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“Una rosa dei candidati„ dei peptidi dell'impronta per rintracciare virus SARS-CoV-2

I ricercatori di SPI (Marcoule) hanno usato il proteomics per identificare i peptidi dell'impronta del virus SARS-CoV-2 espresso in vitro. “Una rosa dei candidati„ di 14 identificati e dei peptidi caratterizzati concede considerare gli sviluppi in spettrometria di massa mirata a, facendo questo approccio su grande scala diretto e rapido, impiantabile in ospedali, uno strumento potenziale della scelta nella rilevazione del virus responsabile di Covid-19.

“Una rosa dei candidati„ dei peptidi dell
Progetti rappresentando le proteine strutturali principali di S (punta), di m. (proteina della membrana) e di N (nucleoproteina) di SARS-CoV-2, da cui 14 peptidi sono stati identificati e caratterizzato stati. Credito di immagine: Jean Armengaud/CEA

Estratto

La rilevazione del coronavirus 2 (SARS-CoV-2) di sindrome respiratorio acuto severo è uno strumento cruciale per il combattimento della pandemia COVID-19. Questo riassunto di gruppo di dati presenta la prospezione di un gruppo di dati di proteomics del fucile da caccia acquistato sulle celle di Vero infettate SARS-CoV-2. Le proteine dai campioni inattivati del virus sono state estratte, digerito con tripsina ed i peptidi risultanti sono stati identificati tramite spettrometria di massa dato-dipendente del tandem di acquisizione.

Il 101 peptide che riferisce per sei proteine virali specificamente è stato analizzato in termini di loro caratteristiche analitiche, specificità e conservazione di specie e la loro inclinazione alle modifiche strutturali. Sulla base di questi risultati, una rosa dei candidati di 14 peptidi dalle proteine strutturali principali di N, di S e di m. che potrebbero essere usate per lo sviluppo mirato a di metodo di spettrometria di massa ed il sistema diagnostico di nuovo SARS-CoV-2 è proposto e dai migliori candidati è commentata.

Source:
Journal reference:

Gouveia, D., et al. (2020) Shortlisting SARS‐CoV‐2 Peptides for Targeted Studies from Experimental Data‐Dependent Acquisition Tandem Mass Spectrometry Data. Proteomicsdoi.org/10.1002/pmic.202000107.