), которые могут передаваться самкам при спаривании, вызывая увеличение плодовитости (т. Е. Рождаемости). женщин. [23] Чтобы определить изменения в типах белков дополнительных желез (Acps) и репродуктивных белков, которые спаривались самки цикадок, полученные от самцов цикадок, исследователи провели сравнительный протеомный анализ спарившихся самок N. lugens . [24] Результаты показали, что эти белки участвуют в репродуктивном процессеВзрослые самки и самцы N. lugens . [24]

Протеомный анализ пероксисом Arabidopsis [25] был признан основным объективным подходом для идентификации новых пероксисомальных белков в больших масштабах. [25]

Существует множество подходов к характеристике протеома человека, который, по оценкам, содержит от 20 000 до 25 000 неизбыточных белков. Число уникальных видов белков, вероятно, увеличится от 50 000 до 500 000 из-за событий сплайсинга и протеолиза РНК, а с учетом посттрансляционных модификаций общее количество уникальных белков человека оценивается в несколько миллионов. [26] [27]

Кроме того, недавно были опубликованы первые многообещающие попытки расшифровать протеом опухолей животных. [28] Этот метод использовался в качестве функционального метода при профилировании белков Macrobrachium rosenbergii . [29]

Протеомные технологии с высокой пропускной способностью [ править ]

Протеомика неуклонно набирала обороты за последнее десятилетие с развитием нескольких подходов. Некоторые из них являются новыми, а другие основаны на традиционных методах. Методы на основе масс-спектрометрии и микромассивы являются наиболее распространенными технологиями для крупномасштабного исследования белков.

Масс-спектрометрия и профилирование белков [ править ]

Основная статья: масс-спектрометрия

В настоящее время для определения профиля белков используются два метода на основе масс-спектрометрии. Более устоявшийся и широко распространенный метод использует двумерный электрофорез высокого разрешения для параллельного разделения белков из разных образцов с последующим отбором и окрашиванием дифференциально экспрессируемых белков для идентификации с помощью масс-спектрометрии. Несмотря на достижения 2-DE и его зрелость, у него также есть свои пределы. Основная проблема заключается в невозможности разрешить все белки в образце, учитывая их значительный диапазон уровней экспрессии и различные свойства. [30]

Второй количественный подход использует метки стабильных изотопов для дифференцированной маркировки белков из двух различных сложных смесей. Здесь белки в сложной смеси сначала метят изотопами, а затем расщепляют, чтобы получить меченые пептиды. Меченые смеси затем объединяют, пептиды разделяют многомерной жидкостной хроматографией и анализируют тандемной масс-спектрометрией. Реагенты аффинных меток, кодированных изотопами (ICAT), являются широко используемыми изотопными метками. В этом методе цистеиновые остатки белков ковалентно присоединяются к реагенту ICAT, тем самым уменьшая сложность смесей, исключающих нецистеиновые остатки.

Количественная протеомика с использованием стабильного изотопного мечения становится все более полезным инструментом в современной разработке. Во-первых, были использованы химические реакции для введения меток в определенные сайты или белки с целью исследования функциональных возможностей конкретных белков. Выделение фосфорилированных пептидов было достигнуто с использованием изотопного мечения и селективной химии для захвата фракции белка в сложной смеси. Во-вторых, технология ICAT использовалась для различения частично очищенных или очищенных макромолекулярных комплексов, таких как большой преинициативный комплекс РНК-полимеразы II, и белков, образующих комплекс с дрожжевым фактором транскрипции. В-третьих, ICAT-мечение недавно было объединено с выделением хроматина для идентификации и количественной оценки белков, связанных с хроматином.Наконец, реагенты ICAT полезны для протеомного профилирования клеточных органелл и конкретных клеточных фракций.[30]

Другой количественный подход - это метод меток точной массы и времени (AMT), разработанный Ричардом Д. Смитом и его коллегами из Тихоокеанской северо-западной национальной лаборатории . В этом подходе повышенная производительность и чувствительность достигается за счет исключения необходимости тандемной масс-спектрометрии и использования точно определенной информации о времени разделения и высокоточных определений массы для идентификации пептидов и белков.

Белковые чипсы [ править ]

Уравновешивание использования масс-спектрометров в протеомике и медицине заключается в использовании белковых микромассивов. Цель микромассивов белков - напечатать тысячи функций обнаружения белка для исследования биологических образцов. Матрицы антител представляют собой пример, в котором множество различных антител объединено для обнаружения их соответствующих антигенов в образце крови человека. Другой подход - это объединение нескольких типов белков для изучения таких свойств, как взаимодействия белок-ДНК, белок-белок и белок-лиганд. В идеале функциональные протеомные массивы должны содержать полный набор белков данного организма. Первая версия таких массивов состояла из 5000 очищенных белков дрожжей, нанесенных на стеклянные предметные стекла. Несмотря на успех первого чипа,Реализация белковых массивов была более сложной задачей. С белками по своей природе гораздо труднее работать, чем с ДНК. Они имеют широкий динамический диапазон, менее стабильны, чем ДНК, и их структуру трудно сохранить на предметных стеклах, хотя они необходимы для большинства анализов. Глобальная технология ICAT имеет поразительные преимущества перед технологиями белковых чипов.[30]

Обратно-фазированные белковые микрочипы [ править ]

