Структурный анализ белка LZTFL1 методом главных компонент (PCA-seq)

Обложка

Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

Однонуклеотидная мутация rs17713054G>A в промоторной области гена LZTFL1 (leucine zipper transcription factor like 1) относится к факторам тяжелого течения коронавирусной инфекции COVID-19. Компьютерно-статистический анализ аминокислотной последовательности белка LZTFL1 методом главных компонент (PCA-seq) выявил наличие высокой корреляции между первой главной компонентой транслируемой аминокислотной последовательности и одиннадцатью аминокислотными индексами базы данных AAindex, характеризующими физико-химические и биохимические свойства белка. Индексы BEGF750102, CHOP780209, PALJ810110, GEIM800107, QIAN880121, LEVM780102 и PRAM900103 связаны с параметрами β-складчатой укладки. Белок LZTFL1 входит в состав белковых комплексов синдрома Барде–Бидля (BBS), регулирующих внутриклеточный транспорт в мерцательном эпителии легких. Предполагается, что присутствие β-складчатых элементов в структуре белка LZTFL1 играет важную роль в эндоцитозе, опосредованном рецептором ACE2, стимулируя интенсивность рециркуляции ангиотензинпревращающего фермента ACE2 и ускоряя доставку адгезированных вирионов коронавируса SARS-CoV-2 внутрь клетки в процессе инициации тяжелого острого респираторного синдрома COVID-19.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

И. И. Хегай

ФИЦ Институт цитологии и генетики СО РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: khegay@bionet.nsc.ru
Россия, 630090 Новосибирск, просп. Акад. Лаврентьева, 10

С. Юй

Новосибирский государственный университет

Email: khegay@bionet.nsc.ru
Россия, 630090 Новосибирск, ул. Пирогова, 2

В. М. Ефимов

ФИЦ Институт цитологии и генетики СО РАН; Новосибирский государственный университет

Email: khegay@bionet.nsc.ru
Россия, 630090 Новосибирск, просп. Акад. Лаврентьева, 10; 630090 Новосибирск, ул. Пирогова, 2

