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Uma “lista de seleccionados” de peptides da assinatura para seguir para baixo o vírus SARS-CoV-2

Os pesquisadores de SPI (Marcoule) usaram o proteomics para identificar peptides da assinatura do vírus SARS-CoV-2 expressado in vitro. Uma “lista de seleccionados” de 14 identificados e de peptides caracterizados reserva considerar revelações na espectrometria em massa visada, fazendo esta aproximação em grande escala directa e rápida, implantable nos hospitais, uma ferramenta potencial da escolha na detecção do vírus responsável para Covid-19.

Uma “lista de seleccionados” de peptides da assinatura para seguir para baixo o vírus SARS-CoV-2
Planeje representando as proteínas estruturais principais de S (ponto), de M (proteína da membrana) e de N (nucleoprotein) de SARS-CoV-2, de que 14 peptides foram identificados e caracterizados. Crédito de imagem: Jean Armengaud/CEA

Sumário

A detecção do coronavirus 2 da Síndrome Respiratória Aguda Grave (SARS-CoV-2) é uma ferramenta crucial para lutar a pandemia COVID-19. Este resumo do conjunto de dados apresenta a exploração de um conjunto de dados do proteomics da espingarda adquirido em pilhas contaminadas SARS-CoV-2 de Vero. As proteínas das amostras neutralizadas do vírus foram extraídas, digerido com trypsin, e os peptides resultantes foram identificados pela espectrometria em massa em tandem da aquisição dados-dependente.

Os 101 peptides que relatam para seis proteínas virais foram analisados especificamente em termos de suas características analíticas, especificidade e conservação da espécie, e sua propensão às alterações estruturais. Baseado nestes resultados, uma lista sucinta de 14 peptides das proteínas estruturais principais de N, de S, e de M que poderiam ser usadas para a revelação visada do método da massa-espectrometria e o diagnóstico do SARS-CoV-2 novo é propor e dos melhores candidatos ?a.

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.