Деградомика
Субдисциплина биологии
Представление связи деградомики с геномными, транскриптомными и протеомными исследовательскими подходами.

Деградомика — это раздел биологии, охватывающий все геномные и протеомные подходы, посвященные изучению протеаз , их ингибиторов и их субстратов в масштабе всей системы. [1] [2] Сюда входит анализ репертуаров протеаз и протеазно-субстратных, также называемых «деградомами протеаз». [3] Область действия этих деградомов может варьироваться от масштабов клеток , тканей и организмов .

Фон

Будучи вторым по величине классом ферментов после убиквитинлигаз и отвечая за ~2% генов любого организма, [4] протеазы привлекли внимание биологов к разработке области, направленной на выявление и количественную оценку их ролей в биологии. Впервые введенная в 2000 году в лабораторию Overall Lab в работе Маккуиббана и др., [1] деградомика была описана как связывание протеаз с субстратами на основе протеома. Открытия новых ролей протеаз и прорывы в обнаружении протеаз-субстратов были позже обобщены доктором Карлосом Лопесом-Отином и доктором Крисом Овероллом, [2] представившим деградомику в системном масштабе. Они сопоставили текущие и новые методы, доступные для описания протеолиза. Обратив внимание на то, как протеолиз служит дополнительным необратимым механизмом, с помощью которого клетки могут контролировать биологические процессы, они обозначили необходимость изучения протеаз на предмет их функциональной значимости в обработке биоактивных молекул. Эти биоактивные молекулы играют роль в коагуляции, активации комплемента, репликации ДНК, контроле клеточного цикла, клеточной пролиферации и миграции, гемостазе, иммунитете и апоптозе. [5] [6] Деградом был разбит на две концепции, первая из которых относится ко всему профилю протеаз, экспрессируемых клеткой, тканью или организмом при определенных обстоятельствах. Второе определение применяется конкретно к полному субстратному репертуару определенной протеазы в клетке, ткани или организме.

Группа доктора Оверолла продолжила аннотировать полные деградомы ингибиторов протеазы человека и мыши в 2003 году. [4] Поскольку была раскрыта сложность протеолитических сетей, возникла необходимость в более подробных описаниях деградома и способах его изучения. В 2007 году доктор Оверолл обновил область обзора, соавтором которого был доктор Карл Блобель, подробно описывающий, как передовые методы революционизировали открытие субстратов протеазы. [3] Они описали процесс связывания протеаз с их субстратами в пошаговом процессе, начиная с биохимического и протеомного открытия, проверки с использованием клеточных анализов и переходя к уровням целых организмов с использованием животных моделей. В последнее время, по мере развития технологий и методов, Лаборатория Оверолла и другие продолжили руководить областью, используя более мощные и количественные методы. [7] [8] [9]

Методы

Транскриптомные методы

Генные микрочипы

Традиционно ДНК-микрочипы используют комплементарную ДНК или олигонуклеотидные зонды для анализа информационной РНК (мРНК) из интересующих генов. Извлеченная общая РНК служит шаблоном для комплементарной ДНК (кДНК), которая помечается флуоресцентными зондами перед тем, как ей будет разрешено гибридизироваться с микрочипом для визуализации. [10] Для протеаз были разработаны специальные зонды для генов протеаз и их ингибиторов, чтобы просматривать паттерны экспрессии на уровне транскрипта мРНК. Две платформы, доступные в настоящее время для этой цели, получены из корпоративных и академических источников. Hu/Mu ProtIn Microarray от Affymetrix использует 516 и 456 наборов зондов для оценки человеческих и мышиных протеаз, ингибиторов и интеракторов соответственно. [11] [12] CLIP-CHIP™, разработанный Overall Lab, представляет собой полный ДНК-микрочип протеаз и ингибиторов для всех 1561 человеческих и мышиных протеаз, непротеолитических гомологов и их ингибиторов. [13] [14] [15] Оба эти инструмента позволяют сравнивать паттерны экспрессии между нормальными и больными образцами и тканями. К сожалению, поскольку уровни транскриптов часто не отражают уровни экспрессии белка, генные микрочипы ограничены в представлении белка в образцах. [16] Кроме того, протеазы, рекрутированные из удаленных источников, таких как близлежащие ткани, игнорируются этими ДНК-массивами, что еще раз подчеркивает необходимость в методах на основе белков для подтверждения наличия и активности функциональных ферментов при проведении транскриптомного анализа. [2]

Количественная полимеразная цепная реакция в реальном времени (qRT-PCR)

Более чувствительным подходом к анализу транскриптов гена является количественная полимеразная цепная реакция в реальном времени (qRT-PCR), которая также показала себя в количественной оценке уровней мРНК протеазы. Опять же, общая РНК извлекается и используется для генерации кДНК для амплификации ПЦР. Пока есть специфический праймер для протеазы, ингибитора протеазы или взаимодействующей молекулы, qRT-PCR может служить высокочувствительным методом для обнаружения мельчайших количеств копий мРНК на клетку. [17] Недостатком, который отделяет его от анализа микрочипов, является его ограниченная область применения: микрочип может обрабатывать параллельный анализ нескольких генов, в то время как qRT-PCR должен амплифицировать одну мРНК для анализа за раз. Он также страдает от того же ограничения анализа микрочипов, что касается отсутствия корреляции между уровнями транскрипта и белка. Однако его чувствительность делает его полезным инструментом для проверки результатов микрочипов и количественной оценки конкретных интересующих транскриптов протеазы.