Список литературы

  1. Seo S., Zhang Q., Bugge K., Breslow D.K., Searby C.C., Nachury M.V., Sheffield V.C. // PLoS Genet. 2011. V. 7. P. e1002358. https://doi.org/10.1371/journal.pgen.1002358
  2. Huang Q., Li W., Zhou Q., Awasthi P., Cazin C., Yap Y., Mladenovic-Lucas L., Hu B., Jeyasuria P., Zhang L., Granneman J.G., Hess R.A., Ray P.F., Kherraf Z.-E., Natarajan V., Zhang Z. // Dev. Biol. 2021. V. 477. P. 164–176. https://doi.org/10.1016/j.ydbio.2021.05.006
  3. Fliegauf M., Benzing T., Omran H. // Nat. Rev. Mol. Cell Biol. 2007. V. 8. P. 880–893. https://doi.org/10.1038/nrm2278
  4. Lyu Q., Li Q., Zhou J., Zhao H. // J. Cell Biol. 2024. V. 223. P. e202307150. https://doi.org/10.1083/jcb.202307150
  5. Downes D.J., Cross A.R., Hua P., Roberts N., Schwessinger R., Cutler A.J., Munis A.M., Brown J., Mielczarek O., de Andrea C.E., Melero I., COMBAT Consortium, Gill D.R., Hyde S.C., Knight J.C., Todd J.A., Sansom S.N., Issa F., Davies J.O.J., Hughes J.R. // Nat. Genet. 2021. V. 53. P. 1606–1615. https://doi.org/10.1038/s41588-021-00955-3
  6. Anderson R.M., Heesterbeek H., Klinkenberg D., Déirdre Hollingsworth T.D. // Lancet. 2020. V. 395. P. 931–934. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(20)30567-5
  7. Tang X., Wu C., Li X., Song Y., Yao X., Wu X., Duan Y., Zhang H., Wang Y., Qian Z., Cui J., Lu J. // Natl. Sci. Rev. 2020. V. 7. P. 1012–1023. https://doi.org/10.1093/nsr/nwaa036
  8. Hu B., Guo H., Zhou P., Shi Z.-L. // Nat. Rev. Microbiol. 2021. V. 19. P. 141–154. https://doi.org/10.1038/s41579-020-00459-7
  9. Lu J., Sun P.D. // J. Biol. Chem. 2020. V. 295. P. 18579– 18588. https://doi.org/10.1074/jbc.RA120.015303
  10. Lan J., Ge J., Yu J., Shan S., Zhou H., Fan S., Zhang Q., Shi X., Wang Q., Zhang L., Wang X. // Nature. 2020. V. 581. P. 215–220. https://doi.org/10.1038/s41586-020-2180-5
  11. Hajizadeh F., Khanizadeh S., Khodadadi H., Mokhayeri Y., Ajorloo M., Malekshahi A., Heydaria E. // Microb. Pathog. 2022. V. 168. P. 105595. https://doi.org/10.1016/j.micpath.2022.105595
  12. Wysocki J., Schulze A., Batlle D. // Biomolecules. 2019. V. 9. P. 886. https://doi.org/10.3390/biom9120886
  13. Lu J., Sun P.D. // J. Biol. Chem. 2020. V. 295. P. 18579– 18588. https://doi.org/10.1074/jbc.RA120.015303
  14. Guy J.L., Lambert D.W., Warner F.J., Hooper N.M., Turner A.J. // Biochim. Biophys. Acta. 2005. V. 1751. P. 2–8. https://doi.org/10.1016/j.bbapap.2004.10.010
  15. Iwasaki M., Saito J., Zhao H., Sakamoto A., Hirota K., Ma D. // Inflammation. 2021. V. 44. P. 13–34. https://doi.org/10.1007/s10753-020-01337-3
  16. Ren Y., Lv L., Li P., Zhang L. // J. Infect. 2022. V. 85. P. e21–e23. https://doi.org/10.1016/j.jinf.2022.04.019
  17. Klink B.U., Gatsogiannis C., Hofnagel O., Wittinghofer A., Raunser S. // eLife. 2020. V. 9. P. e53910. https://doi.org/10.7554/eLife.53910
  18. Muller J., Stoetzel C., Vincent M.C., Leitch C.C., Laurier V., Danse J.M., Hellé S., Marion V., Bennouna-Greene V., Vicaire S., Megarbane A., Kaplan J., Drouin-Garraud V., Hamdani M., Sigaudy S., Francannet C., Roume J., Bitoun P., Goldenberg A., Philip N., Odent S., Green J., Cossée M., Davis E.E., Katsanis N., Bonneau D., Verloes A., Poch O., Mandel J.L., Dollfus H. // Hum. Genet. 2010. V. 127. P. 583–593. https://doi.org/10.1007/s00439-010-0804-9
  19. Liu P., Lechtreck K.F. // Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 2018. V. 115. P. E934–E943. https://doi.org/10.1073/pnas.1713226115
  20. Jin H., White S.R., Shida T., Schulz S., Aguiar M., Gygi S.P., Bazan J.F., Nachury M.V. // Cell. 2010. V. 141. P. 1208–1219. https://doi.org/10.1016/j.cell.2010.05.015
  21. Pereira J., Lupas A.N. // Front. Mol. Biosci. 2022. V. 9. P. 895496. https://doi.org/10.3389/fmolb.2022.895496.
  22. Ефимов В.М., Ефимов К.В., Ковалева В.Ю. // Вавиловский журнал генетики и селекции. 2019. Т. 23. С. 1032–1036. https://doi.org/10.18699/VJ19.584
  23. Takens F. // Dynamical Systems and Turbulence, Lecture Notes in Mathematics. 1981. V. 898. P. 366– 381. https://doi.org/10.1007/BFb0091924
  24. Gower J.C. // Biometrika. 1966. V. 53. P. 325–338. https://doi.org/10.1093/biomet/53.3-4.325
  25. Cavalli-Sforza L.L., Menozzi P., Piazza A. // J. Asian Studies. 1995. V. 54. P. 2173–2219. https://doi.org/10.2307/2058750
  26. Kawashima S., Pokarowski P., Pokarowska M., Kolinski A., Katayama T., Kanehisa M. // Nucleic Acids Res. 2008. V. 36. P. D202–D205. https://doi.org/10.1093/nar/gkm998
  27. Benjamini Y., Hochberg Y. // J. R. Statist. Soc. B. 1995. V. 57. P. 289–300. https://doi.org/10.1111/j.2517-6161.1995.tb02031.x
  28. Hammer Ø., Harper D.A., Ryan P.D. // Palaeontologia Electronica. 2001. V. 4. P. 1–9. https://palaeo-electronica.org/2001_1/past/issue1_01.htm
  29. Polunin D., Shtaiger I., Efimov V. // bioRxiv. 2019. P. 803684. https://doi.org/10.1101/803684

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. Динамика позиционной изменчивости первой главной компоненты аминокислотной последовательности белка LZTFL1 (вверху) и нормированных аминокислотных индексов (внизу). Серым фоном обозначен разброс данных.

Скачать (178KB)

© Российская академия наук, 2024

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».