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- Title
Nueva herramienta permite caracterizar la huella proteómica del cisticerco de Taenia solium sin necesidad de secuenciación.
- Authors
L., Adalid-Peralta; S., Gomez-Fuentes; la Fuente S., Hernández-de; V., Morales-Ruiz; D., López-Recinos; A., Guevara-Salinas; M. C., Parada-Colin; C., Espitia; F., Sánchez; A., Arce-Sillas; M., Hernández; A., Ochoa-Leyva
- Abstract
Objetivo: generar una nueva estrategia proteómica y bioinformática para identificar y caracterizar proteínas de secreción de cisticercos de Taenia solium. Antecedentes: la neurocisticercosis es causada por el establecimiento del cisticerco de T. solium en el sistema nervioso central. El cisticerco secreta proteínas en su metabolismo, para favorecer su establecimiento y para evadir la respuesta inmune. Por ello, la caracterización de las proteínas de secreción es vital para diagnosticar la enfermedad y para identificar blancos vacunales y terapéuticos. Sin embargo, las proteínas de secreción se obtienen en bajas concentraciones, lo que impide conocer su secuencia por espectrometría de masas. En este trabajo se propone una nueva estrategia para identificar y caracterizar proteínas del cisticerco de T. solium. Métodos: Se combinaron dos estrategias, una proteómica y una bioinformática. En la primera, se obtuvieron proteínas de secreción de cultivos cisticercos provenientes de cinco cerdos infectados naturalmente. Las proteínas de cada cultivo se separaron con geles 2D y se analizaron con el programa ImageMaster para determinar su punto isoeléctrico y peso molecular. Por otro lado, en la segunda estrategia se usó el genoma publicado de T. solium para predecir la secuencia proteica de cada spot identificado en los geles 2D según su punto isoeléctrico y su peso molecular. Las secuencias permitieron identificar proteínas conservadas y diferenciales entre cultivos. La funcionalidad de las proteínas se determinó con los programas BlastKOALA y KOBrite. Resultados: en total se identificaron 108 proteínas conservadas y 186 diferenciales en los cinco cultivos analizados. Entre las proteínas predichas con nuestra estrategia identificamos 14 que son comunes en cuatro de cada cinco cultivos de cisticercos, y podrían usarse para diseñar vacunas o métodos de diagnóstico para la neurocisticercosis. El análisis bioinformático de las secuencias predichas mostró que el parásito libera proteínas mediante un mecanismo exosome-like, lo que podría ser de interés biológico. Conclusiones: la combinación de estrategias proteómicas y bioinformáticas permitió analizar proteínas de secreción del cisticerco sin necesidad de secuenciación por espectrometría de masas. La caracterización funcional de las proteínas conservadas mejora nuestro conocimiento sobre el rol de las proteínas de secreción en la cisticercosis.
- Subjects
MEXICO; PROTEINS; TAPEWORMS; CONFERENCES &; conventions; PROTEOMICS; BIOINFORMATICS; MASS spectrometry
- Publication
Archivos de Neurociencias, 2022, Vol 27, p79
- ISSN
1028-5938
- Publication type
Article