Секвенирование РНК (РНК-секвенирование)

Секвенирование методом дробовика всего транскриптома (WTSS) [18] является новейшим в исследованиях экспрессии генов, использующим секвенирование следующего поколения (NGS) для количественной оценки РНК в образцах в масштабе высокой пропускной способности. [19] Поскольку биология стремится использовать РНК-секвенирование вместо анализа микрочипов при оценке транскриптома, то же самое происходит и в деградомике. Область адаптирует подход к анализу наличия и количества транскриптов протеаз, их субстратов и их ингибиторов. В то время как разработанные микрочипы остаются основной рабочей лошадкой в ​​изучении экспрессии генов в деградомике, ее ограничения, связанные с перекрестной гибридизацией и проблемами динамического диапазона, предполагают, что РНК-секвенирование будет играть более важную роль по мере снижения затрат и улучшения анализа.

Геномные методы

Дрожжевые двухгибридные экраны

Двугибридные анализы дрожжей были адаптированы для обнаружения протеазы-субстрата. Поскольку экзосайты протеазы играют роль в распознавании и взаимодействии белок-белок, биологи использовали экзосайты в качестве инструментов для скрининга интеракторов протеазы и потенциальных субстратов. [1] Эти анализы сканирования экзосайтов протеазы используют экзосайты протеазы в качестве приманки для сканирования библиотеки кДНК на предмет возможных взаимодействующих партнеров.

Еще одной ранней адаптацией дрожжевого двухгибридного скрининга в обнаружении протеазы-субстрата является захват неактивного каталитического домена (ICDC). [20] Этот подход пытается обойти ограничение сканирования экзосайтов протеазы, которое не учитывает любые субстраты, которым не требуются экзосайты для распознавания перед расщеплением. Приманкой для этих анализов являются иммобилизованные каталитически неактивные мутантные домены протеазы, которые не могут расщеплять и высвобождать свои субстраты после связывания.

Хотя они были полезны в ранних деградомных исследованиях, ограничения адаптированных дрожжевых двугибридных экранов заставили эту область перейти к более производительным подходам для обнаружения протеазы-субстрата. Их высокий уровень ложноположительных и отрицательных результатов, [21] [22] неспособность распознавать сложные взаимодействия, отсутствие биологической компартментализации и неспособность учитывать посттрансляционные модификации, необходимые для белок-белковых взаимодействий, препятствуют их полезности. [23] Таким образом, они были в значительной степени заменены протеомными методами по мере совершенствования технологий.

Протеомные методы

Протеазоспецифические массивы

Протеазоспецифический белковый массив на основе иммобилизованных антител, предназначенный для захвата определенных протеаз из биологических образцов, предлагает шаг вперед в анализе уровней белка за пределами экспрессии транскрипта. Захватывающие антитела, нанесенные на нитроцеллюлозные мембраны, могут связывать протеазы в сложных смесях, которые были предварительно инкубированы и связаны с детектирующими антителами, что позволяет проводить параллельный анализ относительных уровней протеазы. [24] Эти массивы предлагают параллелизацию уровней белка по сравнению с традиционным вестерн-блоттингом. К сожалению, эти анализы не дают представления о ферментативной функции протеаз и страдают от тех же недостатков, что и вестерн-блоттинг, в отношении надежной количественной оценки.

Иммуногистохимические подходы

Как метод антител, иммуногистохимия (ИГХ) позволяет подтвердить наличие белка. [23] Она и иммуноцитохимия позволяют исследовать локализацию протеаз в тканевом или клеточном масштабе соответственно. Она также может оценить локализацию продуктов расщепления с использованием моноклональных антител, полученных против неоэпитопов участков расщепления, полученных в результате обработки протеазой. К сожалению, помимо предоставления небольшого количества функциональной информации, ИГХ также не является количественным, что делает его непривлекательным вариантом для описания деградомики в масштабах всей системы.

