J 2015

The Electrochemical and Statistical Evaluation of Isolation of Mellitin and Apamin from Honey Bee (Apis Mellifera) Venom

NGUYEN, Hoai Viet, Zbynek HEGER, Marketa KOMINKOVA, Petr MICHÁLEK, Jaromír GUMULEC et. al.

Základní údaje

Originální název

The Electrochemical and Statistical Evaluation of Isolation of Mellitin and Apamin from Honey Bee (Apis Mellifera) Venom

Autoři

NGUYEN, Hoai Viet (203 Česká republika), Zbynek HEGER (203 Česká republika), Marketa KOMINKOVA (203 Česká republika), Petr MICHÁLEK (203 Česká republika), Jaromír GUMULEC (203 Česká republika, garant, domácí), Roman GURÁŇ (203 Česká republika), Antonin PRIDAL (203 Česká republika), Carlos FERNANDEZ (826 Velká Británie a Severní Irsko), David HYNEK (203 Česká republika), Vojtěch ADAM (203 Česká republika) a René KIZEK (203 Česká republika)

Vydání

International Journal of Electrochemical Science, Belgrade, Electrochemical Science Group, 2015, 1452-3981

Další údaje

Jazyk

angličtina

Typ výsledku

Článek v odborném periodiku

Obor

30105 Physiology

Stát vydavatele

Srbsko

Utajení

není předmětem státního či obchodního tajemství

Odkazy

Impakt faktor

Impact factor: 1.692

Kód RIV

RIV/00216224:14110/15:00082461

Organizační jednotka

Lékařská fakulta

UT WoS

000348365800017

Klíčová slova anglicky

antimicrobial peptides; Apis mellifera; Brdicka reaction; MALDI-TOF; Differential pulse voltammetry

Štítky

Příznaky

Mezinárodní význam, Recenzováno
Změněno: 6. 8. 2015 11:17, Soňa Böhmová

Anotace

V originále

We present in this manuscript for the first time the electrochemical and statistical evaluation of FPLC isolation of mellitin and apamin from honey bee (Apis mellifera) venom. Venoms are extremely complex blends of diverse substances that target a myriad of receptors or ion channels. Therefore, toxins, isolated from venomous organisms can be a valuable tool with diverse biological applications. In this study we decided to optimize the purification of honey bee venom by using fast protein liquid chromatography, to obtain biologically active peptide - melittin (2846.46 Da). Due to a presence of other compounds with similar molecular weight (apamin 2027.34 Da), we optimized a differential pulse voltammetry method with adsorptive transfer technique (AdT DPV), utilizing Brdicka supporting electrolyte for measurements. Typical voltammograms - fingerprints for each substance were obtained and numerical projections of voltammograms were employed to propose an artificial neural network. Our suggested neural network can simply predict the content of each peptide in fraction with following performance: 100% for training and 100% for testing.