Это многообещающее и новейшее приложение с микрочипами для диагностики, изучения и лечения сложных заболеваний, таких как рак. Технология объединяет микродиссекции лазерного захвата (LCM)с технологией микромассивов для создания микрочипов белков с обращенной фазой. В этом типе микрочипов иммобилизируется весь набор белков с целью выявления различных стадий заболевания у отдельного пациента. При использовании с LCM решетки с обращенной фазой могут контролировать колеблющееся состояние протеома среди различных популяций клеток в пределах небольшой области ткани человека. Это полезно для профилирования состояния клеточных сигнальных молекул в поперечном сечении ткани, которое включает как нормальные, так и раковые клетки. Этот подход полезен для мониторинга состояния ключевых факторов нормального эпителия простаты и тканей инвазивного рака простаты. Затем LCM препарирует эти ткани, и лизаты белков наносят на предметные стекла из нитроцеллюлозы, которые исследуют специфическими антителами.Этот метод позволяет отслеживать все виды молекулярных событий и сравнивать больные и здоровые ткани одного и того же пациента, что позволяет разработать стратегии лечения и поставить диагноз. Возможность получения протеомных снимков соседних клеточных популяций с использованием микрочипов с обращенной фазой в сочетании с LCM имеет ряд приложений, выходящих за рамки исследования опухолей. Этот подход может дать представление о нормальной физиологии и патологии всех тканей и неоценим для характеристики процессов и аномалий развития.Использование микрочипов с обращенной фазой в сочетании с LCM имеет ряд применений, выходящих за рамки исследования опухолей. Этот подход может дать представление о нормальной физиологии и патологии всех тканей и неоценим для характеристики процессов и аномалий развития.Использование микрочипов с обращенной фазой в сочетании с LCM имеет ряд применений, выходящих за рамки исследования опухолей. Этот подход может дать представление о нормальной физиологии и патологии всех тканей и неоценим для характеристики процессов и аномалий развития.[30]

Практическое применение [ править ]

Новое открытие наркотиков [ править ]

Одним из важнейших достижений в изучении генов и белков человека стало определение потенциальных новых лекарств для лечения болезней. Это зависит от генома и протеома.информация для идентификации белков, связанных с заболеванием, которые компьютерное программное обеспечение может затем использовать в качестве мишеней для новых лекарств. Например, если определенный белок вовлечен в заболевание, его трехмерная структура предоставляет информацию для разработки лекарств, препятствующих действию белка. Молекула, которая соответствует активному центру фермента, но не может высвобождаться ферментом, инактивирует фермент. Это основа новых инструментов для открытия лекарств, которые направлены на поиск новых лекарств для инактивации белков, участвующих в болезни. По мере обнаружения генетических различий между людьми исследователи рассчитывают использовать эти методы для разработки индивидуальных лекарств, более эффективных для человека. [31]

Протеомика также используется для выявления сложных взаимодействий растений и насекомых, которые помогают идентифицировать гены-кандидаты, участвующие в защитной реакции растений на травоядность. [32] [33] [34]

Протеомика взаимодействия и белковые сети [ править ]

Протеомика взаимодействия - это анализ белковых взаимодействий от масштабов бинарных взаимодействий до протеомных или сетевых взаимодействий. Большинство белков функционируют посредством белок-белковых взаимодействий , и одна из целей протеомики взаимодействий состоит в том, чтобы идентифицировать бинарные белковые взаимодействия , белковые комплексы и интерактомы .

Существует несколько методов исследования межбелковых взаимодействий . В то время как наиболее традиционным методом является двухгибридный анализ дрожжей , мощным новым методом является аффинная очистка с последующей масс-спектрометрией белков с использованием приманок с мечеными белками . Другие методы включают поверхностный плазмонный резонанс (SPR), [35] [36] белковые микроматрицы , интерферометрию с двойной поляризацией , термофорез на микромасштабах и экспериментальные методы, такие как фаговый дисплей и вычислительные методы in silico .

Знание белок-белковых взаимодействий особенно полезно в отношении биологических сетей и системной биологии , например, в каскадах клеточных сигналов и генных регуляторных сетях (GRN, где знание взаимодействий белок-ДНК также является информативным). Анализ белковых взаимодействий в масштабе протеома и интеграция этих паттернов взаимодействия в более крупные биологические сети имеют решающее значение для понимания биологии системного уровня . [37] [38]

Протеомика экспрессии [ править ]

Протеомика экспрессии включает анализ экспрессии белка в более крупном масштабе. Он помогает идентифицировать основные белки в конкретном образце и те белки, которые по-разному экспрессируются в связанных образцах, например, в больной и здоровой ткани. Если белок обнаружен только в образце больного, он может быть полезной мишенью для лекарственного средства или диагностическим маркером. Белки с одинаковыми или похожими профилями экспрессии также могут быть функционально связаны. В экспрессионной протеомике используются такие технологии, как 2D-PAGE и масс-спектрометрия . [39]

Биомаркеры [ править ]

Основная статья: Биомаркер

Национальные институты здоровья определили биомаркера как «характеристика , которая объективно измерять и оценивать как показатель нормальных биологических процессов, патогенных процессов или реакций фармакологических до терапевтического вмешательства.» [40] [41]

Понимание протеома, структуры и функции каждого белка, а также сложности белок-белковых взаимодействий имеет решающее значение для разработки наиболее эффективных методов диагностики и лечения заболеваний в будущем. Например, протеомика очень полезна для идентификации кандидатных биомаркеров (белков в жидкостях организма, имеющих значение для диагностики), идентификации бактериальных антигенов, на которые нацелен иммунный ответ, и идентификации возможных иммуногистохимических маркеров инфекционных или неопластических заболеваний. [42]

Интересным применением протеомики является использование специфических белковых биомаркеров для диагностики заболеваний. Ряд методов позволяет тестировать белки, вырабатываемые во время определенного заболевания, что помогает быстро диагностировать болезнь. Методы включают вестерн-блоттинг , иммуногистохимическое окрашивание , иммуноферментный анализ (ELISA) или масс-спектрометрию . [28] [43] Секретомика , область протеомики, изучающая секретируемые белки и пути секреции с использованием протеомных подходов, недавно стала важным инструментом для открытия биомаркеров болезни. [44]

Протеогеномика [ править ]

В протеогеномике протеомные технологии, такие как масс-спектрометрия , используются для улучшения аннотаций генов . Параллельный анализ генома и протеома облегчает обнаружение посттрансляционных модификаций и протеолитических событий [45], особенно при сравнении нескольких видов (сравнительная протеогеномика). [46]

Структурная протеомика [ править ]

Структурная протеомика включает в себя крупномасштабный анализ белковых структур. Он сравнивает белковые структуры и помогает идентифицировать функции недавно открытых генов. Структурный анализ также помогает понять, где лекарства связываются с белками, а также показывает, где белки взаимодействуют друг с другом. Это понимание достигается с помощью различных технологий, таких как рентгеновская кристаллография и ЯМР-спектроскопия. [39]

Биоинформатика для протеомики (протеомная информатика) [ править ]

Большая часть протеомных данных собирается с помощью высокопроизводительных технологий, таких как масс-спектрометрия и микроматрицы. На анализ данных и сравнение вручную часто уходили недели или месяцы. По этой причине биологи и химики сотрудничают с компьютерными учеными и математиками, чтобы создать программы и конвейер для компьютерного анализа данных о белках. Используя методы биоинформатики , исследователи могут быстрее анализировать и хранить данные. Списки текущих программ и баз данных можно найти на портале биоинформатических ресурсов ExPASy . Приложения протеомики, основанной на биоинформатике, включают медицину, диагностику заболеваний, идентификацию биомаркеров и многое другое.