Протеомные методы на основе геля

Двумерный полиакриламидный электрофорез (2D-PAGE) гели исторически сравнивали интенсивности от обработанных и необработанных протеазой пятен образца, чтобы идентифицировать возможные кандидаты субстратов. [25] [26] Более недавнее усовершенствование этой техники, флуоресцентный 2D дифференциальный гель-электрофорез (2D-DIGE), пытается контролировать стандартизацию между гелями для относительной количественной оценки. [27] [28] [29] Дифференциальная маркировка обработанных и необработанных протеазой образцов либо Cy3, либо Cy5, объединение указанных образцов и их совместный анализ с помощью 2D-PAGE позволяет изучать субстрат и продукты расщепления из флуоресцентного геля. Пятна, соответствующие потенциально субстрату и продуктам расщепления, могут быть позже выявлены с помощью масс-спектрометрии или секвенирования Эдмана. Самые большие недостатки использования этих методов связаны с химией самого метода и его недостаточной чувствительностью. Поскольку они основаны на ПААГ-гелях, чрезвычайно большие, маленькие, высокогидрофобные, кислые или основные молекулы не будут визуализированы.

Протеомные методы на основе масс-спектрометрии

Традиционная дробовая протеомная идентификация белков с низким содержанием в образцах остается ограниченной, несмотря на достижения в технологии масс-спектрометрии (МС). [30] В то время как распространенные белки могут быть легко обнаружены, возможные субстраты протеазы, имеющие биологическое значение, такие как цитокины, могут быть легко упущены из виду из-за их низкой распространенности. Большинство стратегий предварительной очистки, разработанных для исправления этого, также рискуют потерять белки с низким содержанием, поэтому были разработаны методы, специально разработанные для идентификации субстратов протеазы. Эти методы объединились в новую область позиционной протеомики или терминомики, направленную на идентификацию модификаций N- или C-концевых белков субстратов протеазы. [8] Терминомные подходы, включая терминальную изотопную маркировку субстратов аминами (TAILS), N-терминомику, комбинированную фракционную диагональную хроматографию (COFRADIC) и C-терминомику, добавляют уровень строгости к традиционной дробовой протеомике, необходимый для того, чтобы сделать их рабочей лошадкой деградомики.

TAILS, или «N-Terminomics», был разработан и создан в Overall Lab для преодоления функциональных ограничений традиционной протеомики путем обогащения как зрелых N-концевых пептидов, так и вновь сгенерированных N-концевых пептидов белков, продуцируемых активностью протеазы. [31] [32] Формальдегидные или изобарные метки, включая изотопно-кодированные аффинные метки (ICAT), 4-8-плексные изобарические метки для относительной и абсолютной количественной оценки (iTRAQ) или 10-плексные тандемные массовые метки (TMT) блокируют первичные амины до трипсинового переваривания образцов протеома. Основным этапом процесса является отрицательный отбор вновь сгенерированных трипсиновых пептидов с использованием специализированного полимера. Полимер игнорирует нереакционноспособные первичные амины, заблокированные их метками, что позволяет отделить их от сгенерированных трипсином пептидов с помощью ультрафильтрации для анализа с помощью жидкостной хроматографии и тандемной масс-спектрометрии (ЖХ-МС/МС). [31] [33] Эти зрелые и нео-N-концы будут различаться по соотношениям между обработанными протеазой и необработанными образцами и составят протеолитический отпечаток протеазы. [23] TAILS также совместим с маркировкой стабильных изотопов аминокислотами в клеточной культуре (SILAC).

COFRADIC был самой ранней техникой, которая использовала отрицательный отбор для обогащения N-концов белка. [34] Образцы белков сначала блокируются восстановлением и алкилированием по их первичным аминам перед обработкой эндопептидазой. Его метод отрицательного отбора основан на сильной катионообменной хроматографии (SCX) для обогащения пептидов, представляющих N- и C-концы белков, на основе различий в заряде пептида и pH. [35] Дополнительные ортогональные хроматографические обработки изменяют биохимический характер пептидов для дальнейшего обогащения перед окончательным анализом LC-MS/MS. Группы продолжали адаптировать и совершенствовать эту технологию для обнаружения субстрата протеазы. [36]

C-терминомика всегда была сложной из-за химической природы ее целей. [8] Карбоксильные группы менее реакционноспособны, чем первичные амины, что делает методы C-терминомики более сложными, чем устоявшиеся подходы N-терминомики. Однако адаптированные рабочие процессы TAILS [37] и COFRADIC [38] были разработаны специально для изучения C-концов белков. Недавно Общая лаборатория занялась еще одной трудностью C-терминомики, используя эндопептидазу LysargiNase™ для создания C-концов, несущих N-концевые остатки лизина или аргинина. [39] Ранее C-концы не имели основных остатков после переваривания эндопептидазой и могли быть пропущены в рабочих процессах ЖХ-МС/МС. [8]

Другой подход, разработанный для дальнейшего выяснения активности протеазы, — это протеомная идентификация участков расщепления протеазы (PICS). [40] Начиная с библиотеки пептидов, созданной в результате переваривания протеома эндопептидазой, этот метод позволяет проводить скрининг и характеризовать специфичность прайм- и не-прайм для протеаз. После переваривания первичные амины и сульфгидрил химически блокируются перед повторным перевариванием образца желаемой протеазой. Теперь первичные амины, созданные протеазой, которые составляют первичный участок расщепления, могут быть биотинилированы и выделены из-за их реакционной способности и проанализированы с помощью ЖХ-МС/МС. Оставшиеся не-прайм-боковые последовательности должны быть определены с помощью биоинформатического анализа извлеченных N-концов и полноразмерных последовательностей белка. Эти первичные и не-прайм-сайты дают полную картину специфичности участка расщепления протеазы.

