Характеризация импринтированного альбумина методами молекулярного моделирования и спектроскопии

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Импринтированные белки являются многообещающими альтернативами естественным системам распознавания, таким как биологические рецепторы или антитела. Однако имеющиеся знания по теоретическому изучению импринтированных белков как систем распознавания ограничены. В этом исследовании бычий сывороточный альбумин (БСА) был импринтирован в присутствии 4- гидроксикумарина. Для оценки влияния pH на структурные свойства БСА во время импринтинга были проведены флуоресцентная 2D и 3D спектроскопия и динамическое рассеяние света (DLS) в сочетании с моделированием молекулярной динамики и метадинамики для мониторинга конформационного изменения белковой матрицы. В сильнокислых средах наблюдались значительные изменения флуоресцентных свойств BSA. Анализ результатов моделирования показал, что механизм изменения конформационного состояния БСА связан со смещениями молекулярных доменов относительно друг друга. Результаты молекулярного моделирования согласуются с экспериментальными результатами. Важным практическим результатом данного исследования является то, что теоретическое изучение таких молекулярных систем в сочетании с флуоресцентной характеристикой во время синтеза может быть применено для контроля импринтинга и создания новых импринтированных белков с широким спектром применения.

Об авторах

Полина Михайловна Ильичева

Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н. Г. Чернышевского

Email: fizik@sgu.ru
ORCID iD: 0000-0002-5825-0032
SPIN-код: 2616-1597
Scopus Author ID: 57209691057
ResearcherId: AAH-5510-2021
410012, Россия, г. Саратов, ул. Астраханская, 83

Иван Александрович Решетник

Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н. Г. Чернышевского

Email: fizik@sgu.ru
ORCID iD: 0009-0002-0617-2615
410012, Россия, г. Саратов, ул. Астраханская, 83

Даниил Дмитриевич Дрозд

Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н. Г. Чернышевского

Email: fizik@sgu.ru
ORCID iD: 0000-0001-5379-8026
SPIN-код: 1735-5059
Scopus Author ID: 57190133464
410012, Россия, г. Саратов, ул. Астраханская, 83

Павел Сергеевич Пиденко

Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н. Г. Чернышевского

Email: fizik@sgu.ru
ORCID iD: 0000-0001-7771-0957
SPIN-код: 5323-0530
410012, Россия, г. Саратов, ул. Астраханская, 83

Наталия Анатольевна Бурмистрова

Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н. Г. Чернышевского

Автор, ответственный за переписку.
Email: fizik@sgu.ru
ORCID iD: 0000-0001-8137-1599
SPIN-код: 7760-6405
Scopus Author ID: 6701570536
410012, Россия, г. Саратов, ул. Астраханская, 83