Идентификация белков [ править ]

Масс-спектрометрия и микроматрица дают информацию о фрагментации пептидов, но не позволяют идентифицировать конкретные белки, присутствующие в исходном образце. Из-за отсутствия специфической идентификации белков прошлые исследователи были вынуждены расшифровывать сами пептидные фрагменты. Однако в настоящее время доступны программы для идентификации белков. Эти программы берут выходные пептидные последовательности из масс-спектрометрии и микрочипа и возвращают информацию о совпадающих или подобных белках. Это делается с помощью алгоритмов, реализованных программой, которые выполняют выравнивание с белками из известных баз данных, таких как UniProt [47] и PROSITE [48], чтобы предсказать, какие белки находятся в образце с определенной степенью уверенности.

Структура белка [ править ]

Основная статья: Прогнозирование структуры белка

Биомолекулярная структура образует конфигурацию 3D - белка. Понимание структуры белка помогает идентифицировать взаимодействия и функции белка. Раньше считалось, что трехмерную структуру белков можно было определить только с помощью рентгеновской кристаллографии и ЯМР-спектроскопии . По состоянию на 2017 год Криоэлектронная микроскопияявляется ведущим методом, решающим проблемы с кристаллизацией (в рентгеновской кристаллографии) и конформационной неоднозначностью (в ЯМР); разрешение составляло 2,2 Å по состоянию на 2015 год. Теперь с помощью биоинформатики существуют компьютерные программы, которые в некоторых случаях могут предсказывать и моделировать структуру белков. Эти программы используют химические свойства аминокислот и структурные свойства известных белков для прогнозирования трехмерной модели образцов белков. Это также позволяет ученым моделировать белковые взаимодействия в более крупном масштабе. Кроме того, биомедицинские инженеры разрабатывают методы, учитывающие гибкость белковых структур для сравнений и прогнозов. [49]

Посттрансляционные модификации [ править ]

Большинство программ, доступных для анализа белков, не написаны для белков, подвергшихся посттрансляционным модификациям . [50] Некоторые программы принимают посттрансляционные модификации, чтобы помочь в идентификации белка, но затем игнорируют модификацию во время дальнейшего анализа белка. Эти модификации важно учитывать, поскольку они могут повлиять на структуру белка. В свою очередь, компьютерный анализ посттрансляционных модификаций привлек внимание научного сообщества. Текущие программы посттрансляционной модификации носят только прогнозный характер. [51] Химики, биологи и ученые-информатики работают вместе, чтобы создать и внедрить новые конвейеры, которые позволяют анализировать посттрансляционные модификации, которые были экспериментально определены на предмет их влияния на структуру и функцию белка.

Вычислительные методы в изучении белковых биомаркеров [ править ]

Одним из примеров использования биоинформатики и использования вычислительных методов является изучение белковых биомаркеров. Вычислительные прогностические модели [52] показали, что обширный и разнообразный перенос белков плода и матери происходит во время беременности и может быть легко обнаружен неинвазивным способом в цельной крови матери. Этот вычислительный подход позволяет обойти главное ограничение - обилие материнских белков, мешающих обнаружению белков плода, - протеомному анализу материнской крови плода. Вычислительные модели могут использовать транскрипты генов плода, ранее идентифицированные в цельной крови матери, для создания всеобъемлющей протеомной сети термина « новорожденный».. Такая работа показывает, что фетальные белки, обнаруженные в крови беременной женщины, происходят из различных групп тканей и органов развивающегося плода. Протеомные сети содержат множество биомаркеров, которые являются прокси для развития и иллюстрируют потенциальное клиническое применение этой технологии как способа мониторинга нормального и аномального развития плода.

Также была введена теоретико-информационная структура для открытия биомаркеров , объединяющая информацию о биожидкости и тканях. [53] Этот новый подход использует преимущества функционального синергизма между определенными биожидкостями и тканями с возможностью получения клинически значимых результатов, невозможных, если бы ткани и биожидкости рассматривались индивидуально. Путем концептуализации ткани и биожидкости в качестве информационных каналов можно идентифицировать важные прокси биожидкости, а затем использовать их для управляемой разработки клинической диагностики. Затем предполагаемые биомаркеры прогнозируются на основе критериев передачи информации по каналам ткань-биожидкость. Значительные взаимосвязи биожидкостей и тканей могут быть использованы для определения приоритетности клинической проверки биомаркеров. [ необходима цитата ]

Новые тенденции [ править ]

Ряд новых концепций может улучшить текущие характеристики протеомики. Получение абсолютного количества белков и мониторинг посттрансляционных модификаций - две задачи, которые влияют на понимание функции белков в здоровых и больных клетках. Для многих клеточных событий концентрации белка не изменяются; скорее, их функция модулируется посттрансляционными модификациями (PTM). Методы мониторинга PTM - недостаточно развитая область протеомики. Выбор определенного подмножества белка для анализа существенно снижает сложность белка, что делает его полезным для диагностических целей, когда кровь является исходным материалом. Другой важный аспект протеомики, который пока не рассматривается, заключается в том, что методы протеомики должны быть сосредоточены на изучении белков в контексте окружающей среды.Растущее использование химических сшивающих агентов, вводимых в живые клетки для фиксации белок-белок, белок-ДНК и других взаимодействий, может частично решить эту проблему. Задача состоит в том, чтобы определить подходящие методы сохранения релевантных взаимодействий. Еще одна цель изучения белков - разработать более сложные методы для изображения белков и других молекул в живых клетках и в реальном времени.[30]

