단백질 집계 세포 산화 스트레스 elicits. 이 프로토콜 amyloidogenic 단백질의 세포내 주와 관련 된, cytometry 사용 하 여 산화 스트레스 모니터링 하는 방법을 설명 합니다. 접근은 아 밀 로이드 β 펩 티 드의 가용성과 집계 경향이 이체의 동작을 연구 하는 데 사용 됩니다.
방법 논문
단백질 집계 세포 산화 스트레스 elicits. 이 프로토콜 amyloidogenic 단백질의 세포내 주와 관련 된, cytometry 사용 하 여 산화 스트레스 모니터링 하는 방법을 설명 합니다. 접근은 아 밀 로이드 β 펩 티 드의 가용성과 집계 경향이 이체의 동작을 연구 하는 데 사용 됩니다.
단백질 misfolding 및 녹말 체 conformations로 집계 발병 및 여러 신경 퇴행 성 질환의 진행에 관련 되어있다. 그러나, 여전히 약간의 정보는 어떻게 불용 성 단백질에 대 한 집계는 그들의 독성 효과 비보를 발휘. 단순 간결한 및 진 핵 모형 유기 체, 박테리아와 효 모, 등 세포내 녹말 체 형성, 집계 전파 및 독성 뒤에 있는 메커니즘의 우리의 현재 이해에 크게 기여 했다. 이 프로토콜에서 효를 사용 하 여 단백질의 형성 및 세포질 산화 스트레스에 미치는 영향 관계를 해 부 모델로 설명 합니다. 메서드는 amyloidogenic 단백질의 세포내 수용 성/집계 상태 감지 세포 산화 손상 cytometry (FC)을 사용 하 여 식에서 결과의 정량화 결합 합니다. 이 방법은 간단 하 고 빠르며, 양적입니다. 연구는 그들의 각각 고유한 집계 경향으로 아 밀 로이드 β 펩 티 드 이체의 큰 세트에 기인한 세포질 산화 스트레스를 연관 하 여 기법을 보여 줍니다.
Proteostasis 셀 체력과 노화 프로세스의 근본적인 결정 이다. 셀, 네트워크는 올바른 refolding misfolded 단백질 conformers의 보호자 또는 그들의 타겟된 베이스로 몇 가지 잘 보존 메커니즘1 보장 하기 위한 정교한 단백질 품질 관리에 의해 단백질 항상성 유지 ,2,3,,45. 연구의 많은 발병과 인간의 질병의 광범위 한 범위와 proteostasis, 단백질 misfolding 및 집계의 실패의 진행 사이의 링크에 지원을 제공 합니다. 예를 들어, 단백질 예금의 존재는 많은 신경 퇴행 성 질환, 알츠하이머병, 파 킨 슨 병, 등, 헌팅턴의 질병6,7,8의 병 적인 특징을 간주 됩니다. prionogenic 질병, 고 퇴행 성 비 amyloidoses9. 그것은 집계 반응에서 초기 oligomeric 및 protofibrillar 어셈블리 붐비는 셀룰러 환경10다른 단백질 들과 탈 선 상호 작용을 설정 하는 세포 독성의 주요 elicitors는 건의 되었다. 또한, 전파 하는 그들의 독성 효과11,12셀 사이의 단백질 포함 (PI)를 전송할 수 있습니다. 따라서, PI의 대형 셀, 어디 처리 될 수 있다 또는 주요 부작용 없이 축적에서 특정 위치에 위험한 집계 된 종의 존재를 제한 하는 해독 메커니즘 구성 실제로 수 있습니다. 수 있습니다. 13 , 14.
표준 체 외에서 생 화 확 적인 접근 집계 반응와 그들의 속성15,16종에 대 한 중요 한 통찰력을 제공 했다. 그러나, 이러한 분석 실험에서 사용 하는 조건 셀 내에 발생 하는 명확 하 게 다른 있으며, 따라서 그들의 생리 적인 관련성 질문. 세포질 통로 단백질 품질 관리, autophagy, 진핵생물19,20,21 중 세포질 산화 환 원 상태17,18 의 규제 등의 주목할 만한 절약 때문에 ,,2223, 신진 효 모 Saccharomyces cerevisiae (S. cerevisiae) 단백질 집단의 분자 결정 요인 연구 특권 간단한 세포 모델 나왔다 그리고 생물학으로 관련 환경24,,2526에 관련 된 세포 독성 영향.