Список литературы

  1. Ramanavicius S., Jagminas A., Ramanavicius A. Advances in Molecularly Imprinted Polymers Based Affinity Sensors (Review). Polymers, 2021, vol. 13, iss. 6, art. 974. https://doi.org/10.3390/polym13060974
  2. Cormack P., Elorza A. Molecularly imprinted polymers: synthesis and characterisation. J. Chromatogr. B, 2004, vol. 804, iss. 1, pp. 173–182. https://doi.org/10.1016/j.jchromb.2004.02.013
  3. Piletsky S. Molecular Imprinting of Polymers. Boca Raton, CRC Press, 2006. 220 p.
  4. Pilvenyte G., Ratautaite V., Boguzaite R., Ramanavicius A., Viter R., Ramanavicius S. Molecularly Imprinted Polymers for the Determination of Cancer Biomarkers. Int. J. Mol. Sci., 2023, vol. 24, iss. 4, art. 4105. https://doi.org/10.3390/ijms24044105
  5. Kul A., Budak F., Cetinkaya A., Kaya S., Al S., Sagirli O., Ozkan S. Fabrication of a molecularly imprinted polymer-based electrochemical sensor for the selective assay of antipsychotic drug clozapine and performance comparison with LC–MS/MS. Talanta, 2025, vol. 281, art. 126810. https://doi.org/10.1016/j.talanta.2024.126810
  6. Barzallo D., Palacio E., Ferrer L., Taboada Sotomayor M. del P. All-in-one spot test method for tetracycline using molecularly imprinted polymer-coated paper integrated into a portable 3D printed platform with smartphone-based fluorescent detection. Talanta, 2025, vol. 281, art. 126856. https://doi.org/10.1016/j.talanta.2024.126856
  7. Liu Y., Meng X., Ma Z., Gu H., Luo X., Yin X., Yi H., Chen Y. Hybrid recognition-enabled ratiometric electrochemical sensing of Staphylococcus aureus via insitu growth of MOF/Ti3C2Tx-MXene and a self-reporting bacterial imprinted polymer. Food Chem., 2025, vol. 463, pt. 4, art. 141496. https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2024.141496
  8. Govindarajan V., Karthick T., Muthuraman M. Selective extraction of Quercetin from rose petal extracts using poly (acrylamide-co-ethylene glycol dimethy-lacrylate) based magnetic molecularly imprinted polymer. J. Mol. Struct., 2025, vol. 1321, art. 140188. https://doi.org/10.1016/j.molstruc.2024.140188
  9. Liu M., Xiang B., Li H., He X., Li H., Du K., Li X. A sustainable Poly (deep eutectic solvents) based molecular imprinting strategy with experimental and theoretical elucidation: Application for removal of atrazine in agricultural wastewater. Sep. Purif. Technol., 2025, vol. 353, art. 128637. https://doi.org/10.1016/j.seppur.2024.128637
  10. Sun R., Fang Y., Li Y., Wie J., Jiao T., Chen Q., Guo Z., Chen X., Chen X. Molecularly imprinted polymers-coated magnetic covalent organic frameworks for efficient solid-phase extraction of sulfonamides in fish. Food Chem., 2025, vol. 462, no. 3, art. 141007. https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2024.141007
  11. Zhang Y., Wang Q., Zhao X., Ma Y., Zhang H., Pan G. Molecularly imprinted nanomaterials with stimuli responsiveness for applications in biomedicine. Molecules, 2023, vol. 28 no. 3, art. 918. https://doi.org/10.3390/molecules28030918
  12. Xu J., Miao H., Wang J., Pan G. Molecularly Imprinted Synthetic Antibodies: From Chemical Design to Biomedical Applications. Small, 2020, vol. 16, no. 26, art. e1906644. https://doi.org/10.1002/smll.201906644
  13. Presnyakov K. Yu., Ilicheva P. M., Tsyupka D. V., Khudina E., Pozharov M. A., Pidenko P. S., Burmistrova N. A. Dummy-template imprinted bovine serum albumin for extraction of zearalenone. Micro-Chim Acta, 2024, vol. 191, art. 767. https://doi.org/10.1007/s00604-024-06790-7
  14. Liu J., Zhang K., Ren X., Luo G., Shen J. Bioimprinted protein exhibits glutathione peroxidase activity. Anal. Chim. Acta, 2004, vol. 504, iss. 1, art. 185–189. https://doi.org/10.1016/S0003-2670(03)00763-3
  15. Berman H., Westbrook J., Feng Z., Gilliland G., Bhat T., Weissig H., Shindyalov I., Bourne P. The Protein Data Bank. Nucleic Acids Res., 2000, vol. 28, iss. 1, pp. 235–242. https://doi.org/10.1093/nar/28.1.235
  16. Hess B., Kutzner C., van der Spoel D., Lindahl E. GROMACS 4: Algorithms for Highly Efficient, Load-Balanced, and Scalable Molecular Simulation. J. Chem. Theory Comput., 2008, vol. 4, iss. 3, pp. 435–447. https://doi.org/10.1021/ct700301q
  17. Jorgensen W., Maxwell D., Tirado-Rives J. Development and Testing of the OPLS All-Atom Force Field on Conformational Energetics and Properties of Organic Liquids. J. Am. Chem. Soc., 1996, vol. 118, iss. 45, pp. 11225–11236. https://doi.org/10.1021/ja9621760
  18. Kumar Srivastav A., Gupta S., Kumar U. A molecular simulation approach towards the development of universal nanocarriers by studying the pH- and electrostatic-driven changes in the dynamic structure of albumin. RSC Adv., 2020, vol. 10, iss. 13, pp. 13451–13459. https://doi.org/10.1039/D0RA00803F
  19. Scanavachi G., Espinosa Y., Yoneda J., Rial R., Ruso J., Itri R. Aggregation features of partially unfolded bovine serum albumin modulated by hydrogenated and fluorinated surfactants: Molecular dynamics insights and experimental approaches. J. Colloid Interface Sci., 2020, vol. 572, no. 1, pp. 9–21. https://doi.org/10.1016/j.jcis.2020.03.059
  20. Baler K., Martin O., Carignano M., Ameer G., Vila J., Szleifer I. Electrostatic Unfolding and Interactions of Albumin Driven by pH Changes: A Molecular Dynamics Study. J. Phys. Chem. B, 2014, vol. 118, iss. 4, pp. 921–930. https://doi.org/10.1021/jp409936v
  21. Ilicheva P. M., Fedotova E. S., Presnyakov K. Yu., Grinev V. S., Pidenko P. S., Burmistrova N. A. Theoretical design of imprinted albumin against foodborne toxins. Mol. Syst. Des. Eng., 2024, vol. 9, iss. 5, pp. 456–463. https://doi.org/10.1039/D3ME00179B
  22. Prakash M., Barducci A., Parrinello M. Probing the Mechanism of pH-Induced Large-Scale Conformational Changes in Dengue Virus Envelope Protein Using Atomistic Simulations. Biophys. J., 2010, vol. 99, iss. 2, pp. 588–594. https://doi.org/10.1016/j.bpj.2010.04.024
  23. Berteotti A., Cavalli A., Branduardi D., Gervasio F., Recanatini M., Parrinello M. Protein Conformational Transitions: The Closure Mechanism of a Kinase Explored by Atomistic Simulations. J. Am. Chem. Soc., 2009, vol. 131, iss. 1, pp. 244–250. https://doi.org/10.1021/ja806846q
  24. Lakowicz J. Principles of Fluorescence Spectroscopy. New York, Springer, 2006. 954 p.
  25. Albani J. Origin of Tryptophan Fluorescence Lifetimes. Part 2: Fluorescence Lifetimes Origin of Tryptophan in Proteins. J. Fluoresc., 2014, vol. 24, pp. 105–117. https://doi.org/10.1007/s10895-013-1274-y

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

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».