Системная биология [ править ]

Достижения в количественной протеомике, несомненно, позволят провести более глубокий анализ клеточных систем. [37] [38] Биологические системы подвержены различным нарушениям ( клеточный цикл , клеточная дифференциация , канцерогенез , окружающая среда (биофизическая) и т. Д.). Транскрипционные и трансляционные ответы на эти нарушения приводят к функциональным изменениям протеома, связанным с ответом на стимул. Следовательно, описание и количественная оценка изменений обилия белка в масштабах протеома имеет решающее значение для более целостного понимания биологического явления., на уровне всей системы. Таким образом, протеомика может рассматриваться как дополнение к геномике , транскриптомике , эпигеномике , метаболомике и другим подходам -омики в интегративных анализах, пытающихся определить биологические фенотипы более всесторонне. В качестве примера Атлас раковых протеомов предоставляет количественные данные по экспрессии белков для ~ 200 белков в более чем 4000 образцах опухолей с сопоставленными транскриптомными и геномными данными из Атласа генома рака . [54]Подобные наборы данных в других типах клеток, типов тканей и видов, в частности , с использованием глубокого дробовика масс - спектрометрии, будет чрезвычайно важным ресурсом для исследований в таких областях , как биология рака , развития и стволовых клеток биологии, медицины и эволюционной биологии .

Протеом плазмы человека [ править ]

Характеристика протеома плазмы человека стала основной целью в области протеомики, но это также самый сложный протеом среди всех тканей человека. [55] Он содержит иммуноглобулин, цитокины, белковые гормоны и секретируемые белки, указывающие на инфекцию, поверх резидентных гемостатических белков. Он также содержит белки утечки тканей из-за кровообращения в различных тканях тела. Таким образом, кровь содержит информацию о физиологическом состоянии всех тканей и, в сочетании с ее доступностью, делает протеом крови бесценным для медицинских целей. Считается, что характеристика протеома плазмы крови - непростая задача.

Глубина протеома плазмы, охватывающая динамический диапазон более 10 10 между самым высоким содержанием белка (альбумин) и самым низким (некоторые цитокины), считается одной из основных проблем протеомики. [56]Временная и пространственная динамика еще больше усложняют изучение протеома плазмы человека. Обмен одних белков происходит быстрее, чем других, и содержание белка в артерии может существенно отличаться от содержания белка в вене. Все эти различия делают даже простейшую протеомную задачу каталогизации протеома недосягаемой. Для решения этой проблемы необходимо установить приоритеты. Одним из таких приоритетов является захват наиболее значимого подмножества белков среди всего протеома для создания диагностического инструмента. Во-вторых, поскольку рак связан с усиленным гликозилированием белков, методы, ориентированные на эту часть белков, также будут полезны. Еще раз: многопараметрический анализ лучше всего выявляет патологическое состояние. По мере совершенствования этих технологий профили заболеваний должны постоянно быть связаны с изменениями экспрессии соответствующих генов.[30] Из-за вышеупомянутых проблем протеомика плазмы оставалась сложной задачей. Однако технологические достижения и непрерывные разработки, похоже, приводят к возрождению протеомики плазмы, как это недавно было продемонстрировано технологией, называемой профилированием протеома плазмы. [57] Благодаря таким технологиям исследователи смогли исследовать процессы воспаления у мышей, наследуемость протеомов плазмы, а также показать влияние такого обычного изменения образа жизни, как потеря веса, на протеом плазмы. [58] [59] [60]

Журналы [ править ]

Многочисленные журналы посвящены области протеомики и смежным областям. Обратите внимание, что журналы, посвященные белкам , обычно больше сосредоточены на структуре и функциях, тогда как журналы по протеомике больше сосредоточены на крупномасштабном анализе целых протеомов или, по крайней мере, больших наборов белков. Некоторые из наиболее важных [ по мнению кого? ] перечислены ниже (вместе со своими издателями).

  • Молекулярная и клеточная протеомика ( ASBMB )
  • Журнал протеомных исследований ( ACS )
  • Журнал протеомики ( Elsevier )
  • Протеомика ( Wiley )

См. Также [ править ]

  • Протеомика, основанная на деятельности
  • Восходящая протеомика
  • Цитомика
  • Функциональная геномика
  • Термостабилизация
  • Проект протеома человека
  • Иммунопротеомика
  • Список биологических баз данных
  • Список тем омиков по биологии
  • Пегилирование
  • Фосфопротеомика
  • Производство белка
  • Протеогеномика
  • Протеомная химия
  • Секретомика
  • Протеомика дробовика
  • Нисходящая протеомика
  • Системная биология
  • Дрожжевая двугибридная система
  • TCP-seq
  • гликомика

Белковые базы данных [ править ]

  • Атлас белков человека
  • Справочная база данных белков человека
  • Национальный центр биотехнологической информации (NCBI)
  • Пептид Атлас
  • Банк данных белков (PDB)
  • Информационный ресурс о белках (PIR)
  • База данных протеомических идентификаций (PRIDE)
  • Proteopedia - совместная трехмерная энциклопедия белков и других молекул.
  • Swiss-Prot
  • UniProt

Исследовательские центры [ править ]

  • Европейский институт биоинформатики
  • Нидерландский центр протеомики (NPC)

Ссылки [ править ]

