USING SEQUENCE PATTERNS TO IDENTIFY AND DESIGN NEW ANTIMICROBIAL PEPTIDES

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Natural antimicrobial peptides (AMPs) are remarkably diverse, yet they all share some common structural and functional features. In an attempt to find what determines similar activities of non-homologous molecules, we performed a comprehensive analysis of sequence patterns in AMPs. We found that natural AMPs possess characteristic sequence patterns, and these patterns differ for peptides with α-helical and β-sheet structure. We showed that the patterns facilitate computational identification of AMPs in databases. We then used patterns to design new peptides, synthesized them and assayed for antibacterial activity. The most active among synthetic peptides exhibited activity against Gram(+) and Gram(-) pathogens comparable to best natural AMPs.

About the authors

I E Eliseev

Nanobiotechnology lab, Saint Petersburg National Research Academic University RAS, Saint Petersburg

I N Terterov

Nanobiotechnology lab, Saint Petersburg National Research Academic University RAS, Saint Petersburg

O V Shamova

Department of General Pathology and Pathophysiology, Institute of Experimental Medicine, Saint Petersburg

References

  1. Zelezetsky I, Tossi A. Alpha-helical antimicrobial peptides - using a sequence template to guide structure-activity relationship studies. Biochim. Biophys. Acta. 2006;1758:1436-1449.
  2. Yount NY, Yeaman MR. Multidimensional signatures in antimicrobial peptides. Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 2004;101:7363-7368.
  3. Rigoutsos I, Floratos A. Combinatorial pattern discovery in biological sequences: the TEIRESIAS algorithm. Bioinformatics. 1998;14:55-67.
  4. Loose C, Jensen K, Rigoutsos I, Stephanopoulos G. A linguistic model for the rational design of antimicrobial peptides. Nature. 2006;443:867-869.
  5. Wang G, Li X, Wang Z. APD2: the updated antimicrobial peptide database and its application in peptide design. Nucleic Acids Res. 2009;37:D933-D937.
  6. Eliseev IE, Terterov IN, Yudenko AN, Shamova OV. Linking sequence patterns and functionality of alpha-helical antimicrobial peptides. Bioinformatics. 2018. bty1048 (epub ahead of print).

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2019 Eliseev I.E., Terterov I.N., Shamova O.V.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

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».