Полный текст
Ключевые слова: bioinformatics, Glycine max, glycinin, In silico, PCR, primers, биоинформатика, глицинин, праймеры, ПЦР
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).
Для цитирования
Пензин А. А., Тимкин П. Д. Дизайн наиболее специфичных праймеров и зондов для гена GY1 у Glycine max (L.) Merr. // Агронаука. 2023. Том 1. № 1. C.85–89. Original article