  1. ^ Андерсон Н.Л., Андерсон Н.Г.; Андерсон (1998). «Протеом и протеомика: новые технологии, новые концепции и новые слова». Электрофорез . 19 (11): 1853–61. DOI : 10.1002 / elps.1150191103 . PMID  9740045 . S2CID  28933890 .
  2. ↑ Blackstock WP, Weir MP; Weir (1999). «Протеомика: количественное и физическое картирование клеточных белков». Trends Biotechnol . 17 (3): 121–7. DOI : 10.1016 / S0167-7799 (98) 01245-1 . PMID 10189717 . 
  3. ^ Андерсон, Джонатон Д .; Йоханссон, Хенрик Дж .; Graham, Calvin S .; Вестерлунд, Маттиас; Pham, Missy T .; Брамлетт, Чарльз С .; Монтгомери, Элизабет Н .; Mellema, Matt S .; Бардини, Рене Л. (2016-03-01). «Комплексный протеомный анализ экзосом мезенхимальных стволовых клеток выявляет модуляцию ангиогенеза посредством передачи сигналов ядерного фактора-KappaB» . Стволовые клетки . 34 (3): 601–613. DOI : 10.1002 / stem.2298 . ISSN 1549-4918 . PMC 5785927 . PMID 26782178 .   
  4. ^ Худ, Лерой; Роуэн, Ли (13 сентября 2013). «Проект генома человека: большая наука меняет биологию и медицину» . Геномная медицина . 5 (9): 79. DOI : 10,1186 / gm483 . PMC 4066586 . PMID 24040834 .  
  5. ^ Wasinger; Кордвелл; Черпа-Поляк; Ян; Гули; Уилкинс; Дункан; Харрис; Уильямс; Хамфери-Смит (1995). «Прогресс в картировании генных продуктов Mollicutes: Mycoplasma genitalium». Электрофорез . 16 (1): 1090–1094. DOI : 10.1002 / elps.11501601185 . PMID 7498152 . S2CID 9269742 .  
  6. ^ Swinbanks, Дэвид (1995). «Австралия поддерживает инновации, избегает телескопов» . Природа . 378 (6558): 653. Bibcode : 1995Natur.378..653S . DOI : 10.1038 / 378653a0 . PMID 7501000 . 
  7. ^ "APAF - Австралийский центр анализа протеома - APAF - Австралийский центр анализа протеома" . www.proteome.org.au . Проверено 6 февраля 2017 .
  8. ^ Саймон Роджерс; Марк Джиролами; Вальтер Колч; Катрина М. Уотерс; Тао Лю; Брайан Тралл; Х. Стивен Уайли (2008). «Изучение соответствия между транскриптомными и протеомными профилями экспрессии с использованием моделей связанных кластеров» . Биоинформатика . 24 (24): 2894–2900. DOI : 10.1093 / биоинформатики / btn553 . PMC 4141638 . PMID 18974169 .  
  9. ^ Викас Дхинграа; Мукта Гупта; Трейси Андахт; Чжэнь Фу Фу (2005). «Новые рубежи в исследованиях протеомики: перспектива». Международный фармацевтический журнал . 299 (1–2): 1–18. DOI : 10.1016 / j.ijpharm.2005.04.010 . PMID 15979831 . 
  10. Перейти ↑ Buckingham, Steven (май 2003 г.). «Главный мир микроРНК» . Проверено 14 января 2009 .
  11. ↑ Olsen JV, Blagoev B, Gnad F, Macek B, Kumar C, Mortensen P, Mann M; Благоев; Гнад; Мацек; Кумар; Мортенсен; Манн (2006). «Глобальная, in vivo и сайт-специфическая динамика фосфорилирования в сигнальных сетях». Cell . 127 (3): 635–648. DOI : 10.1016 / j.cell.2006.09.026 . PMID 17081983 . S2CID 7827573 .  CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
  12. ^ Шринивас, PR; Верма, М; Чжао, Y; Шривастава, S (август 2002 г.). «Протеомика для открытия биомаркеров рака». Клиническая химия . 48 (8): 1160–9. PMID 12142368 . 
  13. ^ Гиги, ИП; Rochon, Y .; Franza, BR; Эберсольд Р. (1999). «Корреляция между белком и обилием мРНК в дрожжах» . Молекулярная и клеточная биология . 19 (3): 1720–1730. DOI : 10,1128 / MCB.19.3.1720 . PMC 83965 . PMID 10022859 .  
  14. ^ Арчана Белль; Амос Танай; Ледион Битинка; Рон Шамир; Эрин К. О'Ши (2006). «Количественная оценка периода полужизни белка в протеоме почкующихся дрожжей» . PNAS . 103 (35): 13004–13009. Bibcode : 2006PNAS..10313004B . DOI : 10.1073 / pnas.0605420103 . PMC 1550773 . PMID 16916930 .  
  15. ^ Peng, J .; Элиас, Дж. Э .; Торин, С.С.; Licklider, LJ; Гыги, СП (2003). «Оценка многомерной хроматографии в сочетании с тандемной масс-спектрометрией (ЖХ / ЖХ-МС / МС) для крупномасштабного анализа белков: протеом дрожжей» (PDF) . Журнал протеомных исследований . 2 (1): 43–50. CiteSeerX 10.1.1.460.237 . DOI : 10.1021 / pr025556v . PMID 12643542 .   
  16. ^ Washburn, MP; Wolters, D .; Йетс, младший (2001). «Масштабный анализ протеома дрожжей с помощью технологии многомерной идентификации белков». Природа Биотехнологии . 19 (3): 242–247. DOI : 10.1038 / 85686 . PMID 11231557 . S2CID 16796135 .  
  17. ^ Tabb, DL; Вега-Монтото, L; Рудник, Пенсильвания; Варият, AM; Ham, AJ; Койка, DM; Килпатрик, LE; Billheimer, DD; Блэкман, РК; Кардазис, HL; Carr, SA; Clauser, KR; Jaffe, JD; Ковальский, К.А.; Neubert, TA; Ренье, ИП; Шиллинг, B; Тегелер, Т.Дж.; Ван, М; Ван, П; Уайтекер, младший; Циммерман, LJ; Фишер, SJ; Гибсон, Б.В.; Кинзингер, CR; Месри, М; Родригес, Н; Stein, SE; Темпст, P; Паулович, АГ; Либлер, округ Колумбия; Шпигельман, К. (5 февраля 2010 г.). «Повторяемость и воспроизводимость протеомных идентификаций с помощью жидкостной хроматографии-тандемной масс-спектрометрии» . Журнал протеомных исследований . 9 (2): 761–76. DOI : 10.1021 / pr9006365 . PMC 2818771 . PMID 19921851  .
  18. ^ Домон, Бруно; Эберсольд, Руеди (9 июля 2010 г.). «Варианты и соображения при выборе стратегии количественной протеомики». Природа Биотехнологии . 28 (7): 710–721. DOI : 10.1038 / nbt.1661 . PMID 20622845 . S2CID 12367142 .  
  19. ^ Уилсон, DH; Рисин, DM; Кан, CW; Фурнье, Д.Р .; Piech, T; Кэмпбелл, Т. Г.; Мейер, RE; Фишберн, МВт; Кабрера, С; Патель, ПП; Фрю, E; Чен, Y; Чанг, L; Феррелл, EP; фон Эйнем, V; Макгиган, Вт; Рейнхардт, М; Sayer, H; Vielsack, C; Даффи, округ Колумбия (2016). «Анализатор Simoa HD-1: новый полностью автоматизированный цифровой иммуноанализатор с чувствительностью к одной молекуле и мультиплексированием» . J Lab Autom . 21 (4): 533–47. DOI : 10.1177 / 2211068215589580 . PMID 26077162 . 