Профилирование на основе деятельности

Для достижения функциональной деградомики необходимо проанализировать ферментативную активность протеаз. Разработаны методы для различения протеолитической активности различных ферментов в биологических образцах и отделения активных протеаз от их неактивных форм, а именно предшественников зимогенов и протеаз, связанных ингибиторами. [2] Двумя методами являются зонды на основе активности (ABP) и протеолитические сигнатурные пептиды (PSP).

Молекулы ABP служат зондами для необратимого связывания только с активными протеазами и игнорируют их предшественников зимогенов [41] [42] и ингибированные протеазы. [43] Размещение реактивной группы и узнаваемой метки на одной и той же молекуле с использованием линкерного фрагмента придает молекуле ABP ее структуру. [44] Реактивная молекула, разработанная по механизмам ингибитора протеазы, придает ABP их специфичность к нацеливанию на активные протеазы. После связывания реактивная группа действует во многом как необратимый ингибитор протеазы. [23] В зависимости от природы метки комплекс ABP-протеаза затем может быть визуализирован или извлечен из биологических образцов для дальнейших исследований локализации и количественной оценки. Ограничения, включая сложное производство, специфичность, стабильность и токсичность [23], затрудняют разработку ABP, но эти зонды оказались полезными для выявления биологической активности протеазы и остаются перспективным направлением в деградомной технологии. [45] [46] [47]

PSP не зависят от нацеливания активных протеаз с мечеными соединениями, а скорее от количественной протеомики с использованием стандартных пептидов, меченых стабильными изотопами. [23] Стандартные пептиды, синтезированные из аминокислот, меченых стабильными изотопами, служат внутренними стандартами для серийных разведений образца. Это позволяет проводить более позднюю абсолютную количественную оценку белков и посттрансляционных модификаций с помощью масс-спектрометрии. [48] Эта техника была адаптирована для абсолютной количественной оценки протеаз, расшифровывая как состояния активности, так и общие количества в биологических образцах. Это происходит благодаря обработке трипсином для масс-спектрометрии, генерирующей пептиды, специфичные для неактивных предшественников зимогена, активных протеаз или общие для обеих форм. PSP — это одна форма стандартного пептида для абсолютной количественной оценки, а стандарт экспрессированной протеазы (STEP) — ​​другая. [23] Основное различие между ними заключается в том, что последовательности PSP разработаны для имитации триптических пептидов, которые содержат последовательности, охватывающие продомен зимогена и конечную форму протеазы, тогда как последовательности STEP соответствуют триптически пептидным последовательностям, обнаруженным в обеих формах протеазы. Это использует активацию протеазы, когда продомен зимогена отщепляется, и конечная форма не имеет этого домена. Эксперименты с использованием маркировки iTRAQ и LC-MS/MS с внутренними стандартами пептидов STEP и PSP успешно количественно определили общие и активные уровни протеазы в биологических образцах. [49] Одним из основных недостатков этого подхода является невозможность учета связанных с ингибитором ферментов. Также сложно гарантировать, что стандартные пептиды могут быть получены для этого метода для каждой протеазы для исследования. [23]

Эксперименты с использованием маркировки iTRAQ и ЖХ-МС/МС с внутренними стандартами пептидов STEP и PSP успешно количественно определили общие и активные уровни протеазы в биологических образцах. Одним из основных недостатков этого подхода является невозможность учета связанных с ингибитором ферментов. Также сложно гарантировать, что стандартные пептиды могут быть получены для этого метода для каждой изучаемой протеазы. Однако PSP обладают большим потенциалом для перевода деградомики в клинические приложения, поскольку после установления PSP он может помочь в количественной оценке протеолитических сигнатурных биомаркеров в клинических анализах типа Single Reaction Monitoring (SRM) и Multiple Reaction Monitoring (MRM).

Биоинформатика

Из-за растущей сложности регуляции клеточных процессов и роли, которую в них играют протеазы, биоинформатика продолжает оставаться бесценным инструментом для деградомики. Программное обеспечение, базы данных и проекты, разработанные для этой цели, сопровождали прогресс в технологии. Программное обеспечение, разработанное в общей лаборатории (CLIPPER), статистически оценивает кандидатов на сайты расщепления, определенные с помощью деградомных подходов. [50] [51] Один веб-сайт данных, WebPICS, [52] включает и интегрирует анализ сайтов расщепления из экспериментов PICS в MEROPS, базу данных протеаз. Другая база данных, Termini oriented protein Function Inferred Database (TopFIND), служит базой знаний для интеграции концов белков, образованных обработкой протеазой, с функциональными интерпретациями. [53] Объединяя исследовательскую литературу и другие биологические базы данных, включая UniProt, MEROPS, Ensembl и TisDB, база данных всесторонне представляет модификации концов белков, доступные широкому научному сообществу. Используя TopFIND, можно идентифицировать и визуализировать терминальные модификации белков благодаря всем доступным in silico, in vitro и in vivo результатам. Используя программное обеспечение TopFINDer и Path FINDer, результаты исследований можно математически смоделировать в сеть путей, регулируемых протеазами, [54] что еще больше способствует «протеазной паутине». [55]

