Inventory number | IRN | Number of state registration | ||
---|---|---|---|---|
0323РК00699 | AP19679015-KC-23 | 0123РК00720 | ||
Document type | Terms of distribution | Availability of implementation | ||
Краткие сведения | Gratis | Number of implementation: 0 Not implemented |
||
Publications | ||||
Native publications: 1 | ||||
International publications: 0 | Publications Web of science: 0 | Publications Scopus: 0 | ||
Patents | Amount of funding | Code of the program | ||
0 | 27750000 | AP19679015 | ||
Name of work | ||||
Применение новых методов сбора и обработки данных, основанных на алгоритмах машинного обучения для анализа клеточной протеомы | ||||
Type of work | Source of funding | Report authors | ||
Fundamental | Кулыясов Арман Табылович | |||
0
0
0
0
|
||||
Customer | МНВО РК | |||
Information on the executing organization | ||||
Short name of the ministry (establishment) | МНВО РК | |||
Full name of the service recipient | ||||
Товарищество с ограниченной ответственностью "Национальный центр биотехнологии" | ||||
Abbreviated name of the service recipient | ТОО "Национальный центр биотехнологии" | |||
Abstract | ||||
Модельными объектами являются рекомбинантные белки BirA-UBA-X, BirA-UIM-X (X=GFP, RAD18, SOX2, OCT4, NANOG), TurboID-X (X=EMD, NRM, SOX2, OCT4, NANOG, RAD18, POLH) и другие, экспрессируемые в клетках НЕК293Т и СНО. Үлгі нысандары рекомбинантты ақуыздар BirA-UBA-X, BirA-UIM-X (X=GFP, RAD18, SOX2, OCT4, NANOG), TurboID-X (X=EMD, NRM, SOX2, OCT4, NANOG, RAD18, POLH) және басқалары HEK293T мен CHO жасушаларда экспрессияланатын болып табылады. Целью проекта является внедрение нового рабочего процесса, заключающегося в сочетании независимого от данных накопления спектров (DIA) и их обработки с помощью программ, основанных на алгоритмах машинного обучения для углубленного анализа субклеточного распределения белков, изучения их пост-трансляционных модификаций и белок-белковых взаимодействий. Жобаның мақсаты - деректерге тәуелсіз спектрлерді алуды (DIA) және өңдеуді ақуыздардың жасушааралық таралуын терең талдауға, олардың трансляциядан кейінгі модификацияларын және ақуыз-ақуыз әрекеттесуі зерттеуге арналған машиналық оқыту алгоритмдеріне негізделген бағдарламалармен біріктіретін жаңа жұмыс үдерісін енгізу. В проекте используются традиционные и новые методы фракционирования клеток, а также новые методы ферментативного in vivo мечения белков на примере биотинилирования от сближения (Proximity Utilizing Biotinylation, PUB) и проксимального биотинилирования с помощью мутантной биотин-лигазы TurboID. Для анализа белков с помощью жидкостной хроматографии тандемной масс-спектрометрии используются как традиционные методы сбора данных, такие как DDA, MRM, так и новый метод DIA. Для обработки полученных результатов используются различные компьютерные программы (Spectronaut, PEAKS, MaxDIA, DIA-NN). Жобада жасушаларды фракциялаудың дәстүрлі және жаңа әдістері, сондай-ақ Proximity Utilizing Biotinylation (PUB) және TurboID мутантты биотин лигазасы арқылы проксимальды биотинилдеу мысалын пайдалана отырып, ақуыздарды ферментативті in vivo таңбалаудың жаңа әдістері қолданылады. Сұйық хроматография тандемдік масс-спектрометрияны пайдаланып ақуыздарды талдау үшін DDA, MRM және жаңа DIA әдісі сияқты деректерді жинаудың дәстүрлі әдістері де қолданылады. Алынған нәтижелерді өңдеу үшін әртүрлі компьютерлік бағдарламалар қолданылады (Spectronaut, PEAKS, MaxDIA, DIA-NN). В процессе фракционирования клеток с помощью детергентов , впервые