МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ИДЕНТИФИКАЦИИ ТКАНЕСПЕЦИФИЧНЫХ БЕЛКОВ И ПЕПТИДОВ, ФОРМИРУЮЩИХ КОРРИГИРУЮЩИЕ СВОЙСТВА ИННОВАЦИОННЫХ МЯСНЫХ ПРОДУКТОВ

Одним из направлений решения стоящих перед отраслью вопросов качества питания является разработка стандартизированных и аттестованных методик, связанных с проведением глубоких исследований биохимических показателей качества и безопасности мяса и мясных продуктов. Мировая лабораторная практика в области качества и безопасности продуктов питания свидетельствуют о постоянном расширении списка контролируемых показателей пищевого сырья и продукции. Важной особенностью современного периода в развитии биомедицинских и биотехнологических исследований является внедрение целого комплекса постгеномных технологий, в основе которых лежит системный подход к изучению особенностей функционирования протеома млекопитающего при различных физиологических и патологических состояниях, в том числе при формировании и развитии алиментарно-зависимых патологий. В связи с этим проблема многостороннего изучения пищевых продуктов, в частности их идентификация, является наиболее актуальной, поскольку современная технология их производства претерпела существенные изменения и требует разработки «щадящих» режимов обработки. Они касаются исходного сырья и вспомогательных материалов, используемых на всех этапах производства продукции. Это и новые технологии производства белковых продуктов из растительного сырья, а  также введение в  продовольственное сырье и  продукты питания пищевых добавок искусственного происхождения и избыточное внесение добавок растительного и животного может стать причиной фальсификации продуктов, а также сказаться на здоровье потребителя. Оценка качества пищевых продуктов включает контроль компонентов готовых изделий. Наиболее сложно определить долю мышечнотканного белка в многокомпонентных мясных продуктах, прошедших термическую обработку. Поэтому в практике при оценке качества пищевых продуктов возникает необходимость идентификации его реального состава в соответствии с декларированным нормативным документам. В настоящее время перспективным направлением научных исследований в области определения состава готовых пищевых продуктов является выделение биомаркеров различных компонентов. В связи с этим актуальным является разработка методологии идентификации биохимических изменений пищевого сырья под действием технологических факторов с использованием современных методов исследования. В данной работе представлен обзор методологии анализа белков и пептидов, включающий последние технологии, которые приобретают всю большую актуальность.

1. Alberts, B., Johnson, A., Lewis, J., Raff, M., Roberts K., Walter P. (2007). Molecular Biology of the Cell. Garland Science, 318.

2. Kent, S.B. (2009). Total chemical synthesis of proteins. Chemical Society Reviews, 38(2), 338–351.

3. Pickel, B., Schaller, A. (2013). Dirigent proteins: molecular characteristics and potential biotechnological applications. Applied Microbiology and Biotechnology,97(19), 8427–8438.

4. Protein. (2018). [Электронный ресурс: https://en.wikipedia.org/wiki/Protein Дата обращения 01.05.2018]

5. Wickner, S. (1999). Posttranslational quality control: folding, refolding and degrading proteins. Science, 286, 1888–1893.

6. Марри, Р., Греннер, Д., Мейес, П., Родуэлл, В. (1993). Биохимия человека: В 2-х томах. Т. 2. (Перевод с английского канд. физ.-мат. наук В. В. Борисова и канд. физ.-мат. наук Е. В. Дайниченко, под редакцией д-ра хим. наук Л. М. Гинодмана). М., Мир. — 415 с. ISBN: 5–03–001774–7

7. Emig, D., Albrecht, M. (2011). Tissue-specific proteins and functional implications. Journal of Proteome Research, 10(4), 1893–1903.

8. Chen, G., Wang. J. (2012). Identifying functional modules in tissue specific protein interaction network. Proceedings — 2012 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine Workshops, BIBMW 6470204, 581–586.

9. Greenbaum, D., Colangelo, C., Williams, K., Gerstein, M. (2013). Comparing protein abundance and mRNA expression levels on a genomic scale. Genome Biology, 4(9), 117.

10. Picard, B., Lebret, B., Cassar‑Malek, I., Liaubet, L., Berri, C., Nihan-Duval le, B., Hocquette, J.F., Renand, G. (2015). Recent advances in omic technologies for meat quality management. Meat Science, 109, 18–26

11. Вострикова, Н.Л., Чернуха, И.М. (2017). Биоинформатика — инструмент интерпретации протеомных профилей белков мяса. Теория и практика переработки мяса, 2(1), 4–17.