Значимость и влияние

Биология протеазы

Благодаря быстрому прогрессу в протеомике, геномике и биоинформатике, исследования протеаз были революционизированы. Деградомика возникла с концепцией, что протеолиз представляет собой особый механизм для достижения клеточного контроля над жизненно важными процессами, выходящими за рамки контроля, обеспечиваемого экспрессией и трансляцией генов, и продолжает производить исследования, необходимые для понимания сложной регуляции биологии. [25] Там, где считалось, что внеклеточные протеазы разрушают внеклеточный матрикс (ECM), теперь известно, что эти протеазы нацелены и обрабатывают широкий спектр субстратов с различными ролями, переопределяя функции протеаз и приводя к сдвигу интереса к новым ролям, ранее неизвестным биологии. [56] Деградомные исследования тканей человека также внесли вклад в Проект протеома человека (HPP) Организации протеома человека (HUPO). [8]

Точная медицина

Сеть модуляции протеазы представляет возможности для идентификации новых биомаркеров заболеваний и целей для разработки лекарств. [55] [56] Протеолитически обработанные N-концы были предложены в качестве потенциальных биомаркеров [57] , поскольку протеолиз, специфичный для заболеваний, хорошо изучен при таких патологиях, как воспаление [58] и рак. [59] Вклад в деградомику выявил многочисленные охарактеризованные и новые субстраты протеазы и продолжает приводить к предположениям о ранее неизвестных мишенях протеазы. [1] [60] Совсем недавно протеолитические сигнатуры гибели клеток были обнаружены с использованием методов N-терминомики в образцах плазмы пациентов, проходящих химиотерапию. [61] Достижения в клинических анализах SRM и MRM также позволяют анализировать биомаркеры протеолитической сигнатуры в образцах пациентов и могут быть дополнены количественной оценкой PSP. [49] Расшифровка этих сетей поможет разработке лекарств в понимании того, какие субстраты выполняют полезные роли по сравнению с вредными, чтобы определить, на какие из них следует нацеливать лекарства. [3]