оптимизирован метод спектрофотометрического определения остаточного количества SDC в малых количествах образцов, предназначенных для анализа с помощью жидкостной хроматографии тандемной масс-спектрометрии LC-MS/MS. В ходе исследования мы обнаружили ограничения, связанные с коллапсом линейности калибровочной кривой для количественного определения остаточных детергентов в случае низкого pH и присутствия некоторых ионов в буферных растворах, таких как Cl-, NO3-, особенно при более высоких концентрациях солей. Используя оптимизированный протокол, мы продемонстрировали, что одна экстракция этилацетатом снижает количество SDC в 20 раз (с 0,5% до 0,025%). Мы также обнаружили возможность использования полистироловых 96-луночных планшетов для измерения проб хлороформа, но в течение короткого периода времени. Это позволяет проводить высоко-производительные эксперименты с меньшим количеством реагентов и растворителей, а также проводить больше измерений для статистического анализа. Детергент көмегімен жасушаларды фракциялауда LC-MS/MS сұйық хроматография-тандемдік масс-спектрометрия арқылы талдауға арналған үлгілердің шағын көлемдеріндегі қалдық SDC спектрофотометриялық анықтау әдісі алғаш рет оңтайландырылды. Зерттеу барысында біз калибрлеу қисығының сызықтылығының төмен рН жағдайында және Cl-, NO3- сияқты буферлік ерітінділерде белгілі бір иондардың болуы жағдайында қалдық детергенттің мөлшерін анықтауға байланысты шектеулерді анықтадық, әсіресе жоғарғы тұз концентрациясында. Оңтайландырылған әдісті пайдалана отырып, біз этилацетатты бір реттік экстракция SDC мөлшерін 20 есеге (0,5%-дан 0,025%-ға дейін) азайтатынын көрсеттік. Сондай-ақ хлороформ үлгілерін өлшеу үшін полистиролды 96 шұңқырлы пластиналарды пайдалану мүмкіндігін таптық, бірақ қысқа уақыт ішінде. Бұл аз реагенттер мен еріткіштердің жоғары өнімді тәжірибелерді, сондай-ақ статистикалық талдау үшін көбірек өлшемдерді орындауға мүмкіндік береді. С использованием пробной версий программы Spectronaut мы получили результаты анализа субклеточных фракций HEK293Т и CHO, полученных в режиме DIA масс-спектрометра. При этом идентифицировано в 2.5-3 раза большее количество белков в сравнении с данными, полученными в режиме DDA. Spectronaut программасының сынақ нұсқасын пайдалана отырып, біз масс-спектрометрдің DIA режимінде алынған HEK293T және CHO субклеткалық фракцияларының талдау нәтижелерін алдық. Бұл жағдайда DDA режимінде алынған деректермен салыстырғанда ақуыздардың 2,5-3 есе көп саны анықталды. не внедрено Енгізілмеген Принята к печати 1 статья в отечественном издании, рекомендованном КОКСНВО МНВО РК. 1 мақала ҚР ҒЖБМ ҒЖБССҚК ұсынған отандық басылымда жариялауға қабылданды. Результаты этой работы будут иметь непосредственное применение в идентификации белковых биомаркеров в персонализированной медицине. Бұл жұмыстың нәтижелері жеке медицинадағы ақуыз биомаркерлерін анықтауда тікелей қолданбаларға ие болады. |
||||
UDC indices | ||||
577.217.5:577.218:577.29: 57.088.5:57.088.2 | ||||
International classifier codes | ||||
34.15.17; | ||||
Key words in Russian | ||||
молекулярная и клеточная биология; протеомика; масс-спектрометрия; пост-трансляционные модификации; биотинилирование; | ||||
Key words in Kazakh | ||||
молекулалық және жасушалық биология; протеомика; масс-спектрометрия; пост-трансляциялық түрлендірулер; биотинилдендіру; | ||||
Head of the organization | Искакова Айша Нурбековна | PhD / нет | ||
Head of work | Кулыясов Арман Табылович | Кандидат химических наук / исследователь |