Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2012.06b
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pp.426-428
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2012
In order to identify proteins that are present in biological samples, these samples are separated and analyzed under the sequential procedure as follows: protein purification and digestion, peptide fragmentation by tandem mass spectrometry (MS/MS) which breaks peptides into fragments, peptide identification, and protein identification. One of the widely used methods for protein identification is based on probabilistic approaches such as ProteinProphet and BaysPro. However, they do not consider the difference in peptide identification probabilities according to their length. Here, we propose a probabilistic graphical model-based approach to protein identification from MS/MS data considering peptide identification probabilities, number of sibling peptides, and peptide length. We compared our approach with ProteinProphet using a yeast MS/MS dataset. As a result, our model identified 27 more proteins than ProteinProphet at 1% of FDR (false discovery rate), confirming the importance of peptide length information in protein identification.
Peptide identification in tandem mass spectrometry is usually done by searching the spectra against target databases consisting of reference protein sequences. To control false discovery rates for high-confidence peptide identification, spectra are also searched against decoy databases constructed by permuting reference protein sequences. In this case, a peptide of the same sequence could be included in both the target and the decoy databases or multiple entries of a same peptide could exist in the decoy database. These phenomena make the protein identification problem complicated. Thus, it is important to minimize the number of such redundant peptides for accurate protein identification. In this regard, we examined two popular methods for decoy database generation: 'pseudo-shuffling' and 'pseudo-reversing'. We experimented with target databases of varying sizes and investigated the effect of the maximum number of missed cleavage sites allowed in a peptide (MC), which is one of the parameters for target and decoy database generation. In our experiments, the level of redundancy in decoy databases was proportional to the target database size and the value of MC, due to the increase in the number of short peptides (7 to 10 AA). Moreover, 'pseudo-reversing' always generated decoy databases with lower levels of redundancy compared to 'pseudo-shuffling'.
Somboro, Anou M.;Tiwari, Dileep;Shobo, Adeola;Bester, Linda A.;Kruger, Hendrik G.;Govender, Thavendran;Essack, Sabiha Y.
Mass Spectrometry Letters
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v.5
no.4
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pp.110-114
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2014
The method of direct mass spectrometry profiling is reliable and reproducible for the rapid identification of clinical isolates of bacteria and fungi. This is the first study evaluating the approach of MALDI-TOF mass spectrometry profiling for rapid identification of carbapenemase-resistant enterobacteriaceae (CRE). Proof of concept was achieved by the discrimination of CRE using MALDI Biotyper MS based on the protein. This profiling appears promising by the visual observation of consistent unique peaks, albeit low intensity, that could be picked up from the mean spectra (MSP) method. The Biotyper MSP creation and identification methods needed to be optimized to provide significantly improved differences in scores to allow for subspecies identification with and without carbapenemases. These spectra were subjected to visual peak picking and in all cases; there were pertinent differences in the presence or absence of potential biomarker peaks to differentiate isolates. We also evaluated this method for potential discrimination between different carbapenemases bacteria, utilizing the same strategy. Based on our data and pending further investigation in other CREs, MALDI-TOF MS has potential as a diagnostic tool for the rapid identification of even closely related carbapenemases but would require a paradigm shift in which Biotyper suppliers enable more flexible software control of mass spectral profiling methods.
Peptide mass mapping is the matching of experimentally generated peptides masses with the predicted masses of digested proteins contained in a database. To identify proteins by matching their constituent fragment masses to the theoretical peptide masses generated from a protein database, the peptide mass fingerprinting technique is used for the protein identification. Thus, it is important to know the theoretical mass distribution of the database. However, few researches have reported the peptide mass distribution of a database. We analyzed the peptide mass distribution of non-redundant protein sequence database in the NCBI after digestion with 15 different types of enzymes. In order to characterize the peptide mass distribution with different digestion enzymes, a power law distribution (Zipfs law) was applied to the distribution. After constructing simulated digestion of a protein database, rank-frequency plot of peptide fragments was applied to generalize a Zipfs law curve for all enzymes. As a result, our data appear to fit Zipfs law with statistically significant parameter values.
Neuropeptides produced from prohormones by selective action of endopeptidases are vital signaling molecules, playing a critical role in a variety of physiological processes, such as addiction, depression, pain, and circadian rhythms. Neuropeptides bind to post-synaptic receptors and elicit cellular effects like classical neurotransmitters. While each neuropeptide could have its own biological function, mass spectrometry (MS) allows for the identification of the precise molecular forms of each peptide without a priori knowledge of the peptide identity and for the quantitation of neuropeptides in different conditions of the samples. MS-based neuropeptidomics approaches have been applied to various animal models and conditions to characterize and quantify novel neuropeptides, as well as known neuropeptides, advancing our understanding of nervous system function over the past decade. Here, we will present an overview of neuropeptides and MS-based neuropeptidomic strategies for the identification and quantitation of neuropeptides.