Ссылки

  1. ^ abcd МакКуиббан, GA, Гонг Дж., Там Э.М., МакКаллох К.А.Г., Кларк-Льюис И., Оверол К.М. Воспаление, ослабленное расщеплением желатиназой А моноцитарного хемоаттрактантного белка-3. Science 289, 1202–1206 (2000).
  2. ^ abcd Лопес-Отин, К., В целом, CM Деградомика протеазы: новый вызов для протеомики. Nat. Rev. Mol. Cell Biol. 3, 509–519 (2002).
  3. ^ abc Overall C M., Blobel CP В поисках партнеров: связывание внеклеточных протеаз с субстратами. Nat. Rev. Mol. Cell Biol. 8, 245–257 (2007).
  4. ^ ab Puente XS, Sánchez LM, Overall CM, López-Otín C. Протеазы человека и мыши: сравнительный геномный подход. Nature Reviews Genetics. 4(7):544–558 (2003).
  5. ^ Барретт, А. Дж. и др. (ред.) Справочник по протеолитическим ферментам (Academic, Лондон, 1998).
  6. ^ Штернлихт, МД, Верб, З. Как матриксные металлопротеиназы регулируют поведение клеток. Annu. Rev. Cell Dev. Biol. 17, 463–516 (2001).
  7. ^ Марино Г., Экхард У., Общие концы белков CM и их модификации, выявленные с помощью позиционной протеомики. ACS Chem. Biol. 10, 1754-1764 (2015).
  8. ^ abcde Экхард У., Марино Г., Батлер Г.С., Оверол К.М. Позиционная протеомика в эпоху проекта человеческого протеома на пороге прецизионной медицины. Биохимия. 122, 110-118 (2016).
  9. ^ Визовишек М., Видмар Р., Фонович М., Турк Б. Современные тенденции и проблемы протеомной идентификации субстратов протеазы. Биохимия. 122, 77-87 (2016).
  10. ^ Yang YH , Speed ​​T. Вопросы проектирования экспериментов с микрочипами кДНК. Nat. Rev. Genet. 3, 579–588 (2002)
  11. ^ Schwartz DR, Moin K., Yao B., Matrisian LM, Coussens LM, Bugge TH, Fingleton B., Acuff HB, Sinnamon M., Nassar H., Platts AE, Krawetz SA, Linebaugh BE, Sloane BF Hu/Mu ProtIn олигонуклеотидный микроматричный анализ: двухвидовой массив для профилирования экспрессии генов протеазы и ингибитора протеазы в опухолях и их микроокружении. Mol. Cancer Res., 5 (5) 443–454 (2007).
  12. ^ Acuff HB, Sinnamon M., Fingleton B., Boone B., Levy SE, Chen X., Pozzi A., Carbone DP, Schwartz DR, Moin K., Sloane BF, Matrisian LM Анализ протеиназ, полученных от хозяина и опухоли, с использованием специального двухвидового микрочипа выявил защитную роль стромальной матриксной металлопротеиназы-12 при немелкоклеточном раке легких Cancer Res., 66 (16) 7968–7975 (2006).
  13. ^ Overall CM, Tam EM, Kappelhoff R., Connor A., ​​Ewart T., Morrison CJ, Puente X., Lopez-Otin C., Seth A. Деградомика протеазы: масс-спектрометрическое обнаружение субстратов протеазы и CLIP-CHIP, специализированного ДНК-микрочипа всех человеческих протеаз и ингибиторов. Biol. Chem. 385, 493–504 (2004).
  14. ^ Каппельхофф Р., Ауф дем Келлер У., Общий CM-анализ деградома с помощью микроматрицы CLIP-CHIP. Методы Mol. Biol.622:175-93 (2010).
  15. ^ Каппельхофф Р., Оверлоуд CM Микроматрица олигонуклеотидов CLIP-CHIP: специализированная матрица для анализа всех транскриптов генов протеазы, непротеолитических гомологов и ингибиторов у человека и мыши. Curr. Protoc. Protein Sci. 2007 август; Глава 21: Раздел 21.19.
  16. ^ Lundberg E., Fagerberg L., Klevebring D., Matic I., Geiger T., Cox J., Algenas C., Lundeberg J., Mann M., Uhlen M. Определение транскриптома и протеома в трех функционально различных линиях клеток человека. Mol. Syst. Biol. 6:450 (2010).
  17. ^ Nuttall RK, Pennington CJ, Taplin J., Wheal A., Yong VW, Forsyth PA, Edwards DR Повышенные уровни матриксных металлопротеиназ мембранного типа в глиомах, выявленные путем профилирования протеаз и ингибиторов в раковых клетках человека. Mol. Cancer Res. 1 (5) 333-345 (2003).
  18. ^ Морин Р., Бейнбридж М., Фейес А., Хирст М., Крживинский М., Пью Т., Макдональд Х., Вархол Р., Джонс С., Марра М. Профилирование транскриптома HeLa S3 с использованием случайно праймированной кДНК и массивного параллельного секвенирования коротких прочтений. Biotechniques 45 (1):81-94 (2008).
  19. ^ Ван З., Герштейн М., Снайдер М. РНК-Seq: революционный инструмент для транскриптомики. Nat. Rev. Genet. 10(1):57-63 (2009).
  20. ^ Overall CM, Tam EM, Kappelhoff R., Connor A., ​​Ewart T., Morrison CJ, Puente X., López-Otín C. и Seth A. Деградомика протеазы: масс-спектрометрическое обнаружение субстратов протеазы и CLIP-CHIP, специализированного ДНК-микрочипа всех человеческих протеаз и ингибиторов. Biol. Chem. 385, 493–504 (2004).
  21. ^ Уец П., Гиот Л., Кэгни Г., Мэнсфилд Т.А., Джадсон Р.С., Найт-младший, Локшон Д., Нараян В., Шринивасан М., Почарт П., Куреши-Эмили А., Ли Ю., Годвин Б. ., Коновер Д., Калбфлейш Т., Виджаядамодар Г., Ян М., Джонстон М., Филдс С. и Ротберг Дж. М. Комплексный анализ белок-белковых взаимодействий в Saccharomyces cerevisiae. Природа 403,623–627 (2000).