12. Stepanenko, O.V., Verkhusha, V.V., Kuznetsova, I.M., Uversky, V.N., Turoverov, K.K. (2008). Fluorescent proteins as biomarkers and biosensors: throwing color lights on molecular and cellular processes.Current Protein and Peptide Science, 9(4), 338–369.

13. Yuste, R (2005). Fluorescence microscopy today. Nature Methods, 2(12), 902–904.

14. Collins, N., Poot, R.A., Kukimoto, I., Garcia-Jimenez, C., Dellaire, G., Varga-Weisz, P.D. (2002). An ACF1-ISWI chromatin-remodeling complex is required for DNA replication through heterochromatin. Nature Genetics, 32, 627–632.

15. Morton N.E. (1955). Sequential tests for the detection of linkage. American Journal of Human Genetics, 7 (3), 277–318.

16. Walker, J.H., Wilson, K. (2000). Principles and Techniques of Practical Biochemistry. Cambridge, UK: Cambridge University Press, 287–289.

17. Hohsaka, T., Sisido, M. (2002). Incorporation of non-natural amino acids into proteins. Current Opinion in Chemical Biology, 6(6), 809–815.

18. Cedrone, F., Ménez, A., Quéméneur, E. (2000). Tailoring new enzyme functions by rational redesign. Current Opinion in Structural Biology, 10(4), 405–410.

19. Görg, A., Weiss, W., Dunn, M.J. (2004). Current two-dimensional electrophoresis technology for proteomics. Proteomics, 4(12), 3665–3685.

20. Koegl, M., Uetz, P. (2007). Improving yeast two-hybrid screening systems. Briefings in Functional Genomics and Proteomics,6(4), 302–312.

21. Conrotto, P., Souchelnytskyi, S. (2008). Proteomic approaches in biological and medical sciences: principles and applications. Experimental Oncology, 30(3), 171–180.

22. Zhang, C., Kim, S.H. (2003). Overview of structural genomics: from structure to function. Current Opinion in Chemical Biology, 7(1), 28–32.

23. Standley, D.M., Kinjo, A.R., Kinoshita, K., Nakamura, H. (2008). Protein structure databases with new web services for structural biology and biomedical research. Briefings in Bioinformatics, 9(4), 276–285.

24. Harvey, D. (2000). Modern analytical chemistry. USA: The McGraw-Hill Companies. — 816 р.

25. Kroeff, E., Owens, R., Campbell, E., Johnson, R., Marks, H. (1989). Production scale purification of biosynthetic human insulin by reversed-phase high-performance liquid chromatography. Journal of. Chromatography A,461, 45–61.

26. Seino, S., Funakoshi, А., Fu, Z., Vinik, A. (1985). Identification of insulin variants in patients with hyperinsulinemia by reversed-phase high-performance liquid chromatography. Diabetes, 34(1), 1–7.

27. Grace, V. (2002). Technical Support Group. The Handbook of Analysis and Purification of Peptides and Proteins by Reversed-Phase HPLC. Third Edition, 4–5.

28. Aebersold, R., Mann, M. (2003). Mass spectrometry-based proteomics. Nature, 422(6928), 198–207.

29. Mann, M., Hendrickson, R., Pandey, A. (2001). Analysis of proteins and proteomes by mass spectrometry. Annual Review of Biochemistry, 70, 437–473.

30. Aebersold, R., Mann, M. (2003). Mass spectrometry-based proteomics. Nature, 422(6928), 198–207.

31. Switzar, L., Giera, M., Niessen, W. (2013). Protein digestion: an overview of the available techniques and recent developments. Journal of Proteome Research, 12(3), 1067–1077.

32. Angel, T. E., Aryal, U. K., Hengel, S. M., Baker, E. S., Kelly, R. T., Robinson, E. W., Smith, R. D. (2012). Mass spectrometry-based proteomics: existing capabilities and future directions. Chemical Society Reviews, 41(10), 3912–3928.

33. Marko-Varga, G., Fehniger, T. E. (2004). Proteomics and dis-ease–the challenges for technology and discovery. Journal of Proteome Research, 3(2), 167–178.

34. Calligaris, D., Villard, C., Lafitte, D. (2011). Advances in top-down proteomics for disease biomarker discovery. Journal of Proteomics, 74(7), 920–934.

