Ранее был предложен алгоритм предварительной идентификации белковых протеоформ, ассоциированных с посттрансляционными модификациями (ПТМ), на основе данных 2D-электрофореза (DOI: 10.18097/BMCRM00191). В данной работе предпринята попытка оценить его работоспособность, используя экспериментальные данные из двух работ разных авторов, полученных на мышах. Авторы первой работы выделили 8 групп пятен на 2D-электрофоретических картах, соответствующих 8 белкам, имеющим не менее двух неконкретизированных протеоформ. Авторы второй анализировали образцы мозга, используя метод LC-MS/MS. В данной работе идентификация пептидов с ПТМ была выполнена заново с использованием исходных данных из второй работы. Из 8 целевых белков 7 были идентифицированы в большинстве биологических проб. Для 4 из них было найдено 17 возможных модификаций. 5 вариантов протеоформ с идентифицированными ПТМ совпали с точками на картах 2D-электрофореза. Таким образом, использование предсказания величины pI для белков с гипотетическими ПТМ позволяет сформировать набор гипотез, какие конкретно протеоформы наблюдаются на картах 2D-электрофореза.
Рыбина А.В. (2024) Идентификация протеоформ мозга мышей: сравнение данных 2D-электрофореза и независимого эксперимента с масс-спектрометрической идентификацией. Биомедицинская химия, 70(6), 475-480.
и др. Идентификация протеоформ мозга мышей: сравнение данных 2D-электрофореза и независимого эксперимента с масс-спектрометрической идентификацией // Биомедицинская химия. - 2024. - Т. 70. -N 6. - С. 475-480.
и др., "Идентификация протеоформ мозга мышей: сравнение данных 2D-электрофореза и независимого эксперимента с масс-спектрометрической идентификацией." Биомедицинская химия 70.6 (2024): 475-480.
Рыбина, А. В. (2024). Идентификация протеоформ мозга мышей: сравнение данных 2D-электрофореза и независимого эксперимента с масс-спектрометрической идентификацией. Биомедицинская химия, 70(6), 475-480.
Рыбина A.В. (2023) Идентификация протеоформ в результатах 2D электрофореза по предсказанным значениям величины изоэлектрической точки. Biomedical Chemistry: Research and Methods, 6(1), e00191. CrossRef Scholar google search
Bu X., Zhang N., Yang X., Liu Y., Du J., Liang J., Xu Q., Li J. (2011) Proteomic analysis of cPKCβII-interacting proteins involved in HPC-induced neuroprotection against cerebral ischemia of mice. J. Neurochemistry, 117(2), 346–356. CrossRef Scholar google search
Ramiro L., Faura J., Simats A., García-Rodríguez P., Ma F., Martín L., Canals F., Rosell A., Montaner J. (2023) Influence of sex, age and diabetes on brain transcriptome and proteome modifications following cerebral ischemia. BMC Neuroscience, 24(1), 7. CrossRef Scholar google search
Скворцов В.С., Воронина А.И., Иванова Я.О., Рыбина А.В. (2021) Предсказание значения изоэлектрической точки пептидов и белков с широким спектром химических модификаций. Biomedical Chemistry: Research and Methods, 4(4), e00161. CrossRef Scholar google search
Воронина А.И., Рыбина A.В. (2023) Программа предсказания времени удержания пептидов с учётом посттрансляционных модификаций. Biomedical Chemistry: Research and Methods, 6(3), e00196. CrossRef Scholar google search
Ma B., Zhang K., Hendrie C., Liang C., Li M., Doherty-Kirby A., Lajoie G. (2003) PEAKS: Powerful software for peptide de novo sequencing by tandem mass spectrometry. Rapid Commun. Mass Spectrom., 17(20), 2337–2342. CrossRef Scholar google search
Dixon M., Webb E.C. (1979) Enzymes. New York: Academic Press. 1116 p. Scholar google search
