Дизайн наиболее специфичных праймеров и зондов для гена GY1 у Glycine max (L.) Merr.

Аннотация

Соя является высоко востребованной культурой во многих странах мира. Одними из главных качеств сои, что обеспечивают столь большую популярность, являются её большую питательность, высокобелковость и возможность легкого адсорбирования белковой части при экстракции масла. Наиболее важными составляющими белковой фракции являются глицинин и β-конглицинин, которые являются основными представителями запасных белков культурной сои, общее количество которых может достигать 70%. Глицинины представляют большую ценность, обладая высокими питательными качествами, и представляют интерес как в использовании при составлении рационов сельскохозяйственных животных, так и при производстве продуктов питания для человека. Для определения наличия или отсутствия различных типов глицинина у сортов культурной сои может быть использован ПЦР-метод. Это наиболее распространенный метод используемый для анализа ДНК применяемый для множества различных целей таких как определение родства, выявление заболеваний, локализация и определение уровня экспрессии генов. Качество выполнения поставленных перед ПЦР задач зависит от множества факторов среди которых характеристика амплификатора, количество циклов ПЦР, качество ДНК-матрицы, но наибольшее влияние оказывают структура и специфичность праймеров. Исходя из этого было принято решение самостоятельного дизайна праймеров с использованием современного биоинформатического подхода. Для выполнения дизайна праймеров в первую очередь из открытой базы данных NCBI была взята последовательность гена GY1 кодирующего белок глицинин G1 у Glycin max. После чего используя алгоритм BLAST в QuantPrime была найдена мРНК транслирующаяся в нужный белок и на её основе в той же программе были составлены наиболее специфичные праймеры для проведения ПЦР в реальном времени. Программной были созданы 86 подходящих праймеров из которых средней специфичностью обладали 15, а в полном объёме удовлетворяющий критериям специфичности праймеров – 1. Как итог были получены наиболее подходящие праймеры для проведения ПЦР в реальном времени, что позволит не только определить длину полученной последовательности, но и определить количество полученных копий.

Ключевые слова: bioinformatics, Glycine max, glycinin, In silico, PCR, primers, биоинформатика, глицинин, праймеры, ПЦР

Об авторах

Список литературы

1. Pingxu Qin, Taoran Wang, Yangchao Luo, A review on plant-based proteins from soybean: Health benefits and soy product development, Journal of Agriculture and Food Research, Volume 7, 2022. https:// doi.org/10.1016/j.jafr.2021.100265.
2. Jason D. Gilman, Kristin D. Bilyeu, Genes and Alleles for Quality Traits on the Soybean Genetic/Physical Map,Editor(s): Richard F. Wilson, Designing Soybeans for 21st Century Markets, AOCS Press, 2012, Pages 67-96, https://doi.org/10.1016/B978-0-9830791-0-1.50009-1.
3. Mohamed H. Abd El-Salam, Safinaz El-Shibiny, Natural biopolymers as nanocarriers for bioactive ingredients used in food industries, Editor(s): Alexandru Mihai Grumezescu, In Nanotechnology in the AgriFood Industry, Encapsulations, Academic Press, 2016, Pages 793-829, https://doi.org/10.1016/B978-0-12-804307-3.00019-3 PCR past, present and future
4. Hanliang Zhu, Haoqing Zhang, Ying Xu, Soňa Laššáková, Marie Korabečná, and Pavel Neužil, PCR past, present and future, BioTechniques 2020 69:4, 317-325. https://doi.org/10.2144/btn-2020-0057
5. Qu, Wubin & Shen, Zhiyong & Zhao, Dongsheng & Yang, Yi & Zhang, Chenggang. (2008). MFEprimer: Multiple factor evaluation of the specificity of PCR primers. Bioinformatics (Oxford, England). 25. 276-8. 10.1093/bioinformatics/btn614.
6. Moulton, Matthew & Song, Hojun & Whiting, Michael. (2010). Assessing the effects of primer specificity on eliminating numt coamplification in DNA barcoding: A case study from Orthoptera (Arthropoda: Insecta). Molecular ecology resources. 10. 615-27. 10.1111/j.1755-0998.2009.02823.x.
7. National Center for Biotechnology Information [Электронный ресурс]. URL: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/search/all/?term=WIN (02.12.2022).
8. Arvidsson, S., Kwasniewski, M., Riaño-Pachón, D.M. et al. QuantPrime – a flexible tool for reliable high-throughput primer design for quantitative PCR. BMC Bioinformatics 9, 465 (2008). https://doi. org/10.1186/1471-2105-9-465
9. Database of primary protein sequences [Электронный ресурс]. URL: https://www.uniprot.org – database of primary protein sequences (02.12.2022).