Proteomic analysis of Escherichia coli protein fractions resistant to solubilization by ionic detergents


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Amyloids are protein fibrils adopting structure of cross-beta spine exhibiting either pathogenic or functionally significant properties. In prokaryotes, there are several groups of functional amyloids; however, all of them were identified by specialized approaches that do not reveal all cellular amyloids. Here, using our previously developed PSIA (Proteomic Screening and Identification of Amyloids) approach, we have conducted a proteomic screening for candidates for novel amyloid-forming proteins in Escherichia coli as one of the most important model organisms and biotechnological objects. As a result, we identified 61 proteins in fractions resistant to treatment with ionic detergents. We found that a fraction of proteins bearing potentially amyloidogenic regions predicted by bioinformatics algorithms was 3-5-fold more abundant among the identified proteins compared to those observed in the entire E. coli proteome. Almost all identified proteins contained potentially amyloidogenic regions, and four of them (BcsC, MukB, YfbK, and YghJ) have asparagineand glutamine-rich regions underlying a crucial feature of many known amyloids. In this study, we demonstrate for the first time that at the proteome level there is a correlation between experimentally demonstrated detergent-resistance of proteins and potentially amyloidogenic regions predicted by bioinformatics approaches. The data obtained enable further comprehensive characterization of entirety of amyloids (or amyloidome) in bacterial cells.

Ключевые слова

Об авторах

K. Antonets

Department of Genetics and Biotechnology; Vavilov Institute of General Genetics, St. Petersburg Branch

Email: ant.nizhnikov@gmail.com
Россия, St. Petersburg, 199034; St. Petersburg, 199034

K. Volkov

Department of Genetics and Biotechnology

Email: ant.nizhnikov@gmail.com
Россия, St. Petersburg, 199034

A. Maltseva

Department of Genetics and Biotechnology

Email: ant.nizhnikov@gmail.com
Россия, St. Petersburg, 199034

L. Arshakian

Department of Genetics and Biotechnology

Email: ant.nizhnikov@gmail.com
Россия, St. Petersburg, 199034

A. Galkin

Department of Genetics and Biotechnology; Vavilov Institute of General Genetics, St. Petersburg Branch

Email: ant.nizhnikov@gmail.com
Россия, St. Petersburg, 199034; St. Petersburg, 199034

A. Nizhnikov

Department of Genetics and Biotechnology; Vavilov Institute of General Genetics, St. Petersburg Branch

Автор, ответственный за переписку.
Email: ant.nizhnikov@gmail.com
Россия, St. Petersburg, 199034; St. Petersburg, 199034

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Pleiades Publishing, Ltd., 2016

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».