Biopolym. Cell. 2020; 36(5):348-357.
http://dx.doi.org/10.7124/bc.000A38
Біоінформатика
Пошук мембранних білків Escherichia coli ATCC 25922 як нових мішеней для розробки антибіотиків, з використанням методів in silico.
1Колеєв І. М., 2Старосила С. А., 2Протопопов М. В., 2Волинець Г. П., 2Сапелкін В. М., 2Плетньова Л. В., 2Синюгін А. Р., 2Качапут Н. О., 2, 3Матюшок В. І., 2Бджола В. Г., 2Ярмолюк С. М.
  1. Навчально-науковий центр «Інститут біології та медицини»
    Київського національного університету імені Тараса Шевченка
    вул. Володимирська, 64/13, Київ, Україна, 01601
  2. Інститут молекулярної біології і генетики НАН України
    Вул. Академіка Заболотного, 150, Київ, Україна, 03143
  3. Фірма “Otava”
    Вул. Академіка Заболотного, 150, Київ, Україна, 03143

Abstract

Мета. Пошук нових мішеней для дизайну антибіотиків проти Escherichia coli ATCC 25922 методами розрахункової геноміки. Методи. Ідентифікація негомологічних білків до людського протеому, визначення життєво важливих генів Escherichia coli ATCC 25922 та встановлення новизни знайдених мішеней проводили алгоритмами BLAST. Використовуючи базу даних KEGG, ідентифікували унікальні метаболічні шляхи бактерії. Локалізацію білків у клітині передбачали програмами PSORTp, CELLO та ngLOC. Гомологічне моделювання проводили веб-сервером I-TASSER, валідація моделей була виконана з використанням серверу MolProbity. Аналіз сайтів зв’язування малих органічних молекул проведено веб-серверами ProBis і PrankWeb та використанням Discovery Studio 2017. Результати. Протеом Escherichia coli ATCC 25922, що складається із 4808 білків, було використано для формування початкової вибірки. Використовуючи методи розрахункової геноміки, вдалося ідентифікувати 9 мембранних білків, які є важливими для виживання бактерії, не є гомологами людських білків, залучені до унікальних метаболічних шляхів та раніше не досліджувались як терапевтична мішень. Дослідження просторової структури знайдених білків показало, що 6 з них мають сайти для зв’язування лігандів. Висновки. У результаті дослідження методами лінійної та структурної біоінформатики знайдено 6 потенційних мішеней Escherichia coli ATCC 25922, які можуть бути використані для подальшої розробки антибіотиків проти інфекцій спричинених E.coli.
Keywords: Escherichia coli, резистентність до антибіотиків, молекулярна мішень, антибіотики, розрахункова геноміка
Повний текст: (PDF, англійською)