35. Chait, B. T. Chemistry. (2006). Mass spectrometry: bottom-up or topdown. Science, 314(5796), 65–66.

36. Wu, S. — L., Hühmer, A. F. R., Hao, Z., Karger, B. L. (2007). On-line LC–MS approach combining collision-induced dissociation (CID), electron-transfer dissociation (ETD), and CID of an isolated charge-reduced species for the trace-level characterization of proteins with post-translational modifications. Journal of Proteome Research, 6(11), 4230–4244.

37. McLafferty, F. W., Breuker, K., Jin, M., Han, X., Infusini, G., Jiang, H., Kong, X., Begley, T. P. (2007). Top‑down MS, a powerful complement to the high capabilities of proteolysis proteomics. FEBS Journal, 274(24), 6256–6268.

38. Lanucara, F.; Eyers, C. E. (2013). Top‑down mass spectrometry for the analysis of combinatorial post-translational modifications. Mass Spectrometry Reviews,32(1), 27–42.

39. Han, X., Jin, M., Breuker, K., McLafferty, F. W. (2006). Extending top-down mass spectrometry to proteins with masses great than 200 kilodaltons. Science, 314(5796), 109–112.

40. Chi, A., Bai, D. L., Geer, L. Y., Shabanowitz, J., Hunt, D. F. (2007). Analysis of intact proteins on a chromatographic time scale by electron transfer dissociation tandem mass spectrometry. International Journal of Mass Spectrometry, 259(1–3), 197–203.

41. Compton, P. D., Zamdborg, L., Thomas, P. M., Kelleher, N. L. (2011). On the scalability and requirements of whole protein mass spectrometry. Analytical Chemistry, 83(17), 6868–6874.

42. Boyne, M. T., Garcia, B. A., Li, M., Zamdborg, L., Wenger, C. D., Babai, S., Kelleher, N. L. (2008). Tandem mass spectrometry with ultrahigh mass accuracy clarifies peptide identification by database retrieval. Journal of Proteome Research, 8(1), 374–379.

43. Cannon, J., Lohnes, K., Wynne, C., Wang, Y., Edwards, N., Fenselau, C. (2010). High-throughput middle-down analysis using an orbitrap. Journal of Proteome Research, 9(8), 3886–3890.

44. Hauser, N. J., Han, H., McLuckey, S. A., Basile, F. (2008). Electron transfer dissociation of peptides generated by microwave D-cleavage digestion of proteins. Journal of Proteome Research, 7(5), 1867–1872.

45. Kalli, A., Hakansson, K. (2010). Electron capture dissociation of highly charged proteolytic peptides from Lys N, Lys C and Glu C digestion. Molecular Biosystems, 6(9), 1668–1681.

46. Wu, S. — L., Kim, J., Hancock, W. S., Karger, B. (2005). Extended Range Proteomic Analysis (ERPA): A new and sensitive LC–MS platform for high sequence coverage of complex proteins with extensive post-translational modifications-comprehensive analysis of beta-casein and Epidermal Growth Factor Receptor (EGFR). Journal of Proteome Research, 4(4), 1155–1170.

47. Deutsch, E. W., Lam, H., Aebersold, R. (2008). Data analysis and bioinformatics tools for tandem mass spectrometry in proteomics. Physiological Genomics, 33(1), 18–25.

48. Brownridge, P., Beynon, R. J. (2011). The importance of the digest: proteolysis and absolute quantification in proteomics. Methods, 54(4), 351–360.

49. Perkins, D., Pappin, D., Creasy, D., Cottrell, J. (1999). Probability-based protein identification by searching sequence databases using mass spectrometry data. Electrophoresis, 20(18), 3551–3567.

50. Eng, J., McCormack, A., Yates, J. (1994). An approach to correlate tandem mass spectral data of peptides with amino acid sequences in a protein database. Journal of The American Society for Mass Spectrometry, 5(11), 976–989.

51. Craig, R., Beavis, R. (2004). TANDEM: matching proteins with tandem mass spectra. Bioinformatics,20(9), 1466–1467.

52. Tanner, S., Shu, H., Frank, A., Wang, L., Zandi, E., Mumby, M., Pevzner, P., Bafna, V. (2005). InsPecT: identification of posttranslationally modified peptides from tandem mass spectra. Analytical Chemistry, 77(14), 4626–4639.