  22. ^ Ито Т., Чиба Т., Озава Р., Йошида М., Хаттори М., Сакаки Й. Комплексный двухгибридный анализ для изучения интерактома дрожжевых белков. Proc. Natl. Acad. Sci. USA 98, 4569– 4574 (2001).
  23. ^ abcdefgh Дусе А., Общая протеомика протеазы CM: выявление функций протеазы in vivo с использованием подходов системной биологии. Mol. Aspects Med., 29, 339–358 (2008).
  24. ^ Kumar D., Moore RM, Nash A., Springel E., Mercer BM, Philipson E., Mansour JM, Moore JJ Децидуальный GM-CSF является критически важным общим промежуточным продуктом, необходимым для индуцированного тромбином и TNF ослабления плодной мембраны in-vitro. Placenta 35(12):1049-56 (2014).
  25. ^ ab Hwang IK, Park SM, Kim SY, Lee ST Протеомный подход к идентификации субстратов матриксной металлопротеиназы-14 в плазме человека. Biochim Biophys Acta. 1;1702(1):79-87 (2004).
  26. ^ Lee AY, Goo Park S., Kho CW, Young Park S., Cho S., Lee SC, Lee DH, Myung PK, Park BC Идентификация деградома Isp-1, основной внутриклеточной сериновой протеазы Bacillus subtilis, с помощью двумерного гель-электрофореза и матрично-активированной лазерной десорбции/ионизации-временного анализа пролета. Proteomics 4(11):3437-45 (2004).
  27. ^ Zhou XW, Blackman MJ, Howell SA, Carruthers VB Протеомный анализ событий расщепления выявляет динамический двухэтапный механизм протеолиза ключевого комплекса адгезии паразита. Mol. Cell Proteomics 3(6):565-76 (2004).
  28. ^ Bredemeyer AJ, Lewis RM, Malone JP, Davis AE, Gross J., Townsend RR, Ley TJ Протеомный подход к открытию субстратов протеазы. Proc. Natl. Acad. Sci. USA 10;101(32):11785-90 (2004).
  29. ^ Bech-Serra JJ, Santiago-Josefat B., Esselens C., Saftig P., Baselga J., Arribas J., Canals F. Протеомная идентификация десмоглеина 2 и активированной молекулы адгезии лейкоцитов в качестве субстратов ADAM17 и ADAM10 с помощью дифференциального гель-электрофореза. Mol. Cell Biol. 26(13):5086-95 (2006).
  30. ^ Андерсон Н. Л., Андерсон Н. Г. Протеом плазмы человека: история, особенности и диагностические перспективы. Мол. клеточная протеомика. MCP 1, 845–867 (2002).
  31. ^ ab Kleifeld O., Doucet A., auf dem Keller U., Prudova A., Schilling O., Kainthan RK, et al. Изотопная маркировка концевых аминов в сложных образцах идентифицирует N-концы белков и продукты расщепления протеазой Nat. Biotechnol. 28, 281–288 (2010).
  32. ^ Прудова А., а также Келлер У., Батлер Г.С., Общий мультиплексный анализ N-терминома деградомов субстратов ММП-2 и ММП-9 с помощью количественной протеомики iTRAQ-TAILS Mol. Cell. Proteom. MCP 9, 894–911 (2010).
  33. ^ Kleifeld O., Doucet A., Prudova A., auf dem Keller U., Gioia M., Kizhakkedathu JN, et al. Идентификация и количественная оценка протеолитических событий и естественного N-терминома с помощью терминальной аминоизотопной маркировки субстратов Nat. Protoc., 6, 1578–1611 (2011).
  34. ^ Геверт К., Геталс М., Мартенс Л., Ван Дамм Дж., Стаес А., Томас ГР и др. Исследование протеомов и анализ процессинга белков с помощью масс-спектрометрической идентификации отсортированных N-концевых пептидов Nat. Biotechnol. 21, 566–569 (2003).
  35. ^ Chen S.-H., Chen C.-R., Chen S.-H., Li D.-T., Hsu J.-L. Улучшенное обогащение N(α)-ацетилированного пептида после диметиловой маркировки и SCX J. Proteom. Res. 12, 3277–3287 (2013).
  36. ^ Venne AS, Solari FA, Faden F., Paretti T., Dissmeyer N., Zahedi RP Улучшенный рабочий процесс для количественной фракционной диагональной хроматографии на основе N-концевого заряда (ChaFRADIC) для изучения протеолитических событий в Arabidopsis thaliana. Протеомика (2015).
  37. ^ Schilling O., Barré O., Huesgen PF, Overall CM Протеомный анализ карбоксильных концов белков: C terminomics Nat. Methods, 7, 508–511 (2010)
  38. ^ Ван Дамм П., Стаес А., Бронсомс С., Хелсенс К., Колаерт Н., Тиммерман Э. и др. Комплементарная позиционная протеомика для скрининга субстратов эндо- и экзопротеаз Nat. Methods, 7, 512–515 (2010).
  39. ^ Huesgen PF, Overall CM N- и C-концевая деградомика: новые подходы к выявлению биологических ролей растительных протеаз с помощью идентификации субстрата Physiol. Plant, 145, 5–17 (2012).
  40. ^ Шиллинг О., Overall CM Proteome-derived, поисковые библиотеки пептидов в базах данных для идентификации участков расщепления протеазой. Nat Biotechnology 26(6) 685-94 (2008).
