Identification in silico of antimicrobial sequences of rainbow trout brain proteins in the context of integrated in the context of complex recycling of aquaculture wastes

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

Aquaculture is one of the main suppliers of fishery products and maintain its sustainable growth in the world, exceeding industrial fishing. At the same time, the problem of integrated processing of aquaculture by-products is on the environmental and production agenda. Fish processing by-products, which remains after obtaining the target product (fillet, offal, etc.), can be a “supplier” of valuable biological components. In particular, fish express antimicrobial peptides that exhibit broad-spectrum antimicrobial activity. In this study, we performed the first exploratory analysis of rainbow trout Oncorhynchus mykiss brain proteins to identify theoretical antimicrobial patterns. More than half of the identified proteins were predicted to have antimicrobial regions. These proteins included histones, vitellogenin, collagen and others. The obtained results may prove to be of interest in the context of drug development based on peptides against various pathogens, which is a relevant direction against the backdrop of increasing antibiotic resistance of pathogenic microorganisms.

Full Text

Restricted Access

About the authors

А. А. Kochneva

Karelian Research Centre of the Russian Academy of Sciences

Author for correspondence.
Email: kochnevaalbina@gmail.com

Institute of Biology

Russian Federation, Petrozavodsk

A. Е. Kuritsin

Karelian Research Centre of the Russian Academy of Sciences

Email: kochnevaalbina@gmail.com

Institute of Biology

Russian Federation, Petrozavodsk

S. A. Murzina

Karelian Research Centre of the Russian Academy of Sciences

Email: kochnevaalbina@gmail.com

Institute of Biology

Russian Federation, Petrozavodsk

References

  1. Петушкова В.В. Аквакультуры – “Второй хлеб” Китая // Экономические и социальные проблемы России. 2022. Т.2, №50. С.159–174.
  2. ФАО. Краткий обзор. Состояние мирового рыболовства и аквакультуры – 2024. “Голубая трансформация” в действии. Рим: FAO, 2024.
  3. Helmy Y.A., Taha-Abdelaziz K., Hawwas H.A.E.-H., et al. Antimicrobial Resistance and Recent Alternatives to Antibiotics for the Control of Bacterial Pathogens with an Emphasis on Foodborne Pathogens // Antibiotics. 2023; Vol. 12. P. 274.
  4. Uddin T.M., Chakraborty A.J., Khusro A., et al. Antibiotic resistance in microbes: History, mechanisms, therapeutic strategies and future prospects // J Infect Public Health. 2021. Vol. 14, N12. P. 1750–1766.
  5. Masso-Silva J.A., Diamond G. Antimicrobial peptides from fish // Pharmaceuticals (Basel). 2014. Vol. 7, N3. P. 265–310.
  6. Walker J.M. The bicinchoninic acid (BCA) assay for protein quantitation // Methods Mol Biol. 1994. Vol. 32. P. 5–8. doi: 10.1385/0-89603-268-X:5.
  7. S-Trap™ micro spin column digestion protocol, ProtiFi, https://files.protifi.com/protocols/s-trap-micro-long-4-7.pdf, дата обращения 08.10.2024
  8. HaileMariam M., Eguez R. V., Singh H., et al. S-trap, an ultrafast sample-preparation approach for shotgun proteomics // J. Proteome Res. 2018. Vol. 17, N9. P. 2917–2924.
  9. Kochneva A., Efremov D., Murzina S.A. Proteins journey—from marine to freshwater ecosystem: blood plasma proteomic profiles of pink salmon Oncorhynchus gorbuscha Walbaum, 1792 during spawning migration // Front. Physiol. 2023. Vol. 14, P. 1216119.
  10. Tyanova S., Temu T., Cox J. The MaxQuant computational platform for mass spectrometry-based shotgun proteomics // Nat Protoc. 2016. Vol. 11. P. 2301–2319.
  11. Torrent M., Di Tommaso P., Pulido D., et al. AMPA: an automated web server for prediction of protein antimicrobial regions // Bioinformatics. 2012. Vol. 28, N1. P. 130–1.
  12. Torrent M., Nogués V.M., Boix E. A theoretical approach to spot active regions in antimicrobial proteins // BMC Bioinformatics. 2009. Vol. 10, N 373.
  13. Fernandes J.M., Kemp G.D., Molle M.G., et al. Anti-microbial properties of histone H2A from skin secretions of rainbow trout, Oncorhynchus mykiss // Biochem J. 2002. Vol. 368, NPt 2. P. 611–20.
  14. Fernandes J.M., Molle G., Kemp G.D., et al. Isolation and characterisation of oncorhyncin II, a histone H1-derived antimicrobial peptide from skin secretions of rainbow trout, Oncorhynchus mykiss // Dev Comp Immunol. 2004. Vol. 28, N2. P. 127–38.
  15. Fu B., Lin H., Ramesh Pavase T., et al. Extraction, Identification, Modification, and Antibacterial Activity of Histone from Immature Testis of Atlantic salmon // Mar Drugs. 2020. Vol. 18, N3, P. 133.
  16. Liu Q.H., Zhang S.C., Li Z.J., et al. Characterization of a pattern recognition molecule vitellogenin from carp (Cyprinus carpio) // Immunobiology. 2009. Vol. 214, N4. P. 257–67.
  17. Puthia M., Marzinek J.K., Petruk G., et al. Antibacterial and Anti-Inflammatory Effects of Apolipoprotein E // Biomedicines. 2022. Vol. 10, N6. P. 1430.
  18. Jafari H., Lista A., Siekapen M.M., et al. Fish Collagen: Extraction, Characterization, and Applications for Biomaterials Engineering // Polymers (Basel). 2020. Vol. 12, N10. P. 2230.
  19. Wei X., Wu Z., Zhang T., et al. Functional characterization of complement factor H in host defense against bacterial pathogen in Nile tilapia (Oreochromis niloticus) // Fish Shellfish Immunol. 2022. Vol. 129. P. 114–126.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2025 Russian Academy of Sciences

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».