  20. ^ Нельсон, Рэндалл У .; Krone, Jennifer R .; Бибер, Аллан Л .; Уильямс, Питер. (1995). «Масс-спектрометрический иммуноанализ». Аналитическая химия . 67 (7): 1153–1158. DOI : 10.1021 / ac00103a003 . ISSN 0003-2700 . PMID 15134097 .  
  21. ^ "Архивная копия" . Архивировано из оригинала на 2015-07-15 . Проверено 15 июля 2015 .CS1 maint: заархивированная копия как заголовок ( ссылка )
  22. ^ а б Тонг Р., Шоу Дж., Миддлтон Б. и др. (Март 2001 г.). «Валидация и разработка технологии протеомики флуоресцентного двумерного дифференциального гель-электрофореза». Протеомика . 1 (3): 377–96. DOI : 10.1002 / 1615-9861 (200103) 1: 3 <377 :: АИД-PROT377> 3.0.CO; 2-6 . PMID 11680884 . 
  23. ↑ Ли-Пинг Ван, Цзюнь Шэнь, Линь-Цюань Гэ, Цзинь-Цай Ву, Го-Цинь Ян, Гэри С. Ян; Шен; Ge; Ву; Ян; Ян (ноябрь 2010 г.). «Инсектицидное увеличение содержания белка в мужских дополнительных железах и его влияние на плодовитость самок коричневой цикадки , Nilaparvata lugens Stål (Hemiptera: Delphacidae)». Защита урожая . 29 (11): 1280–5. DOI : 10.1016 / j.cropro.2010.07.009 .CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
  24. ^ а б Ге, Линь-Цюань; Ченг, Яо; Ву, Цзинь-Цай; Ян, Гэри С. (2011). "Протеомный анализ индуцированных триазофосом инсектицидов реагирующих на спаривание белков Nilaparvata lugensStål (Hemiptera: Delphacidae)". Журнал протеомных исследований . 10 (10): 4597–612. DOI : 10.1021 / pr200414g . PMID 21800909 . 
  25. ^ a b Reumann S (май 2011 г.). «К определению полного протеома пероксисом растений: где экспериментальная протеомика должна быть дополнена биоинформатикой». Протеомика . 11 (9): 1764–79. DOI : 10.1002 / pmic.201000681 . PMID 21472859 . S2CID 20337179 .  
  26. ^ Улен М, Понтен Ф; Понтен (апрель 2005 г.). «Протеомика на основе антител для профилирования тканей человека» . Мол. Клетка. Протеомика . 4 (4): 384–93. DOI : 10.1074 / mcp.R500009-MCP200 . PMID 15695805 . 
  27. ^ Ole Nørregaard Jensen (2004). «Протеомика, специфичная для модификации: характеристика посттрансляционных модификаций с помощью масс-спектрометрии». Текущее мнение в химической биологии . 8 (1): 33–41. DOI : 10.1016 / j.cbpa.2003.12.009 . PMID 15036154 . 
  28. ^ a b Klopfleisch R, Klose P, Weise C, Bondzio A, Multhaup G, Einspanier R, Gruber AD .; Клозе; Weise; Бондзио; Multhaup; Einspanier; Грубера (2010). «Протеом метастатической карциномы молочной железы собак: сходства и отличия от рака груди человека» . J Proteome Res . 9 (12): 6380–91. DOI : 10.1021 / pr100671c . PMID 20932060 . CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
  29. ^ Alinejad 2015 .
  30. ^ a b c d e е Уэстон, Андреа Д.; Худ, Лерой (2004). «Системная биология, протеомика и будущее здравоохранения: к прогнозирующей, превентивной и персонализированной медицине». Журнал протеомных исследований . 3 (2): 179–96. CiteSeerX 10.1.1.603.4384 . DOI : 10.1021 / pr0499693 . PMID 15113093 .  
  31. ^ Vaidyanathan G (март 2012). «Новое определение клинических испытаний: эпоха персонализированной медицины» . Cell . 148 (6): 1079–80. DOI : 10.1016 / j.cell.2012.02.041 . PMID 22424218 . 
  32. ^ Rakwal, Randeep; Комацу, Сэцуко (2000). «Роль жасмоната в механизме самозащиты риса (Oryza sativa L.) с использованием протеомного анализа». Электрофорез . 21 (12): 2492–500. DOI : 10.1002 / 1522-2683 (20000701) 21:12 <+2492 :: АИД-ELPS2492> 3.0.CO; 2-2 . PMID 10939463 . 
  33. ^ Ву, Цзяньцян; Болдуин, Ян Т. (2010). «Новые взгляды на реакцию растений на нападение насекомых-травоядных». Ежегодный обзор генетики . 44 : 1–24. DOI : 10.1146 / annurev-genet-102209-163500 . PMID 20649414 . 
  34. ^ Sangha JS; Чен YH; Каур Джатиндер; Хан Ваджахатулла; Abduljaleel Zainularifeen; Alanazi Mohammed S .; Миллс Аарон; Adalla Candida B .; Беннетт Джон; и другие. (2013). «Протеомный анализ мутантов риса (Oryza sativa L.) выявляет дифференцированно индуцированные белки во время заражения бурой курицей (Nilaparvata lugens)» . Int. J. Mol. Sci . 14 (2): 3921–3945. DOI : 10.3390 / ijms14023921 . PMC 3588078 . PMID 23434671 .  
  35. ^ де Мол, Нью-Джерси (2012). «Поверхностный плазмонный резонанс для протеомики». Химическая геномика и протеомика . Методы молекулярной биологии. 800 . С. 33–53. DOI : 10.1007 / 978-1-61779-349-3_4 . ISBN 978-1-61779-348-6. PMID  21964781 .
  36. ^ Visser, NF; Heck, AJ (июнь 2008 г.). «Масс-спектрометрия поверхностного плазмонного резонанса в протеомике». Экспертный обзор протеомики . 5 (3): 425–33. DOI : 10.1586 / 14789450.5.3.425 . PMID 18532910 . S2CID 11772983 .  
  37. ^ a b Бенсимон, Ариэль; Хек, Альберт-младший; Эберсольд, Руеди (7 июля 2012 г.). «Протеомика на основе масс-спектрометрии и сетевая биология» . Ежегодный обзор биохимии . 81 (1): 379–405. DOI : 10.1146 / annurev-biochem-072909-100424 . PMID 22439968 . 
  38. ^ a b Сабидо, Эдуард; Селевсек, Натали; Эберсольд, Руеди (август 2012 г.). «Протеомика на основе масс-спектрометрии для системной биологии». Текущее мнение в области биотехнологии . 23 (4): 591–597. DOI : 10.1016 / j.copbio.2011.11.014 . PMID 22169889 . 
  39. ^ a b "Что такое протеомика?" . ProteoConsult.[ ненадежный медицинский источник? ]
  40. ^ Стримбу, Кайл; Тавель, Хорхе А (2010). "Что такое биомаркеры?" . Текущее мнение о ВИЧ и СПИДе . 5 (6): 463–6. DOI : 10.1097 / COH.0b013e32833ed177 . PMC 3078627 . PMID 20978388 .  