  41. ^ Уильямс Э.Б., Кришнасвами С., Манн К.Г. Дискриминация зимогена/фермента с использованием пептидных хлорметилкетонов. Журнал биологической химии, 264 (13) 7536–7545 (1989).
  42. ^ Кидд Д., Лю И., Краватт Б.Ф. Профилирование активности серингидролазы в сложных протеомах. Биохимия, 40 (13) 4005–4015 (2001).
  43. ^ Лю Й., Патриселли М.П., ​​Краватт Б.Ф. Профилирование белков на основе активности: сериновые гидролазы. Proc. Natl. Acad. Sci. USA, 96 (26) 14694–14699 (1999).
  44. ^ Шмидингер Х., Герметтер А., Бирнер-Грюнбергер Р. Протеомика, основанная на активности: профилирование ферментативной активности в сложных протеомах. Аминокислоты, 30 (4) 333–350 (2006).
  45. ^ Гринбаум Д.К., Барух А., Грейнджер М., Боздех З., Медзиградски К.Ф., Энгель Дж., ДеРизи Дж., Холдер AA, Богио М. Роль протеазы фалципаин 1 в инвазии клеток-хозяев человеческим малярийным паразитом Science, 298, (5600) 2002–2006 (2002).
  46. ^ Винсингер Н., Фикарро С., Шульц ПГ, Харрис ДЖЛ Профилирование функции белка с помощью микрочипов малых молекул Proc. Natl. Acad. Sci. USA, 99 (17) 11139–11144 (2002).
  47. ^ Saghatelian A., Jessani N., Joseph A., Humphrey M., Cravatt BF Зонды на основе активности для протеомного профилирования металлопротеаз Proc. Natl. Acad. Sci. USA, 101 (27) 10000–10005 (2004).
  48. ^ Gerber SA, Rush J., Stemman O., Kirschner MW, Gygi SP Абсолютное количественное определение белков и фосфопротеинов из клеточных лизатов методом тандемной MS Proc. Natl. Acad. Sci. USA, 100 (12) 6940–6945 (2003).
  49. ^ ab Fahlman RP, Chen W., Overall CM Абсолютная протеомная количественная оценка состояния активности протеаз и протеолитических расщеплений с использованием протеолитических сигнатурных пептидов и изобарных меток. J. Proteomics. 4;100:79-91 (2014).
  50. ^ издательства Keller U., Prudova A., Gioia M., Butler GS, Overall CM. Платформа на основе статистики для количественного анализа N-терминома и идентификации продуктов расщепления протеазой. Mol. Cell. Proteomics 9, 912–927 (2010).
  51. ^ из Келлера У., Overall CM CLIPPER: дополнение к Trans-Proteomic Pipeline для автоматизированного анализа данных TAILS N-терминомики. Biol Chem. 393(12):1477-83 (2012).
  52. ^ Шиллинг О., а также Келлер У., Общее профилирование специфичности протеазы CM с помощью тандемной масс-спектрометрии с использованием библиотек пептидов, полученных из протеома. Протеомика без геля: методы и протоколы 753 257-272 (2011).
  53. ^ Ланге ПФ, Хюсген ПФ, Общий CM TopFIND 2.0 — Связывание концов белка с протеолитической обработкой и модификациями, изменяющими функцию белка. Nucleic Acids Res. 40, D351 – 361 (2012).
  54. ^ Fortelny N., Yang S., Pavlidis P., Lange PF, Overall CM. Proteome TopFIND 3.0 с TopFINDer и PathFINDer: база данных и инструменты анализа для ассоциации концов белков с пре- и посттрансляционными событиями. Nucleic Acids Res. 43 (выпуск базы данных): D290-7 (2015).
  55. ^ ab Doucet A., Overall CM Протеомика протеазы: выявление функций протеазы in vivo с использованием подходов системной биологии. Mol. Aspects Med. 29(5):339-58 (2008).
  56. ^ ab Butler GS, Overall CM Протеомная валидация целевых протеазных лекарственных препаратов: фармакопротеомика ингибиторов матриксных металлопротеиназ с использованием аффинной маркировки с изотопным кодированием и тандемной масс-спектрометрии. Curr. Pharm. Des.13(3):263-70 (2007).
  57. ^ Huesgen PF, Lange PF, Overall CM Ансамбли белковых концов и специфические протеолитические сигнатуры как потенциальные биомаркеры заболеваний. Proteom. Clin. Appl., 8 338–350 (2014).
  58. ^ из Келлер У., Прудова А., Экхард У., Финглтон Б., Общий системный анализ протеолитических событий при повышенной проницаемости сосудов и активации комплемента при воспалении кожи. Sci. Signal, 6 стр. rs2 (2013).
  59. ^ Дусет А., Батлер Г.С., Родригес Д., Прудова А., Оверол КМ Метадеградомика: к количественной деградомике in vivo протеолитических посттрансляционных модификаций ракового протеома. Mol. Cell. Proteom. MCP, 7 1925–1951 (2008).
  60. ^ Starr AE, Dufour A., ​​Maier J., Overall CM Биохимический анализ активации матриксной металлопротеиназы хемокинов CCL15 и CCL23 и повышенного связывания гликозаминогликанов CCL16. J. Biol. Chem., 287 5848–5860 (2012).
  61. ^ Wiita AP, Hsu GW, Lu CM, Esensten JH, Wells JA. Циркулирующие протеолитические сигнатуры гибели клеток, вызванной химиотерапией у людей, обнаруженные с помощью N-концевой маркировки. Proc. Natl. Acad. Sci. USA, 111 7594–7599 (2014).
Взято с "https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Деградомика&oldid=1234147138"