단백질 집계 성향 본질적으로 기본 순서로 인코딩 기능입니다. 따라서, 아 밀 로이드 같은 구조의 형성 예측할 수 있습니다 식별 및 집계 추진의 힘의 평가에 따라 지역 polypeptides27에. 그러나, 예측 단백질 시퀀스의 생체 외에서 집계 속성 bioinformatic 알고리즘의 성공에도 불구 하 고 그들은 여전히 이러한 경향 vivo에서 세포 독성 영향으로 번역 하는 어떻게 예측까지 있습니다. 체계적인 방식으로 주어진된 단백질의 집계 상태 및 그것의 관련 된 세포 손상을 사이 연결 하는 연구는 전산이 한계를 우회 하는 데 도움이 있습니다. 이 연결은 현재 연구, 아 밀 로이드 β 펩 티 드 Aβ42 단일 잔류물에만 서로 다른 하지만 집계 경향 vivo에서28의 연속 범위 표시의 이체의 큰 세트의 활용에서 해결 됩니다. 특히, 구조적 종 효 모 세포에서 집계 하기 쉬운 단백질에 의해 elicited 산화 손상에 대 한 회계를 식별 하는 FC 기반 접근 방식을 설명 합니다. 방법론에는 단순, 높은 처리 능력, 그리고 정확한 양적 측정 등 많은 이점을 제공합니다. 이 방법은 PI 놀이 산화 스트레스에 대 한 보호 역할을 확인 가능 합니다.
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1. S. cerevisiae 문화와 단백질 표정
참고: Aβ 변종 전시 Aβ42 펩 티 드 (그림 1A)의 위치 19 (Phe19)에서 단일 잔류물에 돌연변이 인해 다른 상대 집계 경향. 이 펩 티 드 이체는 녹색 형광 단백질 (GFP), 집계 기자 (그림 1)29역할으로 태그 됩니다.
2. 세포 얼룩
참고: 신선한 비 유발 세포는 FC 분석 동안 형광 임계값을 설정 하는 부정적인 컨트롤으로 구성 해야 합니다.
3. 교류 Cytometry 분석
참고: 적절 한 레이저와 필터는 FC 설치를 사용 하 여 GFP와 산화 스트레스 프로브 형광 신호를 감지. 교류 cytometer GFP의 발견을 위한 488 nm 청색 레이저와 산화 스트레스 프로브 형광의 탐지를 위한 635 nm 빨간 레이저를 사용할 수 있습니다. GFP와 산화 스트레스 프로브 방출 형광의 인수는 각각 530/30 nm BP 필터와 660/20 BP 필터 수행 (표 1).
4. 재조합 단백질 Immunodetection
5. 데이터 분석

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이 프로토콜 어디 Phe19은 모든 자연 proteinogenic 아미노산28변경 되었습니다 Aβ42 펩 티 드의 20 이체의 컬렉션을 사용 하는 방법을 설명 합니다. 이 단백질의 이론적인 집계 경향 두 다른 bioinformatic 알고리즘 (AGGRESCAN와 탱고31,32)를 사용 하 여 분석할 수 있습니다. 두 경우 모두에서이 분석 집계 추세, ascribing, 일반적으로 높은 값과 가장 낮은 소수 성 잔류물을 충전 하 고 극 지 것의 진보적인 그라데이션 렌더링 (그림 1B, 1c).
실험적으로 다른 Aβ42 이체의 세포내 집...
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다양 한 질병 세포 예금6,,78,33으로 misfolded 단백질의 축적에 연결 된다. 많은 노력 계정 단백질 농도를 고려 하지 않습니다, 계산 방법을 사용 하 여 이러한 질병의 발병을 트리거하는 분자 메커니즘을 해명 되었습니다 또는 생체 외에서 접근, 어떤 단백질 농도 반응 동안 상수 남아 있습니다. 그러나, 셀, 내 단백질 지속적으로 합성 되며 혼잡과 비 균질 환경에서 저하. 이 철에, 에서 시험관 및 생체 내에서 집계 속성 사이 amyloidogenic 단백질의 빈번한 불일치를 설명합니다.
왜 간단한 휴대 전화 모델, 효 모, 합리적인 선택 집계를 공부 하 고 더 많은 생물 학적 맥...
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