  41. ^ Рабочая группа по определениям биомаркеров (2001). «Биомаркеры и суррогатные конечные точки: предпочтительные определения и концептуальная основа». Клиническая фармакология и терапия . 69 (3): 89–95. DOI : 10.1067 / mcp.2001.113989 . PMID 11240971 . S2CID 288484 .  
  42. ^ Сесилиани, F; Экерсалл D; Burchmore R; Lecchi C (март 2014 г.). «Протеомика в ветеринарии: приложения и тенденции в патогенезе и диагностике болезней» (PDF) . Ветеринарная патология . 51 (2): 351–362. DOI : 10.1177 / 0300985813502819 . hdl : 2434/226049 . PMID 24045891 . S2CID 25693263 .   
  43. ^ Klopfleisch R, Gruber AD; Грубер (2009). «Повышенная экспрессия BRCA2 и RAD51 при метастазах в лимфатические узлы аденокарциномы молочной железы собак». Ветеринарная патология . 46 (3): 416–22. DOI : 10.1354 / vp.08-VP-0212-K-FL . PMID 19176491 . S2CID 11583190 .  
  44. ^ Hathout, Йетриб (2007). «Подходы к изучению клеточного секретома». Экспертный обзор протеомики . 4 (2): 239–48. DOI : 10.1586 / 14789450.4.2.239 . PMID 17425459 . S2CID 26169223 .  
  45. ^ Гупта Н., Таннер С., Джайтли Н. и др. (Сентябрь 2007 г.). «Полнопротеомный анализ посттрансляционных модификаций: применение масс-спектрометрии для протеогеномной аннотации» . Genome Res . 17 (9): 1362–77. DOI : 10.1101 / gr.6427907 . PMC 1950905 . PMID 17690205 .  
  46. ^ Гупта Н, Бенхамида Дж, Бхаргава V и др. (Июль 2008 г.). «Сравнительная протеогеномика: сочетание масс-спектрометрии и сравнительной геномики для анализа нескольких геномов» . Genome Res . 18 (7): 1133–42. DOI : 10.1101 / gr.074344.107 . PMC 2493402 . PMID 18426904 .  
  47. ^ "UniProt" . www.uniprot.org .
  48. ^ "ExPASy - ПРОСТО" . prosite.expasy.org .
  49. ^ Ван Х, Чу Ц, Ван В, Пай Т; Чу; Ванга; Пай (апрель 2014 г.). «Дескриптор локального среднего расстояния для гибкого сравнения структуры белка» . BMC Bioinformatics . 15 (95): 1471–2105. DOI : 10.1186 / 1471-2105-15-95 . PMC 3992163 . PMID 24694083 .  CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
  50. ^ Петров D, Марграйтер C, Гандитс M, Остенбринк C, Загрович B; Марграйтер; Грандитс; Остенбринк; Загрович (июль 2013 г.). «Систематическая основа для моделирования молекулярной динамики посттрансляционных модификаций белков» . PLOS Вычислительная биология . 9 (7): e1003154. Bibcode : 2013PLSCB ... 9E3154P . DOI : 10.1371 / journal.pcbi.1003154 . PMC 3715417 . PMID 23874192 .  CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
  51. ^ Марграйтер C, Петро D, Загрович B; Петров; Загрович (май 2013 г.). «Веб-сервер Vienna-PTM: набор инструментов для моделирования посттрансляционных модификаций портейна» . Nucleic Acids Res . 41 (выпуск веб-сервера): W422–6. DOI : 10.1093 / NAR / gkt416 . PMC 3692090 . PMID 23703210 .  CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
  52. ^ Марон Дж. Л., Альтеровиц Г., Рамони М., Джонсон К. Л., Бьянки Д. В.; Альтеровиц; Рамони; Джонсон; Бьянки (декабрь 2009 г.). «Высокопроизводительное открытие и характеристика торговли фетальным белком в крови беременных женщин» . Протеомика: клиническое применение . 3 (12): 1389–96. DOI : 10.1002 / prca.200900109 . PMC 2825712 . PMID 20186258 .  CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
  53. ^ Альтеровиц Г., Сян М., Лю Дж, Чанг А., Рамони М.Ф.; Сян; Лю; Чанг; Рамони (2008). Открытие общесистемных периферических биомаркеров с использованием теории информации . Тихоокеанский симпозиум по биокомпьютингу . С. 231–42. DOI : 10.1142 / 9789812776136_0024 . ISBN 9789812776082. PMID  18229689 .CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
  54. ^ Ли, июнь; Лу, Илинг; Акбани, Рехан; Цзюй, Женлинь; Roebuck, Paul L .; Лю, Вэньбинь; Ян, Джи-Ён; Веник, Брэдли М .; Верхаак, Руланд GW (01.11.2013). «TCPA: ресурс данных по функциональной протеомике рака» . Методы природы . 10 (11): 1046–1047. DOI : 10.1038 / nmeth.2650 . ISSN 1548-7091 . PMC 4076789 . PMID 24037243 .   
  55. Перейти ↑ Anderson, NL (февраль 2010 г.). «Клинический протеом плазмы: обзор клинических анализов белков в плазме и сыворотке» . Клиническая химия . 56 (2): 177–85. DOI : 10,1373 / clinchem.2009.126706 . PMID 19884488 . 
  56. ^ Шесть десятилетий в поисках смысла протеома. Ли Андерсон
  57. ^ Гейер, ЧП; Кулак Н.А.; Пихлер, G; Холдт, LM; Teupser, D; Манн, М (2016). «Профилирование протеома плазмы для оценки здоровья и болезней человека» . Cell Syst . 2 (3): 185–95. DOI : 10.1016 / j.cels.2016.02.015 . PMID 27135364 . 
  58. ^ Мальмстрём, E; Килсгард, О; Хаури, S; Смедс, Е; Хервальд, H; Мальмстрём, L; Мальмстрём, Дж (2016). «Крупномасштабный вывод о происхождении белковой ткани в плазме грамположительного сепсиса с использованием количественной целевой протеомики» . Nat Commun . 7 : 10261. Bibcode : 2016NatCo ... 710261M . DOI : 10.1038 / ncomms10261 . PMC 4729823 . PMID 26732734 .  
  59. ^ Гейер, ЧП; Вевер-Альбрехтсен, штат Нью-Джерси; Тянова, С; Грассл, Н; Иепсен, EW; Лундгрен, Дж; Мадсбад, S; Холст, JJ; Тореков, СС; Манн, М (2016). «Протеомика показывает влияние устойчивой потери веса на протеом плазмы человека» . Mol Syst Biol . 12 (12): 901. DOI : 10,15252 / msb.20167357 . PMC 5199119 . PMID 28007936 .  
  60. ^ Количественная изменчивость 342 белков плазмы в популяции близнецов человека. Лю Y1, Buil A2, Collins BC3, Gillet LC3, Blum LC3, Cheng LY4, Vitek O4, Mouritsen J3, Lachance G5, Spector TD5, Dermitzakis ET2, Aebersold R6.