References

[1] Räisänen K, Koivula I, Ilmavirta H, Puranen S, Kallonen T, Lyytikäinen O, Jalava J. Emergence of ceftazidime-avibactam-resistant Klebsiella pneumoniae during treatment, Finland, December 2018. Euro Surveill. 2019;24(19):1900256. .
[2] Munita JM, Arias CA. Mechanisms of Antibiotic Resistance. Microbiol Spectr. 2016;4(2):10.1128/microbiolspec.VMBF-0016-2015.
[3] Hossain M, Chowdhury DU, Farhana J, Akbar MT, Chakraborty A, Islam S, Mannan A. Identification of potential targets in Staphylococcus aureus N315 using computer aided protein data analysis. Bioinformation. 2013;9(4):187-92.
[4] Croxen MA, Law RJ, Scholz R, Keeney KM, Wlodarska M, Finlay BB. Recent advances in understanding enteric pathogenic Escherichia coli. Clin Microbiol Rev. 2013;26(4):822-80.
[5] Rangel JM, Sparling PH, Crowe C, Griffin PM, Swerdlow DL. Epidemiology of Escherichia coli O157:H7 outbreaks, United States, 1982-2002. Emerg Infect Dis. 2005;11(4):603-9.
[6] Croxen MA, Finlay BB. Molecular mechanisms of Escherichia coli pathogenicity. Nat Rev Microbiol. 2010;8(1):26-38.
[7] Olorunmola FO, Kolawole DO, Lamikanra A. Antibiotic resistance and virulence properties in Escherichia coli strains from cases of urinary tract infections. Afr J Infect Dis. 2013;7(1):1-7.
[8] He M, Wu T, Pan S, Xu X. Antimicrobial mechanism of flavonoids against Escherichia coli ATCC 25922 by model membrane study. Appl Surf Sci. 2014; 305:515–21.
[9] Sauer A, Moraru CI. Inactivation of Escherichia coli ATCC 25922 and Escherichia coil O157:H7 in apple juice and apple cider, using pulsed light treatment. J Food Prot. 2009;72(5):937-44.
[10] Hein-Kristensen L, Franzyk H, Holch A, Gram L. Adaptive evolution of Escherichia coli to an α-peptide/β-peptoid peptidomimetic induces stable resistance. PLoS One. 2013;8(9):e73620.
[11] Fass RJ, Barnishan J. Minimal inhibitory concentrations of 34 antimicrobial agents for control strains Escherichia coli ATCC 25922 and Pseudomonas aeruginosa ATCC 27853. Antimicrob Agents Chemother. 1979;16(5):622-4.
[12] Minogue TD, Daligault HA, Davenport KW, Bishop-Lilly KA, Broomall SM, Bruce DC, Chain PS, Chertkov O, Coyne SR, Freitas T, Frey KG, Gibbons HS, Jaissle J, Redden CL, Rosenzweig CN, Xu Y, Johnson SL. Complete Genome Assembly of Escherichia coli ATCC 25922, a Serotype O6 Reference Strain. Genome Announc. 2014;2(5):e00969-14.
[13] Huang Y, Niu B, Gao Y, Fu L, Li W. CD-HIT Suite: a web server for clustering and comparing biological sequences. Bioinformatics. 2010;26(5):680-2.
[14] Kerfeld CA, Scott KM. Using BLAST to teach "E-value-tionary" concepts. PLoS Biol. 2011;9(2):e1001014.
[15] Luo H, Lin Y, Gao F, Zhang CT, Zhang R. DEG 10, an update of the database of essential genes that includes both protein-coding genes and noncoding genomic elements. Nucleic Acids Res. 2014;42(Database issue):D574-80.
[16] Yu NY, Wagner JR, Laird MR, Melli G, Rey S, Lo R, Dao P, Sahinalp SC, Ester M, Foster LJ, Brinkman FS. PSORTb 3.0: improved protein subcellular localization prediction with refined localization subcategories and predictive capabilities for all prokaryotes. Bioinformatics. 2010;26(13):1608-15.
[17] Yu CS, Lin CJ, Hwang JK. Predicting subcellular localization of proteins for Gram-negative bacteria by support vector machines based on n-peptide compositions. Protein Sci. 2004;13(5):1402-6.
[18] King BR, Vural S, Pandey S, Barteau A, Guda C. ngLOC: software and web server for predicting protein subcellular localization in prokaryotes and eukaryotes. BMC Res Notes. 2012;5:351.
[19] Moriya Y, Itoh M, Okuda S, Yoshizawa AC, Kanehisa M. KAAS: an automatic genome annotation and pathway reconstruction server. Nucleic Acids Res. 2007;35(Web Server issue):W182-5.
[20] Wishart DS, Feunang YD, Guo AC, Lo EJ, Marcu A, Grant JR, Sajed T, Johnson D, Li C, Sayeeda Z, Assempour N, Iynkkaran I, Liu Y, Maciejewski A, Gale N, Wilson A, Chin L, Cummings R, Le D, Pon A, Knox C, Wilson M. DrugBank 5.0: a major update to the DrugBank database for 2018. Nucleic Acids Res. 2018;46(D1):D1074-D1082.
[21] Yang J, Zhang Y. I-TASSER server: new development for protein structure and function predictions. Nucleic Acids Res. 2015;43(W1):W174-81.
[22] Williams CJ, Headd JJ, Moriarty NW, Prisant MG, Videau LL, Deis LN, Verma V, Keedy DA, Hintze BJ, Chen VB, Jain S, Lewis SM, Arendall WB 3rd, Snoeyink J, Adams PD, Lovell SC, Richardson JS, Richardson DC. MolProbity: More and better reference data for improved all-atom structure validation. Protein Sci. 2018;27(1):293-315.
[23] Konc J, Janežič D. ProBiS-ligands: a web server for prediction of ligands by examination of protein binding sites. Nucleic Acids Res. 2014;42(Web Server issue):W215-20.
[24] Jendele L, Krivak R, Skoda P, Novotny M, Hoksza D. PrankWeb: a web server for ligand binding site prediction and visualization. Nucleic Acids Res. 2019;47(W1):W345-W349.
[25] Rittershaus ES, Baek SH, Sassetti CM. The normalcy of dormancy: common themes in microbial quiescence. Cell Host Microbe. 2013;13(6):643-51.
[26] Blanco P, Hernando-Amado S, Reales-Calderon JA, Corona F, Lira F, Alcalde-Rico M, Bernardini A, Sanchez MB, Martinez JL. Bacterial Multidrug Efflux Pumps: Much More Than Antibiotic Resistance Determinants. Microorganisms. 2016;4(1):14.
[27] Uddin R, Saeed K. Identification and characterization of potential drug targets by subtractive genome analyses of methicillin resistant Staphylococcus aureus. Comput Biol Chem. 2014;48:55-63.
[28] Hasan MA, Khan MA, Sharmin T, Hasan Mazumder MH, Chowdhury AS. Identification of putative drug targets in Vancomycin-resistant Staphylococcus aureus (VRSA) using computer aided protein data analysis. Gene. 2016;575(1):132-43.
[29] Singh Sarita GSK, Pant K. K GMK. Definition of Potential Targets in Mycoplasma Pneumoniae Through Subtractive Genome Analysis. J Antivir Antiretrovir 2010; 2
[30] Berman HM, Battistuz T, Bhat TN, Bluhm WF, Bourne PE, Burkhardt K, Feng Z, Gilliland GL, Iype L, Jain S, Fagan P, Marvin J, Padilla D, Ravichandran V, Schneider B, Thanki N, Weissig H, Westbrook JD, Zardecki C. The Protein Data Bank. Acta Crystallogr D Biol Crystallogr. 2002;58(Pt 6 No 1):899-907.
[31] Rasmussen L, White EL, Pathak A, Ayala JC, Wang H, Wu JH, Benitez JA, Silva AJ. A high-throughput screening assay for inhibitors of bacterial motility identifies a novel inhibitor of the Na+-driven flagellar motor and virulence gene expression in Vibrio cholerae. Antimicrob Agents Chemother. 2011;55(9):4134-43.
[32] Chen VB, Arendall WB 3rd, Headd JJ, Keedy DA, Immormino RM, Kapral GJ, Murray LW, Richardson JS, Richardson DC. MolProbity: all-atom structure validation for macromolecular crystallography. Acta Crystallogr D Biol Crystallogr. 2010;66(Pt 1):12-21.