The object of research, development or design (in Russian) : Объектами исследования являются рекомбинантные белки: TurboID-X, BAP-X и BirA-Y, где X, Y – GFP, EMD, NRM, POLH, RAD18, SOX2, OCT4 и NANOG.

The object of research, development or design (in Kazakh) : Зерттеу нысандары – рекомбинантты ақуыздар: TurboID-X, BAP-X және BirA – Y, мұндағы X, Y-GFP, EMD, NRM, POLH, RAD18, SOX2, OCT4 және NANOG

Aim of work (in Russian) : Целью проекта является внедрение нового рабочего процесса, состоящего из комбинации независимого от данных накопления спектров (DIA) и их обработки с использованием программ, основанных на алгоритмах машинного обучения, для углубленного анализа распределения субклеточных белков, изучения их пост-трансляционных модификаций и межбелковых взаимодействий.

Aim of work (in Kazakh) : Жобаның мақсаты – жасушаішілік ақуыздардың таралуын терең талдау, олардың пост-трансляциялық модификацияларын және ақуызаралық өзара әрекеттесулерін зерттеу үшін машиналық оқыту алгоритмдеріне негізделген бағдарламаларды пайдалана отырып, деректерге тәуелсіз деректерді жинаудың (DIA) және деректерді өңдеудің комбинациясынан тұратын жаңа жұмыс процесін енгізу.

Методы исследования (на русском) : Методы исследования: молекулярные, биохимические, генетические методы анализа, режимы DDA и DIA для LC-MS/MS, биоинформатический анализ с использованием DIA-NN, PEAKS и Max-DIA.

Методы исследования (на казахском) : Зерттеу әдістері: молекулалық, биохимиялық, генетикалық талдау әдістері, LC-MS/MS үшін DDA және DIA режимдері, DIA-NN, PEAKS, және Max-DIA көмегімен биоинформатикалық талдау.

Obtained results and novelty (in Russian) : Число идентификаций белков в клетках HEK293T и CHO увеличилось за счет применения более высоких частот MS и анализа в программе PEAKS; в образцах CHO идентифицировано до 1505 белков (рост до 28% при использовании Deep Learning Boost). Сочетание фракционирования по методу Масуда с DIA-LC-MS/MS обеспечило шестикратный рост числа идентификаций при градиенте 120 мин и колонке 50 см. По сравнению с литературными данными получены более детальные профили распределения белков и метаболических ферментов в субклеточных компартментах. Сконструированы 17 новых плазмид для экспрессии TurboID-X, BirA-UBA-X и BirA-UIM-X (X = GFP, EMD, NRM, SOX2, OCT4, NANOG, RAD18, POLH). В образцах BirA-UBA-X/UIM-X обнаружены взаимодействия с RAD18, SOX2, OCT4 и NANOG, включая PCNA, нуклеофосмин, SUMO3 и убиквитин. В образцах TurboID-X (X = GFP, SOX2 и NANOG) идентифицированы hnRNP ROA1, нуклеолин и гистоны.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : HEK293T және CHO жасушаларында ақуыздарды идентификациялау саны MS жиіліктерін жоғарылату және PEAKS бағдарламасын пайдалану есебінен артты; CHO үлгілерінде 1505 ақуызға дейін анықталды (Deep Learning Boost қолданғанда өсім 28%-ға дейін). Масуда әдісі бойынша фракциялау DIA-LC-MS/MS-пен біріктірілгенде 120 минуттық градиент және 50 см колонка жағдайында идентификация санын алты есеге арттырды. Әдеби деректермен салыстырғанда субклеткалық компартменттерде ақуыздар мен метаболикалық ферменттердің таралуының анағұрлым толығырақ профильдері алынды. TurboID-X, BirA-UBA-X және BirA-UIM-X (X = GFP, EMD, NRM, SOX2, OCT4, NANOG, RAD18, POLH) экспрессиясына арналған 17 жаңа плазмида құрастырылды. BirA-UBA-X/UIM-X үлгілерінде RAD18, SOX2, OCT4 және NANOG-пен өзара әрекеттесетін компоненттер (PCNA, нуклеофосмин, SUMO3 және убиквитин) анықталды. TurboID-X (GFP, SOX2 және NANOG) үлгілерінде hnRNP ROA1, нуклеолин және гистондар сияқты көптеген ядролық ақуыздар идентификацияланды.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : В 2025 году была опубликована одна статья в журналe входящих во второй (Q2) квартиль базы данных Web of Science.

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : 2025 жылы Web of Science дерекқорының екінші (Q2) квартиліне кіретін журналда бір мақала жарияланды.

Level of implementation (in Russian) : Не внедрено

Level of implementation (in Kazakh) : Жүзеге асырылмады

Efficiency (in Russian) : Работы по календарному плану выполнены в полном объеме. Целевые индикаторы по публикациям будут достигнуты до конца текущего года.

Efficiency (in Kazakh) : Күнтізбелік жоспар бойынша жұмыстар толық көлемде орындалды. Жарияланымдар бойынша нысаналы индикаторларға ағымдағы жылдың соңына дейін қол жеткізіледі.

Field of application (in Russian) : Внедрение новых методов сбора и обработки протеомных данных, основанных на машинном обучении, повысит способность лаборатории решать более сложные и разнообразные фундаментальные и практические аналитические задачи.

Field of application (in Kazakh) : Машиналық оқытуға негізделген протеомдық деректерді жинау мен өңдеудің жаңа әдістерін енгізу зертхананың неғұрлым күрделі және алуан түрлі іргелі және практикалық аналитикалық тапсырмаларды шешу қабілетін арттырады.