Анализ степени структурной и функциональной однотипности поливалентного ингибитора протеаз, содержащегося в поджелудочной железе животных, и соевого ингибитора трипсина

• Автор: Памирский, Игорь Эдуардович
• Шифр специальности: 03.00.13, 03.00.04
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2009
• Место защиты: Благовещенск
• Количество страниц: 117 с. : ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ
Глава 1. Система протеолиза в организме человека
Глава 2. Регуляция протеолиза
Глава 3. Исследование высокомолекулярных соединений методами
биоинформатики
СОБСТВЕННЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
Глава 4. Материалы и методы
Глава 5. Исследование апротинина и соевого ингибитора трипсина методами
биоинформатики (in silico)
5.1. Обзор компьютерных программ, баз данных и серверов
5.2. Определение степени гомологии аминокислотных последовательностей ингибиторов
5.3. Определение спектров биологической активности ингибиторов
5.4. Построение электронных третичных структур ингибиторов
Глава 6. Определение трипсин-ингибиторной активности апротинина и соевого
ингибитора трипсина in vitro
Глава 7. Исследование влияния апротинина и соевого ингибитора трипсина
на протеолитические системы крови in vitro
7.1. Исследование свертывания крови и фибринолиза
7.2. Исследование агрегации тромбоцитов
7.3. Исследование системы комплемента
Глава 8. Исследование влияния приема изоляга соевого белка, содержащего
соевый ингибитор трипсина, на уровень общей протеолитической и
трипсин-ингибиторной активности в сыворотке крови людей
ОБСУЖДЕНИЕ
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
ВЫВОДЫ
ПРАКТИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ
II второй фактор свертывания крови
III третий фактор свертывания крови V пятый фактор свертывания крови
VII седьмой фактор свертывания крови
VIII восьмой фактор свертывания крови
IX девятый фактор свертывания крови
X десятый фактор свертывания крови
XI одиннадцатый фактор свертывания крови
XII двенадцатый фактор свертывания крови оц-АТ альфа-1-антитрипсин
ао-АП альфа-2-антиплазмин а2-МГ альфа-2-макроглобулин НСІ соляная кислота
SBTI соевый ингибитор трипсина типа Кюнитца Asp аспарагиновая кислота His гистидин Ser серии
АДФ динатриевая соль адениндинуклеотиддифостата АЧТВ активированное частичное тромбопластиновое время БАЭЭ а-М-бензоил-Ь-аргинин этиловый эфир
ЖКТ желудочно-кишечный тракт И-а-АТ интер-альфа-антитрипсин ИЕ ингибиторные единицы
ПЭВМ персональная электронно-вычислительная машина СИТ соевый ингибитор трипсина типа Кюнитца
ТАП тканевый активатор плазминогена
ТИЕ трипсин ингибиторная единица УПА активатор плазминогена урокиназного типа
ВВЕДЕНИЕ
Актуальность темы. Ферментативный гидролиз белков (протеолиз) лежит в основе регуляции важных физиологических процессов (переваривание белковых компонентов пищи, образование кровеносных сосудов, иммунный ответ, секреция) на разных уровнях организации (Seiki, Yana, 2003; Chondrogianni, Gonos, 2008; Skorko-Glonek, Sobiecka-Szkatula, 2008). Протекание протеолиза обеспечивается большим количеством протеолитических ферментов (протеаз), которые способны функционировать внутри и вне клеток. Типичными представителями ферментов класса протеаз являются трипсин, калликреин, тромбин, плазмин, урокиназа, пепсин, дуоденаза, катепсины. Протеолиз регулируется преимущественно белками-ингибиторами, составляющими мощный антипротеолитический потенциал организма. Белки-ингибиторы встречаются в организмах млекопитающих, червей, микробов и растений (Zavasnik-Bergant, 2008). Предотвращая преждевременную и чрезмерную активность, либо полностью блокируя работу протеолитических ферментов, ингибиторные белки участвуют в механизмах многих сопряженных с протеолизом процессов, таких как свертывание крови, распад фибринового сгустка, активация комплемента и других. Функциональная деятельность ингибиторов не ограничивается влиянием на протеазы, они также могут препятствовать действию цитокинов, токсинов и ряда других биологически активных веществ (Зорин и соавт., 1995).
Особую группу белков-ингибиторов животного происхождения составляют серпины. Серпины ингибируют сериновые протеазы - ключевые ферменты, отвечающие за функционирование и взаимосвязь физиологических систем организма (пищеварение, иммунитет, гемостаз и др.). К характерным представителям данной группы белков относят гирудин, агантитрипсин, а2-макроглобулин и другие. Особый интерес представляет поливалентный ингибитор протеаз (апротинин), выделенный из органов крупного рогатого скота, который активно практикуется как регулятор протеолиза в организме

В компьютерном исследовании веществ большое значение отводится интернет-серверам молекулярного моделирования и автономным компьютерным программам. На сегодняшний день имеется ряд серверов автоматизированного сравнительного моделирования, доступных для любого пользователя и одинаково понятных, как эксперту, так и новичку исследователю (Silveira et al., 2007). В частности с помощью интернет-серверов и компьютерных программ можно определить функции белка, исходя из его последовательности или структуры (Pazos, Bang, 2006).
Компьютерное моделирование предполагает использование уже готовых алгоритмов исследования, заложенных в сервера или компьютерные программы моделирования (Oliviero, 2006; Pazos, Bang, 2006). Для решения конкретной биологической задачи применяется определенный метод и конечный пользователь этих программ и интернет-серверов может выбрать необходимый (Pazos, Bang, 2006).
К методам биоинформатики выдвигаются определенные требования. Применительно к крупномасштабному сравнительному моделированию целых геномов конвейер моделирования должен быть автоматизирован, быстр, надежен, чувствителен, точен, и выполнять работу аналогично эксперту по конкретным белкам (Silveira et al., 2007). Исследование сходства между трехмерными белковыми структурами требует быстрых компьютеров, алгоритмов и компьютерных протоколов (Oliviero, 2006). Моделирование белковых структур требует проведения глубокой экспертизы в области биологии и использования компьютера, программируемого для каждого отдельного шага процесса моделирования. Работа с данными программами компьютерного дизайна требует знания определенной терминологии и языка структурированных запросов (например, SQL).
Компьютерные методы нашли широкое применение в фармакологических разработках и испытаниях, предсказании и открытии новых биологических целей веществ (Takeda-Shitaka et al., 2004; Blundell et al., 2006; Ekins, Mestres, Testa, 2007; Li, Lai, 2007). Примером результатов