Библиография [ править ]

  • Сесилиани Ф., Экерсалл Д., Берчмор Р., Лекки С. Протеомика в ветеринарии: приложения и тенденции в патогенезе и диагностике заболеваний . Vet Pathol. 2014 Март; 51 (2): 351-62.
  • Belhajjame, K. et al. Интеграция данных протеома: характеристики и проблемы . Протоколы собрания всех участников по электронной науке в Великобритании, ISBN 1-904425-53-4 , сентябрь 2005 г., Ноттингем, Великобритания. 
  • Твайман Р.М. (2004). Принципы протеомики (серия расширенных текстов) . Оксфорд, Великобритания: Научное издательство BIOS. ISBN 978-1-85996-273-2. (охватывает практически все разделы протеомики)
  • Naven T, Westermeier R (2002). Протеомика на практике: лабораторное руководство по анализу протеома . Вайнхайм: Wiley-VCH. ISBN 978-3-527-30354-0. (сфокусирован на 2D-гелях, хорош в деталях)
  • Либлер, округ Колумбия (2002 г.). Введение в протеомику: инструменты новой биологии . Тотова, Нью-Джерси: Humana Press. ISBN 978-0-89603-992-6. ISBN  0-585-41879-9 (электронный, в Netlibrary?), ISBN 0-89603-991-9 hbk 
  • Уилкинс М.Р., Уильямс К.Л., Аппель Р.Д., Хохштрассер Д.Ф. (1997). Proteome Research: New Frontiers in Functional Genomics (Principles and Practice) . Берлин: Springer. ISBN 978-3-540-62753-1.
  • Арора П.С., Ямагива Х., Шривастава А., Боландер М.Э., Саркар Г.; Ямагива; Шривастава; Боландер; Саркар (2005). «Сравнительная оценка двух программных приложений для анализа изображений двумерного гель-электрофореза с использованием синовиальной жидкости от пациентов с заболеваниями суставов». J Orthop Sci . 10 (2): 160–6. DOI : 10.1007 / s00776-004-0878-0 . PMID  15815863 . S2CID  45193214 .CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
  • Macaulay IC, Carr P, Gusnanto A, Ouwehand WH, Fitzgerald D, Watkins NA; Карр; Гуснанто; Ouwehand; Фицджеральд; Уоткинс (декабрь 2005 г.). «Геномика и протеомика тромбоцитов в здоровье и болезнях человека» . J Clin Invest . 115 (12): 3370–7. DOI : 10.1172 / JCI26885 . PMC  1297260 . PMID  16322782 .CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
  • Васан Р.С. (май 2006 г.). «Биомаркеры сердечно-сосудистых заболеваний: молекулярные основы и практические соображения» . Тираж . 113 (19): 2335–62. DOI : 10.1161 / CIRCULATIONAHA.104.482570 . PMID  16702488 .
  • «Инфаркт миокарда» . (Проверено 29 ноября 2006 г.)
  • Введение в антитела - иммуноферментный анализ (ELISA) . (Проверено 29 ноября 2006 г.)
  • Йорг фон Хаген, VCH-Wiley, 2008 Подготовка образцов протеомики. ISBN 978-3-527-31796-7 

Внешние ссылки [ править ]

  • Протеомика в Керли