Glicoproteinele serice care leagă lectina-ii ale glicopatternului și maackia amurensis în

lectina-ii

  • Subiecte
  • Abstract
  • introducere
  • Rezultate
  • Modificarea glicopatternului în serul ASD versus TD
  • Identificarea MBG-urilor
  • Analiza MBG a ontologiei genetice
  • Analiza rețelei de interacțiune cu proteinele și căile KEGG
  • Preferința modelului de secvență MBG
  • Exprimarea MBG și sialoglicozilarea în probe individuale de ser
  • Discuţie
  • Materiale și metode
  • Aprobarea studiului
  • Subiecte
  • Colectarea și pregătirea probelor
  • Lectin Microarray și analiza datelor
  • Microarray seric și analiza datelor
  • Izolarea și digestia MBG-urilor
  • Analiza LC-MS/MS
  • Cuantificare relativă fără etichete prin calculul indicelui spectral
  • Exploatarea datelor și Bioinformatica
  • Lectină/Glyco-Anticorp Microarrays și analiza datelor
  • Informatii suplimentare
  • Informatii suplimentare
  • Fișiere PDF
  • Informatii suplimentare
  • Fișiere Excel
  • Tabelele suplimentare
  • comentarii

Subiecte

  • Tulburări ale spectrului autist
  • Biomarkeri
  • Glicomice

Abstract

Instrumentele de proteomică permit un mod de examinare pe scară largă, automatizat, bazat pe tehnologie, care poate determina întregul proteom dintr-un fluid corp dat, fără presupunerea prealabilă a moleculelor candidate 12. Pe baza acestui fapt, un total de cinci componente peptidice corespunzătoare a patru proteine ​​cunoscute [Apolipoproteina (apo) B-100, Proteina legată de factorul H (FHR1), Complementul C1q și Fibronectina 1 (FN1)] s-au dovedit a fi mai importante pentru autism versus comenzi 13. Trei vârfuri de biomarkeri potențiali au prezentat rapoarte m/z de aproximativ 4, 40, 5, 15 și 10, 38 kDa diferențiat semnificativ eșantionul de TSA de la grupul de control atunci când au analizat proteine ​​întregi și nu peptide după digestie cu triptic 14 .

Imagine la dimensiune completă

Rezultate

Modificarea glicopatternului în serul ASD versus TD

Structura microarray-ului lectinic și a glicoproteinelor rezultate ale glicoproteinelor serice definite de microarrays pentru grupurile ASD și TD sunt prezentate în Fig. 2A, B. Datele originale au fost importate în EXPANDER 6.0 pentru analiza ierarhică a clusterelor (Figura 2C). Intensitățile de fluorescență normalizate (NFI) și specificitățile de legare a zahărului pentru fiecare dintre cele 37 de lectine din cele două grupuri sunt rezumate în Tabelul S1. Ca rezultat al analizei diferențiale, cinci lectine au arătat diferențe semnificative între grupurile ASD și ASD. MAL-II (Siaα2-3 Gal/GalNAc) și MAL-I (Siaα2-3Galβ-1, 4GlcNAc și Galβ-1, 4GlcNAc) au prezentat NFI cel mai semnificativ crescut (factor de variație = 3, 33 și 2, 20, p

( LA ) Dispunerea microcipului de lectină. ( ) Imagini ale proteinelor serice marcate cu Cy3 din TD și ASD legate de cipuri de lectină. Imaginile fluorescente au fost scanate cu un tub fotomultiplicator de 70% și setări de putere 100% laser într-un scaner confocal Genepix 40 00B. Este prezentată o parte a diapozitivului cu trei tabele de lectină replicate. Lectinele au prezentat diferențe semnificative, marcate de căsuțe albe. ( VS ) Analiza ierarhică a clasificării IFN pentru cele 37 de lectine ale TD-1

5. Probele sunt listate în coloane și lectinele în rânduri. Culoarea și intensitatea fiecărui pătrat indică nivelurile de expresie în raport cu alte date din rând. Roșu, înalt; verde, scăzut; negru, mediu. Căsuțele galbene și albastre indică intensitatea de legare a lectinei mai mare și mai mică în serurile TSA versus TD. ( D ) Analiza diferențială a IFN pentru cinci lectine de TD-1

Imagine la dimensiune completă

Analiza MBG a ontologiei genetice

Analiza rețelei de interacțiune cu proteinele și căile KEGG

Un total de 184 dintre MBG-urile identificate au fost adnotate în DAVID Bioinformatics Resources (versiunea 6.7). Aceste MBG au fost mapate pe 6 benzi KEGG cu praguri de numărare ≥5 și s-a identificat o valoare p de 30 (Figura suplimentară S1). Frecvențele de aminoacizi specifice poziției resturilor de asparagină înconjurătoare (13 aminoacizi la ambele capete) au fost comparate și modelul [AVH] [KR] xNxxNxSxxxY (unde „x” reprezintă orice reziduu, [AVH] și [KR] reprezintă mai multe reziduuri de aminoacizi care pot apărea în poziție, iar punctul glonț indică un posibil glicozit) au fost identificate ca un posibil model de N-glicozilare în jurul asparaginei (Fig. 3G). Interesant, motivele xxxxxxQSDxxYK și xxxxxxHHGSxSGx au fost semnificativ supra-reprezentate (creștere = 81, 62 și 67, 07) în datele MBG (Fig. 3G), care ar putea reprezenta motive de glicozilare 0-legate în jurul reziduurilor de serină pentru domeniul glicopeptidelor legat de α2-3. Cu toate acestea, pentru a confirma în continuare glicozitii O în MBG, sunt necesare încă studii suplimentare.

Exprimarea MBG și sialoglicozilarea în probe individuale de ser

Western blot a fost efectuat pentru a verifica expresia C8B, serotransferrina (TF), C1QA și APOD în probe individuale de ser. Ca rezultat, expresia C8B și TF a fost crescută și expresia C1Q a scăzut în patru probe TSA testate comparativ cu patru probe TD, care au corespuns rezultatelor SM (Figura 4A). Cu toate acestea, expresia APOD nu a fost semnificativ diferită între probele TD și ASD (Fig. 4A). LGAM-urile au fost proiectate pentru a detecta sialoglicozilarea legată de α2-3 a C8B, TF, C1QA și APOD în 15 probe de ser individuale din TD și 15 ASD (Fig. 4B). În consecință, nu s-a detectat nicio diferență semnificativă pentru sialoglicozilarea C8B, TF și C1QA între două grupuri. Cu toate acestea, α2-3 siologicozilarea APOD a fost semnificativ crescută în probele TSA comparativ cu probele TD (p = 0,004) (Fig. 4C). Analiza curbei ROC a relevat că nivelurile serice de APOD α2-3 sialoglicozilate au dat o ASC de 0,88, cu o specificitate de 86,7% și o sensibilitate de 80,6% pentru a diferenția ASD de TD (figura 4D).