IV107 Bioinformatika I Přednáška 9 IV107 Bioinformatika I Přednáška 9 Katedra informačních technologií Masarykova Univerzita Brno Jaro 2022 Předchozí týden ► Sekundárni štruktúry v DNA ► GO, DIR KEGG a JASPAR ► Fylogenetická analýza sekvencí Outline IV107 Bioinformatika I Prednäska 9 Génom, transkriptom, proteom, metabolom IV107 Bioinformatika I Přednáška 9 objekt charakter metody G DNA statická data sekvenace T populace imRNA dynamická data microarray/sekv. P populace proteinů dynamická data 2-D gely,MS M populace látek vysoce dynamická data ? Různé úrovně hromadných dat o buňkách a tkáních Genomika o Proteomika IV107 Bioinformatika I -Přednáška 9 mRNA protein mod. protein Čas Proteomika poskytuje ve srovnání s genomikou odlišný pohled na dění v buňkách Detekce proteinů IV107 Bioinformatika I -Přednáška 9 Sample Preparation Protein Array Komerční model analyzátoru krve postavený na principu "protein array". Outline IV107 Bioinformatika I Prednäska 9 Identifikace proteinů IV107 Bioinformatika I -Přednáška 9 ► aminokyselinové složení ► molekulová hmotnost ► izoelektrický bod (pl) Běžné charakteristiky nedokážou jednoznačně popsat protein □ s Průměrné zastoupení aminokyselin v proteinech IV107 Bioinformatika I Přednáška 9 237795 L Leu 9 . 4 199138 A Ala 7 . 8 192381 G Gly 7 . 6 191458 S Ser 7 . 5 175970 V Val 6 . 9 154267 E Glu 6 . 1 146184 T Thr 5 . 7 137735 I Ile 5 . 4 135069 K Lys 5 .3 133582 R Arg 5 .2 124916 D Asp 4 . 9 115228 P Pro 4 . 5 105957 F Phe 4 . 1 102780 N Asn 4 . 0 95080 Y Tyr 3. 7 93296 Q Gin 3. 6 56348 m : Met 2 . 2 50486 H His 1. 9 37544 c Cys 1. 4 36530 w Trp 1. 4 3202 x — 0 .1 Princip 2-D gelu IV107 Bioinformatika I Přednáška 9 ► Separace podle izoelektrického bodu, resp. náboje při daném pH ► Separace podle molekulové hmotnosti I přes dvojitou separaci zůstává na gelu množství skvrn obsahujících více proteinů 2-D SDS PAGE se skvrnami proteinů E.coli menších než 38 kDa IV107 Bioinformatika I Přednáška 9 Ji fcLJa n tDa .si*?*** • * » - T - Ur ís 10 i-^ ' ' r\ l™\ I ° ' v i ' I I IV107 Bioinformati Porovnaní 2-D gelu je často prvním krokem ******* ve výběru kandidátů na další analýzu pomocí MS Hledání pomocí složení, pl a molekulové hmotnosti IV107 Bioinformatika I Přednáška 9 Rank Protein Pí Mw Description 1 GRIA4 _RAT 7 .59 98421 Glutamate receptor 4 2 GRIA4 _MOUSE 7 .59 98295 Glutamate receptor 4 3 GRIA4 _HUMAN 8 .21 98489 Glutamate receptor 4 4 POLl_ ARMVN 6 .44 71899 NTP-binding protein 5 TYDC4 _PETCR 6 .24 56771 Tyrosine decarboxylase 4 7 ACOX5 _CANTR 6 .09 74106 Acyl-coenzyme A oxidase 5 8 TYDC2 _PETCR 6 .29 57450 Tyrosine decarboxylase 2 9 LOXl_ LENCU 6 .01 96639 Lipoxygenase EC 1.13.11. 12 10 VIRD4. _AGRTU 7 . 12 75950 Protein virD4 11 TYDC3 _PETCR 6 .80 57633 Tyrosine decarboxylase 3 12 ACOX3 _ARATH 7 .70 71909 Acyl-coenzyme A oxidase 3 Tagldent - http://www.expasy.ch/tools/tagident.html Peptidázy IV107 Bioinformatika I -Přednáška 9 ► Trypsin, chymotrypsin a pod. ► Štěpí proteiny na přesně definovaném místě (sekvenčně) ► http://prospector.ucsf.edu Outline IV107 Bioinformatika I Prednäska 9 Identifikace proteinů hmotnostní spektrometrií IV107 Bioinformatika I -Přednáška 9 Pi ote In Engine dlgesl Peptide m I"'h II- MS/MS stage I Peptide mna tsolaled peplldB Fragment lens GaspriasB iragmanlatlon 4 MS.'MS Slagg II spectrum Identifikace proteinů hmotnostní spektrometrií IV107 Bioinformatika I -Přednáška 9 4 Peptide map jit* MALDI-TOF Matrix-Assisted Laser Desorption-lonization - Time Of Flight Tandemová hmotnostní spektrometrie IV107 Bioinformatika I Přednáška 9 Ion detector Mass 4 m/z j Electron Spray Ionization (ESI) IV107 Bioinformatika I -Prednáška 9 OH ch, m> H,C -S H CH CH^CH,- CHrKH-C o H,H-H-CH-CO'HH'CH-CO-iíH-CH-CO-OH NH cRy>"t. S-"N ] OH CH, NH; f; + H.C-SH >:H CHjCHiCHSffl^ '0 fij HJ-I-HJľH'CC'-HH'CH-CO-HH-CH-CO-OH HII 3) O *. O^Ö°o V OH CH, H H n° *■/ t^c-SH \á .:h,:h:lH:HH-.: 0° Hjlí^I-CH-CO-NH-CH-CO^NH-CH-CO-OH NH Ol OH CH, H H + H.C-SH iľH CHíCHíCHsKH-C HjH-H-CH-CO-NH-CH-CO-HH-CH-CO-OH HH m z tandemové hmotnostní IV107 Bioinformatika I -Přednáška 9 Parent ion mass 1275.67 334 20 221.10 244.17 136.09 185.19 U 3.12 289.17 306.18 405.28 4 388.2! 432.27 7.21) 636 38 579.38 50&. 31 : I '3!i26 50G1S IT , 623.17 [ J7\2i JOM. .ill ,MiifflEi,.L] i ,696 44 572.31 629.33 742.46 74: 200 400 1 I 1 EiOO 84 843.69 45 ml c JULU 843.48 84Z.62 94: 1112.70 1055.67 45 31 1014.52 800 L^.iilbXu. iij .1ii1L.iL ■■ i.i lllillLlllll III II Lil i i IN i ......I............... 1113.25 1000 1200 Peptidové iony, které mohou vznikat v tandemové MS t A ion v i X ion v \ i i E ion \ \ / Y ion v i L ion f \ \ i L ion v \ R 0 RJ 1 II 1 NH-C-C-N-C-H H H 0 II -c- / -N-H \ / R" 0 R'" 0 1 II 1 II -C—C-N-C—C-OH H H H Proteomická databáze GPM IV107 Bioinformatika I -Přednáška 9 gpm http://gpmdb.thegpm.org/