In the present study we have analyzed the characteristics and distribution of the mu-opioid receptor(MOR) by raising anti-peptide antisera to the C-terminal peptide of MOR. The antisera against MOR was produced in New Zealand White rabbit against 15 residue corresponding to amino acids, 384-398 of the cloned rat MOR. The antigenic peptide was synthesized using an Applied Biosystems 432 solid-phase peptide synthesizer. The specificity and identification of the antisera were tested by analysis of transfected cells, epitope mapping and immunohistochemical method. COS-7 cells electroporated with MOR cDNA were used to evaluate the characteristics and subcellular distribution of MOR. MOR immunoreactivity was prodominent in the plasmalemma and subcellular compartments such as endoplasmic reticulum, Golgi apparatus and vesicle like structure. Furthermore, both tissue sections and transfected cell lines could be immunostained with these antisera and the immunoreactivity was abolished when anti-MOR sera were preincubated with the peptide against which they were raised. Based on epitope mapping analysis, all antisera appeared to have a similar epitope, which was determined to be within the last amino acid, 391-398. Moreover, immunohistochemistry showed that MOR immunoreactivity was observed in many brain areas including cerebral cortex, striatum, hippocampus, locus coeruleus and the superficial laminae of the dorsal horn. These stained spinal cord and brain areas showed the mirrored pattern observed in auto radiographic studies of mu-opioid binding as well as a pattern similar to that seen by is situ hybridization for MOR. Thus, several lines of evidence support the conclusion that the antisera produced in the present study most likely recognize mu-opioid receptor. These results suggest that MOR antisera may be utilized as useful tool to analyze the physiological and pharmacological studies for mu-opioid receptor in the future.
Park, Jae Ho;Park, Gwang Hun;Song, Hun Min;Jeong, Jin Boo
Korean Journal of Plant Resources
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v.30
no.1
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pp.1-7
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2017
In this study, we produced the recombinant lunasin peptide using E. coli and P. pastoris, and evaluated biological activity of the recombinant lunasin peptide. Lunasin peptide was produced from E. coli transfected with pPGEX-lunasin expression vector and P. pastoris GS115 transfected with pPIC-lunasin expression vector. These recombinant lunasin peptides were similar to the synthetic lunasin peptide in the identification by LC-ESI-MS. In addition, the recombinant lunasin peptide from E. coli and P. pastoris was bound in the chromatin, and inhibited histone acetylation and the activity of histone acetyltransferase. These findings suggest that the production of the lunasin peptide using E. coli and P. pastoris will be useful for industrial utilization of lunasin peptide.
Kim, Yong-Joon;Kwak, Geun-Hee;Lee, Chu-Hee;Kim, Hwa-Young
BMB Reports
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v.44
no.10
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pp.669-673
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2011
Human methionine sulfoxide reductase B3A (hMsrB3A) is an endoplasmic reticulum (ER) reductase that catalyzes the stereospecific reduction of methionine-R-sulfoxide to methionine in proteins. In this work, we identified an antimicrobial peptide from hMsrB3A protein. The N-terminal ER-targeting signal peptide (amino acids 1-31) conferred an antimicrobial effect in Escherichia coli cells. Sequence and structural analyses showed that the overall positively charged ER signal peptide had an Argand Pro-rich region and a potential hydrophobic ${\alpha}$-helical segment that contains 4 cysteine residues. The potential ${\alpha}$-helical region was essential for the antimicrobial activity within E. coli cells. A synthetic peptide, comprised of 2-26 amino acids of the signal peptide, was effective at killing Gram-negative E. coli, Klebsiella pneumoniae, and Salmonella paratyphi, but had no bactericidal activity against Gram-positive Staphylococcus aureus.
In proteomics, recent advancements In mass spectrometry technology and in protein extraction and separation technology made high-throughput analysis possible. This leads to thousands to hundreds of thousands of MS/MS spectra per single LC-MS/MS experiment. Such a large amount of data creates significant computational challenges and therefore effective data analysis methods that make efficient use of computational resources and, at the same time, provide more peptide identifications are in great need. Here, SIFTER system is designed to avoid inefficient processing of shotgun proteomic data. SIFTER provides software tools that can improve throughput of mass spectrometry-based peptide identification by filtering out poor-quality tandem mass spectra and estimating a Peptide charge state prior to applying analysis algorithms. SIFTER tools characterize and assess spectral features and thus significantly reduce the computation time and false positive rates by localizing spectra that lead to wrong identification prior to full-blown analysis. SIFTER enables fast and in-depth interpretation of tandem mass spectra.
Mouse ficolin A is a plasma protein with lectin activity, and plays a role in host defense by binding carbohydrates, especially GlcNAc, on microorganisms. The ficolin A subunit consists of an N-terminal signal peptide, a collagen-like domain, and a C-terminal fibrinogen-like domain. In this study, we show that ficolin A can be synthesized and oligomerized in a cell and secreted into culture medium. We also identify a functionally relevant signal peptide of ficolin A by using MS/MS analysis to determine the N-terminal sequence of secreted ficolin A. When the signal peptide of mouse ficolin A was fused with enhanced green fluorescent protein (EGFP), EGFP was released into HEK 293 cell medium, suggesting that the signal peptide can efficiently direct ficolin A secretion. Moreover, our results suggest that the signal peptide of ficolin A has potential application for the production of useful secretory proteins.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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