53. Geer, L., Markey, S., Kowalak, J., Wagner, L., Xu, M., Maynard, D., Yang, X., Shi, W., Bryant, S. (2004). Open mass spectrometry search algorithm. Journal of Proteome Research, 3(5), 958–964.

54. Xu, H., Freitas, M. (2009). MassMatrix: a database search program for rapid characterization of proteins and peptides from tandem mass spectrometry data. Proteomics, 9(6), 1548–1555.

55. Park, C., Klammer, A., Kall, L., MacCoss, M., Noble, W. (2008). Rapid and accurate peptide identification from tandem mass spectra. Journal of Proteome Research, 7(7), 624–627.

56. Tabb, D., Fernando, C., Chambers, M. (2007). MyriMatch: highly accurate tandem mass spectral peptide identification by multivariate hypergeometric analysis. Journal of Proteome Research, 6(2), 654–661.

57. Kim, S., Mischerikow, N., Bandeira, N., Navarro, J., Wich, L., Mohammed, S., Heck, A., Pevzner, P. (2010). The generating function of CID, ETD, and CID/ETD pairs of tandem mass spectra: applications to database search. Molecular and Cellular Proteomics,9(12), 2840–2852.

58. Pappin, D., Hojrup, P., Bleasby, A. (1993). Rapid identification of proteins by peptide‑mass fingerprinting. Current Biology, 3(6), 327–332.

59. Mascot software, the benchmark for identification, characterisation and quantitation of proteins using mass spectrometry data. [Электронный ресурс: http://www.matrixscience.com. Дата обращения 07.07.2018]

60. Perkins, D., Pappin, D., Creasy, D., Cottrell, J. (1999). Probability-based protein identification by searching sequence data-bases using mass spectrometry data. Electrophoresis, 20(18), 3551–3567.

61. Автономов, Д., Агрон, И., Кононихин, А., Николаев, Е. (2009). Создание базы данных точных массово-временных меток для качественного и количественного подхода в исследовании протеома мочи человека с использованием изотопного мечения. Труды МФТИ, 1(1), 24–29 c.

62. Scoring Schemes. [Электронный ресурс: https://edwardslab.bmcb.georgetown.edu/mascot/help/scoring_help.html. Дата обращения 08.06.2018]

63. Protein Digestion. [Электронный ресурс: http://proteomicsresource.washington.edu/protocols06/sequest.php. Дата обращения 13.07.2018]

64. SEQUEST correlates uninterpreted tandem mass spectra of peptides with amino acid sequences from protein and nucleotide databases. [Электронный ресурс: http://fields.scripps.edu/sequest/index.html. Дата обращения 03.04.2018]

65. X! Tandem open source is software that can match tandem mass spectra with peptide sequences, in a process that has come to be known as protein identification. [Электронный ресурс: http://www.thegpm.org/tandem. Дата обращения 11.04.2018]

66. Sparkman, D. (2012). Informatics and mass-spectral data-bases in the evaluation of environmental mass spectral data. Saint Albans: ILMPublications.—528 p.

67. Объединенный центр вычислительной биологии и информатики. [Электронный ресурс: http://www.jcbi.ru/index.html. Дата обращения 10.05.2018]

68. Hamm, C., Wilson, W., Harvan, D. (1986). Peptide sequencing program. Computer Applications in the Biosciences, 2(2), 115–118.

69. Беризовская, Е.И., Ихалайнен, А.А., Антохин, А.М., Таранченко, В.Ф., Гончаров, В.М., Митрофанов Д.А., Аксенов, А.В., Родин, И.А., Шпигун, О.А. (2014). Возможности масс-спектрометрии высокого разрешения с ионизацией электрораспылением в определении моноизотопных молекулярных масс рекомбинантного инсулина человека и его аналогов. Масс-спектрометрия, 11(4), 231–238.

70. Vostrikova, N.L., Chernukha, I.M., Kulikovskiy, A.V., Shishkin, S.S. (2016). Study and identification of main proteins and peptides to determine the content of muscle protein in structureless cooked products by the method of two‑dimensional electrophoresis followed by the time‑of‑flight mass spectrometry identification. Foods and Raw Materials,4(2), 136–147.

71. Вострикова, Н.Л., Куликовский, А.В., Чернуха, И.М., Ковалев, Л.И., Савчук, С.А. (2017). Определение белков мышечной ткани методами 2D электрофореза и времяпролетной масс-спектрометрии. Журнал аналитической химии,72(10), 932–943.